従来の教材作成で直面する3つの壁
業務知識はあっても、教材の構成や問いの立て方に慣れていないため、白紙のスライドを前に作成が止まり、現場への知識展開が後回しになっています。
PDFや長尺の動画を配布しても、受講者は内容を目で追うだけで終わりやすく、顧客対応の場面で知識を使えません。業績への効果が見えにくい状態と言えます。
受講完了の記録だけでは、誰がどの知識でつまずいているかを把握できません。商談や顧客対応で問題が起きてから、チームの弱点に気づく対応が続いています。
専門知識と学習効果の両立へ
UMU AGL（AI Generated Learning）は、文書をプロフェッショナルかつアジャイルに効果的なコースへと変換します。
事業部門では、現場の知見をいち早く教材にしたい一方で、作成に割ける時間は限られています。完成した教材が受講者の行動や成果に結びついているかも、確かめにくい状況です。足りないのは、専門知識を学びやすい形に組み立て、その習得度まで確認できる仕組みなのです。UMU AGLは、まさにこの課題の解決からスタートします。
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。
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。
知見を成果へつなぐ仕組み
事業部門の社内講師が、手持ちの知見をもとに自らコース開発を主導できます。教材作成にかかる時間と労力を抑え、現場への展開を早められます。
重要な内容を無理なく理解できる分量で学べるため、受講者の認知負荷が下がります。知識を確実に習得し、顧客対応の場面で使える状態へと近づけます。
業務に入る前にチームの準備状況を確認できます。損失が出てから挽回する対応を改め、問題が起きる前にリスクへ手を打てるようになります。
質問に答えながら進めるコース作成
講師の知識の要点を対話で引き出す機能
UMU AGLが各ステップで講師をガイドし、自然な対話形式の質問を通じて知識の要点を抽出します。白紙のスライドから構成を組み立てて修正を重ねる作り方に比べ、質問に答えていくだけでインタラクティブコースを作成できます。
学習内容を小さな単位に分ける設計
想定受講時間に応じて学習ポイント数を自動設定
マイクロラーニングの手法で、学習内容を小さな単位に分割します。想定受講時間に応じて学習ポイント数の上限を自動設定し、明確なラーニングマップを作成します。動画制作の工程を省き、インタラクティブな学習体験を自動生成できます。
学習ポイント単位で習熟度を数値化する仕組み
学習行動データからチームの能力ギャップを可視化
閲覧時間や設問への回答状況などの学習行動データを記録し、学習ポイント単位で習熟度を定量化します。一定期間後の再テスト正答率も追跡するため、知識の定着度まで確かめられます。チーム別の能力ギャップは、レポートで一覧できます。
UMUが選ばれる理由
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