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研修の内製化のデメリットが表れ、受講を終えても内容を思い出せずに手が止まっているシーンです。

研修の内製化のデメリットは、社内に移る工程の担当者不在

研修の内製化では、自部門にコースを作る力があるかが論点になりがちです。ただ、デメリットは制作の腕前の問題ではありません。外部に委託していた間に相手側が黙って担っていた工程が、社内では受け持つ人のいないまま残るのです。

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内製化の可否より、どの工程を仕組みで持つか

外部が黙って担っていた工程

研修の内製化のデメリットは、自部門にコースを作る力がないことだとは限りません。外部に委託していた間、相手側は制作の手順、受け手が扱える分量への調整、資料の受け渡しの取り決めまでを合わせて引き受けていたのです。社内に移すと、費用と決裁は自部門に入る一方で、この3つの工程だけが誰の担当でもないまま残ります。内製化の判断が難しくなるのは、この見えにくい引き継ぎのためです。

社内で持てる工程と、持てない工程

そのうえで問われるのは、内製化するかどうかという可否ではなく、どの工程を人に任せ、どの工程を仕組みとして持つかです。制作の手順、学習としての分量設計、資料の取り扱いの3つは、担当者の異動や退職があっても社内に残る形にしておく必要があると言えます。この見通しがないまま制作だけを社内へ移すと、外部に払っていた費用が、担当者1人の負荷に置き換わります。内製化の範囲は、この3つをどこまで仕組みで支えられるかから逆算して決められます。

社内に移した先で担当者のいない3つの工程

作り手ごとに変わる制作の進め方

外部に委託していたときは、相手側が自社の制作手順を持っていました。社内に移すと進め方は作り手ごとに変わり、完成までの期間にも差が出るのです。担当者が異動すれば、次の人はまた組み立て直しから始めます。研修部門は、品質を組織として一定に保ちにくくなります。

受け手の処理量を超えるコースの長さ

外部は、受け手が一度に扱える量に内容を分けていました。社内で作ると、手元の資料をそのまま入れてしまうため、コース1本が長く重くなり、受講者は読み飛ばしても完了できてしまいます。修了率の数字は並んでも、内容が定着したとは判断しにくいと言えます。

機密資料をどこまで入れてよいか

外部との間には、資料の受け渡しと取り扱いを定めた契約があり、社内資料をどこまで渡すかの線引きは明確でした。社内では、担当者が手近な汎用的なAIツールに製品資料や社内規定を入力すると、その内容が提供元の学習に使われるかどうかは設定次第になります。

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。

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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属人的な進め方から、共有できる型へ

手元の社内資料を読み込ませ、業界別の研修シーンを選びながらコースの骨組みを決めている画面です。

組織の資産として残る制作の型

必要なのは、制作の手順を人に覚えてもらうのではなく、誰が使っても同じ順番で進む形にしておくことです。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へと変換し、コースの作成と受講者に合わせた学習体験の両方を支えます。資料を読み込ませ、業界別の研修シーンから近いものを選ぶと、対話しながら構成づくりまで進むのです。制作の型が画面側に残るため、担当者が変わっても同じ順番から始められます。

資料の量から、受け手が扱える量へ

想定受講時間に応じて章立てが区切られ、扱う学習ポイントの範囲を見渡せる画面です。

想定受講時間から決まる学習ポイント数

制作の型がそろっても、コース1本に入れる量を決める工程は残ります。UMU AGLは内容を小さな学習単位へ区切り、マイクロラーニングの形に整えます。想定する受講時間を指定すると、そこで扱える学習ポイント数の上限が決まり、学習の道筋を一覧で見渡せる形になるのです。手元の資料を丸ごと入れてコース1本が長くなることを、作り手の裁量に頼らずに抑えられます。

社内資料の線引きを保つ仕組み

コース生成の各工程で、社内資料を企業基準のデータ保護のもとで扱えることを示した画面です。

大規模言語モデルに残らないコース生成

最後に残るのは、資料の取り扱いの線引きです。UMU AGLでは、コース生成の各工程で作られたデータを大規模言語モデルに保存せず、モデルの学習にも使いません。制作の型、分量の設計、資料の線引きがそろうことで、内製化の範囲を工程単位で決められるようになるのです。ただし、法令や資格認定のように外部の専門性そのものが必要な領域は別です。UMU AGLは社内の資料と知見をコースにする手段であり、外部の専門知見や認定を代えるものではありません。

社内資料のコース化から始める2つの領域

営業資料のコース化

AIとの対話で要望を伝えながら、コースの構成をその場で組み立てているシーンです。

製品資料や更新後の説明内容をUMU AGLに読み込ませ、営業担当者が自分の理解を確かめながら進むコースに組み替えます。配って終わりにせず、学習の流れの中に置けます。

学習の記録からは、説明の練習にどこまで取り組んだかを確認できます。研修部門は、次にどの内容を厚く扱うかを検討できます。

新入社員研修の内製

一人ひとりの学習の進捗と習熟度の推移を、1つの画面で見渡しているシーンです。

製品知識や業務プロセスの資料をUMU AGLでコース化すれば、新入社員は内容を理解し、質問に答え、具体的な状況で判断しながら学習を進められます。先輩社員が同じ説明を繰り返す負担も軽くなります。

管理者は、資料を配った記録だけでなく、どの学習アクティビティでどのように答えたかまで確認でき、支援の範囲を絞り込めます。

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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
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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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