eラーニングコンテンツ作成で直面する3つの壁
スライドのレイアウト調整や動画の収録、編集といった反復作業に講師の時間の大半が費やされ、コース公開までの期間が長期化しています。
録画動画や静的なPDFを最後まで視聴しても、顧客から具体的な質問を受けた際に知識を使えず、育成への投資が現場の業績向上に結びついていません。
受講完了率と最終テストの点数だけでは学習ポイントごとの理解度を確認できず、業績が伸びない原因に合わせたフォローアップを設計できません。
文書から、実務で使える学習体験へ
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。
人材育成を担うチームは、短期間でのコンテンツ公開と、現場で使える知識の定着を同時に求められています。講師が制作作業に追われる一方、完成したコースの効果は受講完了率でしか確認できていないのです。足りないのは、文書を学習設計に沿ったコースへ素早く変換し、習熟度まで把握できる仕組みです。UMU AGLは、この課題を解決するために生まれました。
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。
作成から評価まで続く学習設計
制作作業にかかる時間を抑え、効率性と迅速性、学習設計の専門性を兼ね備えたコース作成を実現します。講師は、受講者に何をどう学ばせるかの判断に集中できます。
受講者が学習に自ら参加し、内容を確実に理解したうえで実務へ応用できるようになります。顧客からの質問にも、学んだ知識をもとに対応しやすくなります。
チームが各学習ポイントをどの程度習得しているかを確認でき、対象を絞ったフォローアップを実施できます。育成施策の運営を見直す有効な手段と言えます。
素材からコースを直接生成する仕組み
AIによる学習ポイントの抽出とオンラインコースの生成
AIが素材を解析して学習ポイントを抽出し、受講者がそのまま受講できるオンラインコースを生成します。大規模言語モデルの活用を前提に設計され、直感的な操作で学習科学に基づく設計を反映できる点が特徴です。
知識を自分の言葉で説明する学習タスク
クイズやケースシミュレーションを適切なタイミングで配置
クイズやケースシミュレーションを学習の流れに組み込み、受講者は質問への回答や自分の言葉での説明を重ねながら学びます。解説の途中でもAI講師に質問でき、回答後は元の解説に戻るため、動画視聴より能動的な理解を促せます。
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を可視化
習熟度を学習ポイント単位で定量化し、受講者一人ひとりの知識・スキルの習熟状況を可視化します。テストの得点を中心とする従来の評価に比べ、どの学習ポイントでつまずいているかまでチーム単位のレポートで確認できます。
UMUが選ばれる理由
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