生成AI情報漏洩への対策、ルールの配布から理解の確認へ
社外のAIサービスの利用ルールを定め、全社に周知した企業は増えています。ただ、ルール文書を配り、既読を確認するところまでは進んでも、どこまでが許容され何が禁止なのかを、個々の業務場面で判断できる状態かどうかは別の話です。
研修が担うのは、入力時の判断
ルールの整備で終わらない範囲
情報セキュリティや法務が利用ルールを定めるところまでは多くの企業で進んでおり、研修が引き受けるのはその先の部分です。資料の要約や下書きを社外のAIサービスに任せるとき、手元の資料のどこまでを入力してよいのかは、条文を読んだだけでは決まりません。取引先名を伏せれば足りるのか、未公開の数値は要約であっても避けるべきなのか。こうした線引きは、実際の業務の手順に重ねて、はじめて判断できるようになります。
設計できているかを測る観点
では、研修として設計できているかどうかは、何を見れば分かるのでしょうか。確かめる点は二つあります。扱う内容が、業務の手順まで具体化されているか。そして、受講した従業員が線引きを判断できるかどうかを、確かめる手立てが用意されているか。周知の記録や学習の完了記録は、配ったことの証拠にはなりますが、理解の証拠にはなりません。この二つがそろって、はじめて研修として成立するのです。
ルールを配った後に残る課題
利用ルールは文書として整っていても、記述は一般的な表現にとどまりがちです。どの資料のどの部分までなら入力してよいのかが担当する業務の手順と結びついていないため、受講した従業員は自分の作業に当てはめられません。
ルールの読み合わせや動画の視聴だけで構成された研修では、受講者が能動的に考える機会がほとんどありません。再生時間を消化し、設問に機械的に答えるだけでも修了できてしまいます。判断に迷う場面ほどルールを読み返さないという状態は、ここから生まれるのです。
研修部門が把握できるのは、受講率と最終テストの点数に限られています。どの内容で誤解が残っているのか、どこで判断に迷ったのかまでは分かりません。そのため追加の周知が必要な範囲を絞り込めず、同じ内容を全員に配り直すことになります。
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。
3分で、相手を説得できるか試してみよう
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ルール教育の起点は業務の手順
自社の手順に重ねたルール
この起点を支えるのが、UMU AGL（AI Generated Learning）です。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、研修コースの作成と受講者に合わせた学習体験の両方を支援します。8つの業界に対応した標準テンプレートには、方針やコンプライアンスの更新、セキュリティとリスク管理といった研修テーマが含まれており、自社で定めた利用ルールを、その業界で起こりやすい作業の流れに重ねたコースとして構成できるのです。
学習の途中で判断を求める設計
自分の言葉で答える学習
自社の手順に重ねたコースでも、読み流されてしまえば判断は変わりません。UMU AGLは、ナレッジカードやインタラクティブクイズ、ケースシミュレーションといった学習タスクを、コースの適切な位置に配置します。受講者は説明を読むだけでなく、その場で問いに答え、学んだ内容を自分の言葉で言い直し、具体的な状況に当てはめて判断するのです。迷いやすい局面を、研修の中で先に一度通れます。
受講完了率から、学習ポイント単位の把握へ
どこで誤解が残るかの可視化
残るのは、理解できているかを確かめる手立てです。UMU AGLは習熟度を学習ポイント単位で数値化し、個人の学習パスマップとチーム単位のレポートを提供します。どの内容で誤答や質問が集まったかが分かり、追加の説明が必要な範囲を絞り込めると言えます。ただし、分かるのは理解の状態であり、業務での判断そのものを示すものではありません。業務の手順に重ねること、判断を求めること、理解を確かめること。この三つがそろって、ルール教育は形になります。
利用ルールを学習につなぐ活用シーン
利用ルールを学ぶ新入社員研修
社内の利用規程や情報の取り扱い手順を、新入社員が学べるインタラクティブなコースとして構成します。新入社員は学習の途中で判断を問われ、フィードバックを受けながら理解のズレを直せます。
研修部門は、どの内容で質問や誤答が集まったかを確認できます。実際の業務での判断までは、学習の記録だけでは測れません。
営業資料を扱う際のルール学習
顧客情報や未公開の製品資料をどこまで扱えるかという社内の取り決めを、営業担当者向けのコースに組み替えます。営業担当者は顧客対応に近い状況で、入力してよい範囲を自分で判断しながら学習を進められます。
事業責任者は、学習アクティビティでのパフォーマンスを確認できます。商談の場での実際の判断までは、この記録では測れません。
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