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内定者研修の設計方法に悩む事業部門の社内講師(SME)のイメージ

内定者研修の設計方法、入社前に実務力は測れるか

内定者研修の内容は、事業部門の社内講師が実務知識をもとに準備することが多く、基本的な業務手順は教材にできても、入社後に生じる複雑な状況への対応力まで、研修だけで見極めるのは難しいのが実情です。

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内定者研修は、この2点で設計が決まる

知識をコースにする設計手順

内定者研修の設計は、まず社内の業務資料や手順書を、学習科学に基づいた構成に組み替えることから始まります。事業部門の社内講師が一から研修理論を学ばなくても、既存の資料の要点を整理し、説明と設問を交互に配置する形にすることで、複雑な実務知識を体系立ったコースへと落とし込めます。制作を外部の研修部門任せにせず、業務を最もよく知る事業部門自身が主導できる設計手順であることが、内定者研修に求められる条件です。

入社前に効果を確かめる仕組み

内定者研修の設計は、コースを公開して終わりではありません。受講者が学習ポイントごとにどこまで理解できているか、質問への回答状況や誤答の傾向をデータとして確認できる仕組みを組み込むことが欠かせません。入社日を迎える前に、実務で必要な知識をどの程度使える状態にあるかを把握できれば、配属後に慌てて追加のフォローを行うのではなく、事前に不足を補ったうえで現場に送り出せます。研修の完了ではなく、実務対応力の見通しを設計段階から確認できることが重要です。

設計を阻む3つの壁

コース化のノウハウ不足

事業部門の社内講師は、業務知識を持っていても、それをコースとして体系立てる学習設計のノウハウを持たないことが少なくありません。制作は研修部門のスケジュールに依存しがちで、着手の時点で足踏みしてしまいます。

実務での応用力の弱さ

事前に用意された教材やマニュアルは、標準的な業務シーンしか想定していません。学習中に生じる具体的な疑問にその場で答えられないため、複雑な顧客対応や判断が求められる場面への備えが不足したまま入社日を迎えることになります。

入社前の能力ギャップの不透明さ

研修の実施状況や受講完了率は把握できても、実際にどの知識が身についていないかを示すデータがありません。能力ギャップが可視化されないまま配属を迎え、問題が起きてから対応する後手の状態が続き、現場に出てから慌てて不足を埋めることになります。

3分で、相手を説得できるか試してみよう

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。

循環器内科部長に新しい脂質低下薬を紹介する
あなたはMR(医薬情報担当者)です。王部長への初めての正式訪問で、外来の合間の時間を使って製品を紹介します。
顧客に重大疾病保険を紹介する
あなたは保険代理人です。李様は以前に重大疾病保険についてご相談されましたが決めきれずにいたため、今回は対面でお話しする約束をしました。
顧客に高価格帯の定番ハンドバッグを紹介する
あなたはベテランのレザーグッズ販売員です。陳様が来店され定番のハンドバッグをご覧になっているので、声をかけてご案内します。
不動産デベロッパーの調達責任者にエレベーターを提案する
あなたはエレベーターメーカーの営業です。ある不動産デベロッパーの調達部・趙マネージャーを訪問します。この案件は複数のサプライヤーで比較検討が進んでいます。
訪問目標
新薬の有効性と安全性の優位性を王部長に明確に伝え、有効性・安全性への懸念を解消し、外来の対象患者に試していただけるよう合意を得ます。
対話相手
王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
“部長、3分だけお時間をいただけますか。先生の外来で、スタチン不耐容の患者さんや、単剤では脂質管理目標に届かない患者さんについて、現在はどのように処方を調整されていますか?”
ワンクリックで入力
送信
ログイン / 新規登録でご利用いただけます。各シナリオ10回まで練習可能です
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コース設計は、対話で完成する

