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社内新人研修講師が、真っ白なスライドのテンプレートを映した画面を前に、机に広げた資料を手にして考え込んでいるシーンです。

社内新人研修講師の仕事、説明の反復から基準づくりへ

社内新人研修講師は、配属のたびに同じ業務手順を口頭で説明しています。手元の資料を渡して読んでもらう形でも情報は伝わりますが、新人がどこで迷い、どの判断でつまずいたのかまでは、説明の場だけでは見えにくいのです。

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社内新人研修講師は何を担うのか

現場の判断を残す工程

新人が最初に必要とするのは、手順の一覧そのものよりも、その手順を選ぶ理由のほうです。どの条件のときに何を優先するのかという現場の判断基準は、担当してきた講師の手元にとどまりやすく、口頭の説明では配属のたびに伝わり方が変わります。この基準を学ぶ順番と問いの形に置き換え、後から誰でもたどれる状態にしておく工程が必要です。配属の時期が重なるほど、口頭の説明だけでこの工程を補い続けるのは難しくなります。

公開後に動くための手がかり

研修は公開した時点で終わりではありません。同じ内容を受け取っても、理解が止まる箇所は新人ごとに違います。誰がどこで答えに迷ったのかという手がかりがあれば、全員に同じ補足を重ねずに、手を貸す相手と伝える内容を絞り込めます。逆に手がかりがなければ、受け取った側が分からないままでも、記録の上では受講が済んだ形として残るのです。この2つがそろって、講師の仕事が回り始めると言えます。

講師が自分で動けない3つの理由

学習設計という別の専門性

業務の知識は手元にあっても、それを学ぶ順番や問いの形に組み立てる作業には、業務とは別の専門性が必要です。資料を並べ替えるだけでは、新人が自分の理解を確かめる機会が生まれにくく、着手したまま止まりやすいのです。

研修部門の制作予定との順番待ち

自部門だけでコース化する手段がないため、制作は研修部門の予定に合わせて並びます。新製品の案内や手順の変更が重なる時期ほど順番は後ろに下がり、現場では古い手順のまま教える期間が続きます。自部門の判断で順番を前倒しできる余地は、多くありません。

理解のばらつきが見えないまま

配布と受講の記録は残っても、どの内容で理解が分かれたのかまでは残りません。新人がつまずいた箇所は、業務でのやり直しや問い合わせとして後から表面化し、講師は起きてから対応する形になります。対応は一人ずつの聞き取りから始まるため、同じ説明を重ねる時間が増えます。

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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白紙のスライドから、手元の文書へ

社内文書をアップロードする欄と、対話形式のやり取りを通じてコースのアウトラインが組み上がっていく流れを示した画面です。

対話で進むコースの組み立て

ここで手がかりになるのが、UMU AGL(AI Generated Learning)です。AIを用いて社内文書をインタラクティブなコースに変換し、コースの作成と受講者の学習の両方を支えます。講師は白紙の構成案と向き合う代わりに、手元の業務手順書や職務資料をアップロードし、対話形式の質問に答えながらアウトラインを組み立てられます。学習設計の理論を別に学び直さなくても、自分の文書を起点に着手できるのです。

実務シーンに合った型の選び方

社内文書をアップロードしたあと、業界ごとの研修シーンの一覧から該当する型を選んでコースを作成できる画面です。

業界の研修シーンから選ぶ型

組み立ての次に迷いやすいのが、何をどの順番で学んでもらうかという型の部分です。UMU AGLは、新入社員のオンボーディング、業務知識、方針やコンプライアンスの更新など、8つの業界で繰り返し発生する研修シーンに対応したコーステンプレートを備えています。講師は型を一から決めずに、担当する業務に近いものを選んで内容を当てはめられます。制作の順番を待つ時間が減り、必要なタイミングに合わせて公開できるのです。

理解のばらつきから、支援する相手の判断へ

チーム単位の習得状況として、学習の完了記録や設問への回答、質問の件数が並ぶ分析レポートの画面です。

学習ポイントごとに残る記録

立ち上げから公開まで進むと、最後に残るのは誰にどこで手を貸すかという判断です。UMU AGLは、閲覧の時間や設問への回答、追加の質問の頻度、一定期間後の再テストの正答率までを記録し、学習ポイント単位でチームの習得状況をレポートにまとめます。講師は理解が分かれた内容を確かめてから、声をかける相手を決められます。ここで分かるのは理解の状態までであり、業務の遂行能力そのものを表すものではありません。

講師の手元から始まる2つの応用

新入社員の業務手順研修

担当者の手元にある1つの社内文書が、学習単位ごとのコースカードへと変換されていく流れを示したシーンです。

新人に渡している業務手順書を、講師自身がUMU AGLでコースへ変換します。新人は手順を読み進めながら設問に答え、なぜその順番なのかを自分の言葉で言い直す機会を得られます。

講師は、どの手順で回答が分かれたのかを確かめられます。分かるのは理解の状態までであり、業務を任せられる水準を示すものではありません。

管理職の判断基準研修

受講者が、選択肢の比較を求めるインタラクティブな設問の画面に向かい、手を止めて判断を考えているシーンです。

面談の進め方や評価の基準をまとめた社内資料をUMU AGLでコースにすると、管理職は基準を読むだけでなく、判断が求められる設定の中で選択し、その場でフィードバックを受け取れます。

事業部門の責任者は、どの基準で判断が分かれたのかを把握できます。マネジメント行動の変化まで示す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
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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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