製品
カリキュラムの作り方に悩む研修講師が、大量の社内資料を前にコース化の道筋を探しているシーンです。

カリキュラムの作り方、資料の目次から学習の順序へ

研修カリキュラムの作り方を考えるとき、手元の製品マニュアルや業務プロセス文書を並べ直すところから始まります。目次は整います。ただ、受講者が何をどこまでできるようになるのかという問いには、その並びだけでは答えにくいのです。

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カリキュラムは何から決めるのか

受講者に求める達成水準

カリキュラムを組むときに最初に決めたいのは、受講者が業務のどの場面で何をできている必要があるか、という達成水準です。製品知識、業務の手順、社内の判断基準。それぞれ、覚えていれば足りるのか、自分の言葉で説明できる必要があるのか、その場で判断するところまで必要なのかは異なります。この区別をしないまま資料の順に並べると、分量が増えるわりに、受講者が実務で何を使えるようになるのかは見えてきません。

学ぶ単位に分けた並び順

達成水準が決まれば、次は並べ方です。人が一度に処理できる量には限りがあり、長い講義をそのまま流しても、要点は残りにくいものです。達成水準を小さな単位に分け、前提となる内容から順に並べていくと、受講者は自分がどこまで進んだのかを把握できます。並び順を決める基準は、資料の章立てではなく、業務でその知識を使う順序です。全体像が最初に見えているかどうかで、受講者の進み方は変わると言えます。

カリキュラムの作成が行き詰まる3つの理由

実務の判断から離れた構成

研修に使う素材は、製品マニュアルや業務プロセス文書が中心です。内容は正確でも、そこにあるのは決まりごとで、現場でどう判断するかまでは扱っていません。素材の構成を写しただけのカリキュラムでは、受講者が実務で迷う場面をとらえきれません。

設計より先に来る反復作業

スライドのレイアウト調整、動画の収録、編集のやり直し。講師は、カリキュラム作成にかける時間の大半を、こうした反復作業に充てています。公開までの期間は長くなり、本来なら最も手をかけたい達成水準の整理や順序の検討が後回しになりがちです。

全員に同じ順序で配る前提

1つのカリキュラムを全員が同じ順序でたどる形では、理解の差に対応できません。経験のある受講者は既知の内容を繰り返し、基礎が足りない受講者は途中でつまずいたまま先に進みます。講師が一人ひとりに個別で補う時間はなく、参加度と修了率が下がっていくのです。

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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業務のシーンから立てるアウトライン

研修講師がUMU AGLで業種別の研修テーマを選び、社内資料からコースのアウトラインを組み立てているシーンです。

実務の前提を踏まえた達成水準の設定

どの課題も、内容を決める段階から始まるのです。ここで検討したいのが、UMU AGL(AI Generated Learning)です。AIが社内文書をインタラクティブなコースへ変換し、コース作成と受講者の学習を支えます。新入社員のオンボーディング、業務と製品の知識。UMU AGLには8つの業界に対応したコーステンプレートがあり、こうしたテーマを扱えます。研修シーンからアウトラインを立てられるため、達成水準が実務から離れにくくなります。

設計に時間を残すコース作成の進め方

UMU AGLに社内資料をアップロードし、対話しながらコースのアウトラインを整えている画面です。

素材から学習ポイントを取り出す工程

アウトラインが実務に沿っても、そこから受講できる形に仕上げるまでには、なお多くの作業が残ります。UMU AGLは、アップロードした素材をAIが解析して学習ポイントを抽出し、そのまま受講できるオンラインコースを生成します。体裁を整えたり動画を録り直したりする工程が減るため、講師は達成水準の設定と順序の見直しに、より多くの時間を向けられると言えます。

受講者ごとに変わる説明と質問への対応

受講者がUMU AGLの解説の途中で質問し、AIから回答を受けて学習に戻っているシーンです。

一人ひとりの理解に合わせた学習支援

内容と順序が整っても、同じコースを全員が同じように理解できるわけではありません。講義の場面ではトレーナー、質問の場面ではチューター、練習の場面ではコーチ。UMU AGLでは、AIがこの3つの役割を担います。受講者は説明の途中でも質問でき、回答を受けてから元の解説に戻れます。実務に沿ったアウトライン、素材から取り出した学習ポイント、受講者ごとの支援。この3つがそろって、カリキュラムの作り方は資料の再編集から学習の設計へと変わるのです。

UMU AGLが社内資料を学習に変える流れ

新入社員研修で使う場合

新入社員がUMU AGLのラーニングマップで、次に学ぶ内容を確かめているシーンです。

新入社員に配っていた製品マニュアルや業務プロセス文書を、学ぶ順序に沿ったコースへ組み直します。新入社員は要点に答え、実務に近い状況で手順を選びながら理解を整えられます。

講師は、学習アクティビティごとの完了状況と回答の傾向を確認できます。ただし、単独で業務を任せられる段階に達したことの裏づけにはなりません。

セールスイネーブルメントで使う場合

営業担当者がスマートフォンのUMU AGLで、質問に答えながら製品知識を確かめているシーンです。

新製品の訴求ポイントや想定される反論をまとめた資料を、営業担当者が学ぶ順序のコースとして構成します。営業担当者は製品価値を自分の言葉で説明し、顧客対応で迷いやすい場面の判断を練習できます。

研修部門と事業部門は、顧客と接する前に理解のズレが残る箇所を把握できます。ただし、成約率や売上の向上を裏づける情報ではありません。

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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
業界トップクラスの生命保険会社・電機メーカー・製薬会社など、日本を代表する大企業が導入
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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