製品
研修の内製化をどこまで自部門で担うか、事業部門の責任者が手元の資料を前に検討しているシーンです。

研修の内製化、何を自社で持つかという判断へ

新製品の投入や社内手順の改定が続くなか、研修の内製化を検討する事業部門が増えています。ただ、外部の研修サービスが担える領域も広く、すべてを自部門へ移す必要はありません。決まるのは、何を自社で持つかという線引きなのです。

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内製化の線引きはどこで決まるか

内製に向く情報の見分け方

内製に向くかどうかは、その内容を持っているのが自社だけかどうかで判断できます。自社製品の仕様、社内の業務手順、顧客対応のなかで培ってきた判断基準は、社外の資料に置き換えられません。一方、一般的なビジネススキルや専門資格に関わる内容は、体系がすでに社外で整っており、外部の力を借りたほうが早く形になる場合もあると言えます。この線引きは一度決めて終わりではなく、製品や手順が変われば内製すべき範囲も動きます。内製化そのものを目標として掲げるのではなく、情報の出どころごとに分けて考えます。

内製した範囲を保つ条件

範囲が決まったあとは、その範囲を誰がどう回すかを決めます。内製は資料をコースの形にするところで終わらず、元の資料が更新されたときに内容を合わせ直す作業と、受講者が理解できているかを確かめる作業が自部門に残ります。この2つを含めずに制作だけを引き受けると、自部門の担当者の負担が増えたうえに、作ったコースが使われないまま残るのです。内製化の範囲は、担い手と確認の方法まで決めてはじめて確定します。

内製化を進める部門が直面する課題

コースの形にならない現場の知識

製品の仕様や業務の手順を最もよく知っているのは、日々その業務を担当している現場の社員です。ただ、学習設計の手順が部門内で共有されていないため、知識はあっても、資料をそのまま渡す以外の方法を取りにくく、内製すると決めた範囲は、実際には資料の配布にとどまります。

元の資料から離れる記述

社内資料をコースに作り替える過程では、数値や製品名、手順の適用条件が元の資料と食い違うことがあります。自社にしかない情報ほど、食い違いが現場の誤った対応につながり、コンプライアンス上の問題に発展しかねません。元の資料と照らす工程は、担当者の手作業で残ります。

見えないままの理解の状態

配信の記録と学習の完了記録は残りますが、どの内容を理解できていないかまでは分かりません。現場で対応が滞っても、どの知識が抜けているかは追えず、顧客からの申し出や案件の失注が起きてはじめて気づきます。次にどの範囲を自部門で持つべきかを決める材料も残らないのです。

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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資料を渡す形から、対話で組み立てる形へ

担当者が対話形式の質問に答えながら、社内の知識をコースの構成にまとめている画面です。

問いに答える形のコース作成

ここで必要になるのは、現場の知識をそのままコースの形にできる進め方だと言えます。UMU AGL(AI Generated Learning)は、AIで社内文書を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えます。担当者は、UMU AGLからの質問に順に答えるだけで、要点を整理したコースを組み立てられます。学習設計の方法論を別に学び直さなくても、内製と決めた範囲を自部門で形にできるようになるのです。

元の資料まで確認できるコース内容

コース内容の各箇所から、元の社内資料にさかのぼって出典を確認している画面です。

数値と固有名詞を守る変換

自社にしかない情報を扱う以上、コース内容が元の資料と食い違わないことが前提になります。UMU AGLは、アップロードした社内資料に忠実な形でコース内容をまとめ、生成されたどの箇所からでも元の資料にさかのぼって出典を確認できます。担当者による確認の作業がなくなるわけではありませんが、どの記述をどの資料と照らせばよいかがはっきりするのです。自社にしかない内容ほど、数値や製品名のずれを、現場に出る前の早い段階で見つけられます。

内製した範囲は機能しているか

チーム単位の習熟度と、理解が弱い学習ポイントを一覧で確認しているレポート画面です。

学習ポイント単位で見える理解

内製した範囲が機能しているかどうかは、理解の状態から判断します。UMU AGLは学習ポイント単位で習熟度を数値にし、閲覧の時間、設問への回答、追加の質問、一定期間後の再テストの正答率をチーム単位のレポートにまとめます。責任者は、損失が出てから気づくのではなく、その前に手を打てる状態に近づくのです。分かるのは理解の状態であり、業務の遂行力そのものではありません。作る、確かめる、見るの3つがそろってはじめて、内製した範囲が回り続けます。

社内資料から学習をつくるUMU AGLの使い方

配属後の新入社員の学習

新入社員が学習の道筋を確認しながら、業務プロセスの内容を順に学んでいるシーンです。

事業部門は、製品の仕様や業務プロセスをまとめた社内資料をUMU AGLに渡し、新入社員が順を追って学べるコースに構成します。新入社員は各段階で要点に答え、返ってきた説明を見ながら理解のずれを直せます。

先輩社員は、誤答や質問が集まった段階から、指導の順番を決められます。分かるのは理解の状態であり、単独で業務を進められるかは、現場での確認が必要です。

新製品を営業へ展開するとき

営業担当者が移動の合間に、製品知識のコースを段階ごとに進めているシーンです。

新製品のリリース時、事業部門は訴求ポイントやよくある反論の資料をUMU AGLに渡し、営業担当者が学ぶコースに構成します。営業担当者は製品価値を自分の言葉で説明し、顧客対応の判断を練習できます。

責任者は、説明の弱い訴求ポイントを、顧客対応の前に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、商談の結果を約束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
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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
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ISO/IEC 42001:人工知能マネジメントシステム (AIMS)
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