対話を通じた暗黙知の抽出と、コースアウトラインのインテリジェントな洗練

対話で引き出す設計プロセス

UMU AGLは、企業文書をAIによってインタラクティブなコースへ変換し、コース開発と従業員の学習の両方を支援するソリューションです。UMU AGL(AI Generated Learning)を使えば、事業部門の社内講師は、業務資料をもとにした対話形式の質問に答えるだけで、学習科学に基づいたコース構成を組み立てられます。設計の主導権は研修部門のスケジュールではなく、実務を理解する事業部門自身の手に置かれます。

コース公開は、部門主導で加速する

8つの業界に対応した代表的な研修シーンの標準テンプレート

数時間で仕上げる公開までの流れ

UMU AGLは、業務資料が固まった段階から数時間程度で研修コースを生成できるため、事業部門の社内講師が内定者の入社日など決まったタイミングに合わせてコースを用意できます。研修部門の制作待ちで着手が遅れる状態から抜け出し、事業部門主導でコースの作成と公開を進められます。新しい業務資料が更新された際にも、事業部門自身の判断でコースを作り直し、必要な内容をすぐに反映できます。

入社前に、実務対応力は測れる

トレーナー・チューター・コーチの役割を担うAIによる、個別最適化された学習支援

学習データで見る理解度

UMU AGLは、閲覧時間や設問への回答状況、誤答の傾向、一定期間後の再テスト結果などの学習データを、学習ポイント単位で記録します。事業部門の社内講師は、受講完了率だけでなく、どの知識がまだ定着していないかを入社前に確認できるため、問題が起きてから対応するのではなく、配属前に不足分を補ったうえで現場に送り出せます。設計・提供・確認までを一連の流れとして完結させられます。

内定者育成の型は、他の場面でも活きる

新入社員研修への応用

役割に応じた専門スキルと業務ナレッジの能動的な習得

業務資料をそのままコースへ:配属先の業務マニュアルや手順書をUMU AGLに読み込ませ、新入社員が段階を追って学べるコースに組み替えます。受講者は各段階で設問に答えながら、理解のずれをその場で確認できます。

習熟状況を事前に把握:どの段階で誤答が多いかをデータで確認できるため、先輩社員は指導が必要な範囲を配属前に絞り込み、重複した説明を減らせます。

セールスイネーブルメントへの応用

新製品リリースや戦略更新の現場へのアジャイルな浸透

製品資料をそのままコースへ:新製品の訴求ポイントや想定される質問、比較される競合情報をまとめた資料をUMU AGLでコースに変換し、営業担当者が自分の言葉で説明できるかを確認しながら学べる形にします。

訴求点の理解度を可視化:どの訴求点の説明が固まっていないかを商談前にデータで把握でき、営業責任者は補足すべき内容を的確に判断できます。

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UMUが選ばれる理由

28,000社突破
国内導入企業
1億人超
世界203カ国でユーザー
100社が導入
Fortune 500企業
約5,000製品中で1位
ITreview Best Software in Japan 2022
UMUとは
2015年に設立されたグローバルAIソリューションカンパニーです。AIを活用したオンライン学習プラットフォーム「UMU」を核に、学術的な根拠に基づいた実践型AIリテラシー学習プログラム「UMU AILIT(ユーム エーアイリット)」、セールスイネーブルメントソリューション「UMU AIロープレ」などの提供により、AI時代の企業や組織における学習文化の醸成とパフォーマンス向上を支援しています。
導入実績
業界トップクラスの生命保険会社・電機メーカー・製薬会社など、日本を代表する大企業が導入
製薬、金融・保険、製造、小売など幅広い業界で活用
従業員1,000名以上の大企業を中心に、営業教育や新入社員研修で導入が拡大
導入事例インタビューを公式サイトで多数公開
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ISO/IEC 27017:クラウドサービスに関する情報セキュリティ管理策
SOC 3:トラストサービス規準報告書
ISO/IEC 27018:クラウドサービス上における個人情報セキュリティに関する国際規格
ISO/IEC 27701:プライバシー情報マネジメントシステム (PIMS)
GDPR:EU一般データ保護規則
HIPAA:医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律
ISO/IEC 42001:人工知能マネジメントシステム (AIMS)
AI活用基盤
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