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デジトレへの移行を任された社内講師が、手元の資料を前にどこから移すかを考えているシーンです。

デジトレで問われるのは、移せないものの受け持ち

デジトレへの移行を決めたとき、多くの現場ではまず説明の部分から着手します。話していた内容は録画や資料として残せるためです。対面で同時に起きていたやりとりは、記録に残らないぶん移す対象として意識に上りにくいのです。

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デジトレで移すものと、移せないもの

先に移るのは説明の部分

デジタルへの移行で最初に形になるのは、これまで講師が話していた説明です。手順や判断の基準は、資料や録画として取り出せば、そのまま配れる状態になります。受講者が都合のよい時間に見返せる点も、移行によって得られる変化と言えます。講師が同じ内容を何度も話し直す手間も軽くなります。配布した時点で、研修の中身はひととおり移せたようにも見えます。

録画すれば済むのか

対面の場では、説明以外のことも同時に起きています。手が止まった受講者に気づくこと、質問が出たその場で言い直すこと、反応を見て進み方を変えること。どれも記録に残らないため、移す対象として最初から意識に上りません。録画を配っただけでは読むだけの時間が残るのは、説明を受け取った後で生まれる問いに答える相手がいないためです。デジタルに移すときに決めるべきなのは、移せないものを何が受け持つのかという一点なのです。

説明のほかに用意し直すもの

資料に残っていない組み立ての判断

講師として話してきた内容には、資料に書かれていない判断が含まれています。何をどの順で伝え、どこで練習を挟むかという組み立ては、本業を持つ社内講師が独学で身につけられるものではなく、研修部門に頼めば制作の順番待ちも生まれます。

その場で返らなくなる答え

対面であれば、受講者はその場で質問でき、講師は言い方を変えて説明し直せました。デジタルに移すと、質問の受け皿が別の仕組みに分かれ、答えが返るまでに時間が空くため、わからない箇所を抱えたまま業務に戻る受講者も出てきます。

学習の完了記録しか残らないこと

対面の場では、受講者の手元や反応から、どこでつまずいているかをその場で読み取れました。デジタルに移すと、手元に残るのは学習の完了記録だけになりがちで、どの内容が理解されていないかわからないまま、次の研修の中身を決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
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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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白紙の画面から、要点の引き出しへ

社内講師との対話から知識の要点を引き出し、コースの構成として整えていく画面です。

質問に答えながら決まる構成

UMU AGL(AI Generated Learning)は、AIを使って社内文書をインタラクティブなコースに変換し、コースの作成と受講者一人ひとりの学習体験の両方を支援します。白紙の画面に向かって構成を組み立てる必要はありません。示される質問に順に答えていくうちに、これまで話していた内容や判断の要点が引き出され、コースの構成として形になるのです。学習設計の理論を学び直さなくても、移す作業を自分の手で進められます。

言い直しを、誰が受け持つか

AIがトレーナー、チューター、コーチとして受講者に個別の説明と受け答えを行う画面です。

講義・質疑・練習で変わる役割

デジタルに移した後も、受講者は途中でつまずきます。UMU AGLでは、講義のときはトレーナー、質問を受けたときはチューター、練習のときはコーチとして、AIが受講者の状況に合わせた説明と受け答えを担います。受講者は説明の途中でも質問でき、答えを受け取ってから元の説明に戻れるのです。対面で講師が引き受けていた言い直しを、講師の手が空いていない時間にも用意できます。

学習の途中に残るつまずきの手がかり

チーム単位の習熟度と学習ポイントごとの回答状況をまとめたレポート画面です。

学習ポイント単位で見える差

対面で読み取っていた受講者の様子も、デジタルでは別の形に置き換わります。UMU AGLは、どこを読み飛ばしたか、設問にどう答えたか、どの箇所で追加の質問が出たかという学習プロセスの記録を学習ポイント単位で残し、チームごとのレポートとして示します。次にどの内容を補うかを、完了率だけに頼らず判断できるのです。移す作業、言い直し、様子の把握という三つの受け持ちが、これでそろいます。

受け持ちを決めて進める2つの研修

先輩の説明を組み直す新入社員研修

新入社員が想定された状況の中で判断を選び、フィードバックを受け取っているシーンです。

これまで先輩が口頭で補ってきた手順書や製品資料を、UMU AGLがコースの形に変換します。新入社員は読み進めながら問いに答え、判断が分かれるところでは根拠を選び、返ってきた指摘で理解を直せます。

どの内容で手が止まり、どの問いに答えられなかったかを社内講師が確認できます。単独で業務を任せてよいかどうかの判断は、配属先の上司に残るのです。

新製品の資料から始める営業研修

営業担当者が移動の合間に、受け答えを繰り返しながら製品知識を確かめているシーンです。

新製品の資料をUMU AGLがコースに変換すると、営業担当者は学習の流れの中で製品価値を自分の言葉で説明し、よく受ける質問に答え、顧客対応を想定した判断まで練習できます。

説明のどこで理解がそろっていないかを、顧客と話す前に把握できます。商談の結果までを裏づけるものではありません。

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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
セキュリティ・コンプライアンス
ISO/IEC 27001:情報セキュリティマネジメントシステム (ISMS) の国際規格
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)
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