教材作成の時間短縮を工程単位で実現する方法
制度改定や新製品の発売のたびに、資料の整理や動画の収録に講師の時間が割かれ、公開が現場の動きに追いつかないことがあります。UMU AGLは、教材作成の時間短縮を工程単位で進め、講師が内容の確認に集中できる作り方を提供します。
教材作成の時間が消えていく工程
研修のたびに、スライドの体裁を整え、動画を撮り直す作業に講師の時間の大半が割かれます。学習設計を考える時間が残らず、制作期間も長引いていくのです。
時間をかけて収録した長尺の動画も、受講者は再生を終えるだけで修了できます。顧客から具体的な質問を受けた場面で知識を引き出せず、制作の時間が業務の成果に結びつきにくくなります。
受講完了率は確認できても、どの学習ポイントで理解が止まっているかまでは把握できません。知識が足りないのか活用できていないのかを判断できず、直すべき箇所も絞り込めません。
制作に費やす時間を、学習設計の時間へ
UMU AGL(AI Generated Learning)は、あらゆる社内文書を即座にインタラクティブなコースへと変換し、AIを活用した効果的な学習体験を提供します。
研修部門には、現場の変化に合わせて教材を早く公開することと、実務で使える内容に仕上げることが、限られた講師の時間の中で同時に求められています。足りないのは、文書を学習の形に組み替える工程を講師の手作業に頼らずに進め、その後の習熟度まで同じ流れで確かめられる仕組みなのです。UMU AGLは、講師の時間を学習設計へ振り向けるという課題の解決から始まります。
業務シーンを1つ選ぶと、AIが顧客役を務めてあなたと1回の会話を行います。終了後、評価フィードバックを確認できます。
業務シーンを1つ選ぶと、AIが顧客役を務めてあなたと1回の会話を行います。終了後、評価フィードバックを確認できます。
工程単位で縮む制作期間
数週間から数カ月かかっていたコース作成を、数時間に短縮できます。講師は内容の確認や現場とのすり合わせに時間を充てられ、学習設計の専門性を保ったまま公開を早められます。
受講者が無理なく処理できる量に内容がまとまるため、長尺動画を分割し直す負担を抑えつつ、重要なポイントを確実に理解してもらえます。
チームが各学習ポイントをどこまで習得しているかを確認できるため、補うべき箇所に絞ってフォローアップを組めます。教材の改訂も必要な箇所から進められると言えます。
アップロードした文書から始めるコース作成
素材の解析と学習ポイントの抽出によるコース生成
複数の文書やPDFをアップロードすると、AIが素材を解析して学習ポイントを抽出し、活用シーンや想定受講時間を提案します。すぐに受講できるインタラクティブコースまで生成するため、スライドや動画を別に用意する工程を省けます。
想定受講時間に合わせて内容を区切る設計
マイクロラーニングによる学習ポイント数の自動設定
学習内容を小さな単位に分け、想定受講時間に応じて学習ポイント数の上限を自動で設定し、ラーニングマップとして示します。長尺動画を短く編集し直す手法と比べ、文書から直接インタラクティブな学習体験を組み立てられます。
学習ポイントごとに習熟度を数値で示すレポート
個人の習熟状況とチーム全体の学習効果の可視化
習熟度を学習ポイントの単位で定量化し、個人ごとの知識やスキルの習熟状況を可視化します。チーム単位の学習効果レポートも確認できるため、最終テストの得点を集計する評価方法と比べ、改訂すべき箇所を特定しやすくなります。