製品
事業部門の担当者が、社内資料を前にeラーニングの内製化の進め方を検討しているシーンです。

eラーニングの内製化、制作から確認までの3つの要件

新製品の投入や業務手順の改定が続くなかで、eラーニングの内製化に踏み切る事業部門が増えています。ただし、社内資料をコースの形にできても、現場が内容を使える状態になったかどうかまでは、配信の記録からは読み取れません。

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内製化はどこまで自部門で担えるか

内製化に含まれる作業の範囲

eラーニングの内製化という言葉は、研修コンテンツを自分たちで作ることだけを指しているように見えます。ところが実際に自部門へ移るのは、制作を含む3つの作業です。社内資料のどこを学習の要点として抜き出すかを決めること、受講者が何に答えながら進むのかを組み立てること、学んだ内容がどこまで理解されたかを確かめること。制作だけを引き受けた場合、残る2つは研修部門や外部の制作会社に置かれたままになります。

続けられるかを見る基準

内製化を始められるかどうかと、続けられるかどうかは別の問いです。続くかどうかを左右するのは、担当者の意欲ではなく、制作の手順そのものが学習の設計を含んでいるかどうかです。学習設計の知識を前提とした手順では、担当者が交代するたびに研修コンテンツの水準が下がりやすくなるのです。あわせて見ておきたいのが、社内資料を更新したときに研修コンテンツへ反映しやすいか、公開した後に受講者の理解を確かめられるか、この2点になります。

事業部門が直面する3つの課題

コース化の手前で止まる作業

製品資料も業務プロセスの文書も手元にそろっていても、つまずくのはその次の段階です。どの記述を要点として抜き出し、どの順に扱えば伝わるのかを決める段階で作業が止まります。学習の設計を扱った経験がないまま形にすると、読み物に近い内容で完成してしまうのです。

配信で完了する学習の限界

動画やPDFを配信すれば、内容そのものは全員に行き渡ります。ただし画面を追うだけの学習では、顧客から想定外の質問を受けたときに必要な知識を引き出しにくいと言えます。自分の言葉に置き換える機会がなければ、覚えた内容と現場で必要な判断のあいだに開きが残ります。

損失が出た後に分かる不足

受講完了率と最終テストの点数は集計できても、誰がどの知識で判断を誤りやすいのかまでは、その数字から読み取れません。顧客からの申し出や失注という結果が出てはじめて気づく流れでは、対応のやり直しに時間も費用もかかります。

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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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?”
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業務に詳しい担当者が主導するコース作成へ

担当者がUMU AGLの対話形式の質問に答え、コースの構成が整っていく画面です。

質問に答えながら決まる要点

内製化を事業部門で担うために必要なのは、学習設計の知識を前提としない作成の手順。UMU AGL(AI Generated Learning)は、社内文書をAIでインタラクティブなコースに変換し、コース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。UMU AGLが対話形式で質問を投げかけて要点を引き出すため、担当者は答えるだけで骨組みを固められます。白紙のスライドに向かう時間が減り、現場に何を伝えるかの判断に集中できるのです。

配信して終わらせない、答える学習の設計

受講者が選択問題に答え、学んだ要点を自分の言葉で言い直している画面です。

理解を言葉にする機会

自部門で作れるようになっても、研修コンテンツが読み物のままでは、現場の判断は変わりにくいと言えます。UMU AGLが学習の流れの中に配置するのは、学習カードや選択問題、実際の状況を想定したケース。受講者は要点に答え、自分の言葉で言い直し、具体的な状況で判断する経験を繰り返します。説明の途中で疑問が出たときはその場で質問でき、回答の後は元の講義に戻れます。配信して終わっていた研修コンテンツが、受講者が手を動かす学習に変わるのです。

理解のばらつきを事前に見つける手がかり

学習ポイントごとの記録が、チーム全体のレポートとしてまとまっている画面です。

学習ポイントごとに残る反応

内製化の効果を判断できるかは、公開した後に何が残るかにも左右されます。UMU AGLは、閲覧の時間、読み飛ばした箇所、設問への回答、追加の質問、期間を置いた再テストの正答率を学習ポイント単位で記録し、チーム全体のレポートにまとめます。責任者は、どの知識でつまずきが集中しているかを確認し、指導の順序を決められるのです。社内資料をコースに変え、答える学習にし、理解のばらつきを確かめるところまで自部門で回せて、内製化が成り立つと言えます。

UMU AGLで社内資料を学習に組み込む流れ

配属前後の職務知識の学習

新入社員が、学習の全体像を確認しながら職務知識を順に学んでいるシーンです。

事業部門は、製品マニュアルや業務プロセスの文書をUMU AGLに渡し、新入社員が順を追って進めるコースに構成します。新入社員は各段階で要点に答え、フィードバックを見ながら理解のズレを直していけます。

先輩社員は、誤答が集まった段階から指導の順序を決められます。学習の記録が示すのは理解の状態であり、実務の遂行力そのものではありません。

新製品リリース時の営業向け学習

製品資料が、営業担当者向けのインタラクティブなコースに変わっていくシーンです。

製品の訴求ポイントや対象顧客、想定される反論をまとめた資料をUMU AGLに渡せば、営業担当者が学ぶコースになります。営業担当者は製品価値を自分の言葉で説明し、顧客からの質問に答える練習ができます。

事業部門の責任者は、説明が弱い訴求ポイントを学習の記録から確認できます。分かるのは理解の状態であり、商談の結果を保証す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
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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)
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