公開後の質問対応まで見据えたeラーニング作成の効率化
新製品の業務知識を現場へ展開する際、eラーニング作成の効率化を進めても、動画の収録や白紙からの構成づくりに時間を取られ、公開後も講師が質問に個別に答え続けがちです。UMU AGL は、作成から公開後まで講師の工数を抑える仕組みを提供します。
eラーニング作成で講師の工数がかさむ3つの要因
収録や編集、長尺動画の分割に多くの制作コストをかけても、一方向の視聴では受講者が知識を実務で活かしにくく、かけた手間に見合う学習効果を得られません。
学習設計の手法を持たないまま白紙のスライドに向き合うと、構成の組み立てと加除修正を何度も繰り返します。研修部門の制作日程を待つ間に、現場への知識展開も遅れていきます。
公開後も、受講者から業務上の疑問が届くたびに講師が一人ひとりへ回答しています。静的な教材では個別の状況に答えきれず、対応できる人数と時間にも限りがあるのです。
作成から公開後まで一貫した効率化へ
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。
事業部門の講師は、本業と並行して教材を用意し、公開後も受講者の疑問に応え続けています。工数がかさむ背景には、知識を学習効果の高い形に組み立てる仕組みと、講師に代わって受講者を支える仕組みを、組織として持てていないことがあると言えます。UMU AGL は、この二つの課題を解決するために生まれました。
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。
専門知識に集中できる作成体制
収録や編集にかけていた工数を抑えながら、受講者が要点を無理なく理解・習得できる学習を用意できます。講師の負担を増やさずに、手間に見合う学習効果を得られます。
学習設計の理論を学ぶ時間を確保しにくい講師でも、知識の要点を押さえたコースに仕上げられます。構成の検討と修正にかかる時間と労力を減らし、講師主導の開発を進められます。
受講者は自分のペースで学び、つまずきをその場で解消できます。講師が個別に回答する工数を抑えながら、現場の従業員が実務上の疑問をいつでも解決できる状態を保てます。
文書から短い学習単位を組み立てる仕組み
学習ポイント数の自動設定とラーニングマップ
UMU AGL は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ます。文書からインタラクティブな学習体験を自動生成するため、収録や長尺動画の分割にかかる制作コストを抑えられます。
講師の回答から知識の要点を抽出するコース作成
各ステップで対話形式の質問に答えるコース作成フロー
UMU AGL が各ステップで講師をガイドし、知識の要点を抽出します。講師は対話形式の質問に答えるだけで、インタラクティブなコースを作成できます。白紙から構成を組み立て直す作り方と比べ、作業の手順が明確です。
AIが講義と個別サポートを担う学習支援
講義・気づき・個別サポートの3役を担うAI
AIが講義(Teacher)・気づき(Coach)・個別サポート(Tutor)の3役を担い、受講者の状況に合わせて説明と支援を行います。個別対応をAIが引き受けるため、職種の異なる受講者の疑問にもその場で回答できます。