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研修内製化に取り組む事業部門の責任者が、白紙のスライドを前にコース作成の進め方を考え込んでいるシーンです。

研修内製化、コース作成から理解の確認へ

外部研修の見直しも、自部門でのコース作成も、多くの事業部門ではすでに動き始めています。それでも、そのコースで担当者が要点を理解できたかどうかは、配布と受講の記録からは読み取れないのです。

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研修内製化はどこまでを自部門で担うか

内製化する対象の絞り込み

研修の内製化は、外部研修をすべて自部門に置き換えることではありません。汎用的なビジネススキルや法定の研修は、外部の資源を使うほうが早く済みます。自部門に残したいのは、自社の製品、業務プロセス、顧客対応の判断のように、社外の研修では扱えない知識なのです。この切り分けを先に済ませておくと、限られた工数をどこに向けるかが決まってきます。対象を広げるほど、作成も改訂も自部門の負荷として残ります。

理解を確かめる工程の置き場所

決めておきたいもう一つは、理解を確かめる工程を内側に置くかどうかです。学習の完了記録から読み取れるのは、コースを配ったところまでに限られます。学習の流れの中に、問いへの回答、要点の言い直し、業務を想定した判断を挟んでおけば、その回答が理解の手がかりになると言えます。研修の後にまとめてテストを行う形では、つまずいた位置までさかのぼれません。作成だけを自部門に引き受け、確認を外部の評価に預けたままでは、次のコースを直す材料が手元に残りません。

研修の内製化で残る3つの課題

コースにならないまま残る現場の知識

事業に精通した担当者ほど、共有すべき知識を多く抱えています。ただし、それをコースの形に整えるには学習設計の手順が必要で、白紙の資料を前に手が止まりがちです。結果として研修部門の制作スケジュールに委ねることになり、公開まで数カ月かかる場合もあると言えます。

読み流しで終わる内製のコース

自部門で作ったコースでも、資料を読み進めるだけの形になれば、担当者が自分で考える機会はほとんど生まれません。再生時間を消化すれば修了できるため、業務で判断を求められたときに、学んだはずの内容を引き出せない状態が残ります。

損失が出てから分かる知識の不足

自部門で研修を回すようになると、成果の説明も自部門の役割になります。ところが手元に残るのは受講完了率と最終テストの得点だけで、どの内容でつまずいたかまでは追えません。顧客対応の不備や重要案件の失注が起きてから、チームの知識不足に気づくことになるのです。

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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現場の知識を対話でコースに変える方法

事業部門の担当者が、UMU AGLとの対話を通じて現場の知識をコースのアウトラインに整理している画面です。

質問に答えながら整うコースの骨組み

UMU AGL(AI Generated Learning)は、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ごとの学習体験を支援します。社内のマニュアルや過去の提案資料を読み込ませ、自然な対話形式の質問に順に答えていくと、AIが要点を引き出し、コースの構成として整理します。学習設計の理論を学び直す必要はありません。事業部門が自分たちの手でコースを用意でき、研修部門の制作を待つ時間が短くなるのです。

学習の途中に置く問いと判断

受講者がUMU AGLのコース内で設問に答えながら、学んだ内容を自分の言葉で確かめている画面です。

答える機会が生む理解の定着

コースを早く用意できても、受講者が読み流してしまえば理解は進みません。UMU AGLは、学習カードや選択問題、実際の業務を想定したケースを学習の流れに配置し、担当者が問いに答え、要点を自分の言葉で言い直し、状況に応じて判断する機会をつくります。分からない点をその場で質問すれば、AIが答えたあとに元の説明へ戻れるのです。自部門で作ったコースは、資料を配るだけの形から、考えながら進む形に変わります。

業務の前に見えるチームの理解の差

UMU AGLのレポート画面で、事業部門の責任者がチームの習熟度と設問ごとの回答傾向を確認しているシーンです。

学習ポイント単位で残る回答の記録

学習の中で答える機会が増えると、その回答がチームの理解を確かめる材料になります。UMU AGLは、閲覧の時間、読み飛ばし、設問への回答、追加の質問、一定期間をおいた再テストの正答率を記録し、習熟度を学習ポイント単位で数値化します。チーム全体の傾向をまとめたレポートもあわせて確認でき、回答が分かれた内容を早い段階でつかめるのです。自部門でコースを作り、考える形で学び、理解の状況を確かめるところまでが、一つの流れとしてつながります。

自部門で作ったコースが活きる2つの現場

新入社員への職務知識の移転

新入社員が、UMU AGLで構成された職務知識のコースを順に進めているシーンです。

製品マニュアルや業務プロセスの資料をUMU AGLに渡し、インタラクティブなコースとして構成します。新入社員は読み進めながら問いに答え、具体的な状況で判断し、フィードバックで理解のズレを直せます。

上司は、どの内容で回答が分かれたかを配属の前に確認できます。ここで分かるのは理解の状況にとどまり、単独で業務を任せられる根拠ではありません。

新製品のリリース時の営業展開

製品資料をUMU AGLに読み込ませ、営業向けのインタラクティブなコースへ組み替えているシーンです。

新製品の資料や想定問答をUMU AGLに読み込ませ、リリース前の学習コースとして構成します。営業担当者は訴求ポイントを自分の言葉で説明し、顧客からよく出る質問への答え方を選びながら進められます。

事業部門の責任者は、説明が定まっていない論点を学習の記録から把握できます。読み取れるのは理解の状況であり、受注の増加を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
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
セキュリティ・コンプライアンス
ISO/IEC 27001:情報セキュリティマネジメントシステム (ISMS) の国際規格
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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