製品
セミナー形式で使ってきた資料を前に、研修内製化の進め方を検討しているシーンです。

セミナー形式の研修内製化、内容ごとに形を選び直す視点

外部に任せてきた内容を社内へ移す準備は、資料の整理と日程の調整までは進みます。最後まで決めきれないのは、当日の進め方です。誰が話すかによって伝わり方が変わる部分をどう扱うかという問いが、手つかずのまま残るのです。

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内製化のしやすさは、どこで分かれるのか

セミナー形式が生きる内容

セミナー形式が力を発揮するのは、その場の反応を見ながら進め方を調整する必要がある内容です。方針の背景を一度に共有する場合や、参加者の質問を受けて説明の順序を組み替える場合には、同じ時間に集まる形が有効に働きます。講師は質問の量や表情から理解の度合いを推し量り、説明の重さをその場で変えられるのです。外部に依頼してきた研修でこの形が選ばれてきたのも、こうした条件が重なるためです。

社内へ移すときに変わる条件

同じ形を社内に移すと、条件が変わります。誰が話すのかという問いが先に立ち、説明の組み立てと場の進め方を担える人に予定を合わせることになります。担当が代わると、同じ内容でも進め方が変わりやすく、前回と同じようには届きにくいと言えます。一方、手順や判断の基準のように文書に残せる内容は、話す形にこだわらず各自が進められる形に組み替えれば、担当者が代わっても再現できます。内製化で入るのは、形式をそのまま社内に移す作業ではなく、内容ごとに適した形を選び直す作業です。

形を選び直すときに残る課題

担当者に残る進め方

セミナー形式の組み立ては、話す順序や質問の受け方といった、その人の進め方に支えられています。資料には現れにくいため、担当が代わるたびに組み立てを作り直すことになり、前回と同じ水準を保ちにくくなります。

全員が同じ速さで進む前提

集まって聞く形では、すでに知っている人も、前提から確かめたい人も、同じ速さで進みます。理解の早い人には物足りず、つまずいた人は質問の機会を逃したまま先へ進むため、参加の度合いに差が出て、受講率も安定しません。

出席の記録にとどまる材料

実施後に手元に残るのは、出席の記録と満足度アンケートの結果が中心です。どの内容がどこまで伝わったのかまでは読み取れず、次の回で何を補うかを決める材料が足りないまま、前回と同じ内容を繰り返すことになります。

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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王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
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話し手の中にある組み立てを、形にする方法

AIとの対話を通じて、講師の頭の中にある進め方を引き出し、コースの骨組みに整理できる画面です。

対話で引き出すコースの骨組み

必要なのは、話す人の中の組み立てを、資料に残る形へ変えることです。UMU AGL(AI Generated Learning)は、AIを活用して社内文書をインタラクティブなコースへ変換し、コースの作成と受講者一人ひとりの学習体験の両方を支えます。講師が自然言語で要件を伝えると、対話を通じて必要な情報を引き出し、研修の課題や目標とする行動を、構造化した研修タスクシートに整理していくのです。担当が代わっても、同じ材料から組み立て直せます。

一斉の進行から、各自のペースへ

受講者の質問にAIがその場で答え、元の解説へ戻れる学習画面です。

つまずいた箇所で受け取れる支援

形を組み替えるだけでは、疑問をその場で拾う相手がいなくなります。UMU AGLでは、AIが解説の場面ではトレーナー、質疑ではチューター、練習ではコーチとして、受講者一人ひとりに合わせた支援を行います。受講者は説明の途中で疑問を投げ、答えを受け取ってから元の内容に戻れるのです。講師が全員に付き添えない時間帯でも、各自のペースで学習を進められるため、理解の早い人と前提から確かめたい人が同じ速さに合わせる必要はありません。

学習ポイント単位で見える習得のばらつき

チーム単位の習得状況と、強み・弱みを可視化した学習効果レポートを確認できる画面です。

次に補う内容を決める材料

残るのは、どこまで伝わったのかを確かめる手立てです。UMU AGLは、習得の状況を学習ポイント単位で数値に表し、チーム単位のレポートにまとめます。どの内容で理解が分かれたのかが分かれば、次に補う範囲を絞り込めるのです。ここで読み取れるのは学習上のパフォーマンスであり、実務の遂行能力そのものではありません。組み立てを形にし、各自が進む支援を置き、伝わり方を確かめること。この3つがそろえば、話す人の予定に左右されずに内製化を続けられます。

配布して終わらせない社内文書の使い方

新入社員研修での活用

新入社員が学習の道筋を確認しながら、必要な内容を順に学んでいるシーンです。

職務の手引きや業務プロセスをまとめた社内文書を、UMU AGLがインタラクティブなコースとして構成します。新入社員は読むだけでなく、学習の途中で問いに答え、フィードバックを受けて理解のずれを直せます。

管理者は、各学習アクティビティの完了状況と回答の傾向を確認できます。ここで読み取れるのは学習上のパフォーマンスにとどまります。

新製品リリース時の営業研修

製品資料が営業担当者向けのインタラクティブなコースへ変わっていくシーンです。

製品の訴求ポイントやよくある質問をまとめた社内資料を、UMU AGLが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、顧客対応を想定した問いに答えながら理解を確かめられます。

研修チームは、顧客とのやり取りの前に、理解のずれが残る範囲を把握できます。商談の成否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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