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情報コンプライアンス研修を受け終えた担当者が、実務の判断に迷っているシーンです。

情報コンプライアンス研修、周知の先に残る判断のズレ

個人情報や取引先データの取り扱いは、規程とチェックリストの配布によって周知が進みます。それでも、添付ファイルの送信可否や持ち出しの判断といったグレーゾーンでは、現場の対応が分かれやすいと言えます。

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情報コンプライアンス研修は何を確かめるのか

判断が分かれるケースの洗い出し

最初に確かめるべきなのは、規程の文言を読んだかどうかではなく、判断が分かれるケースにどう対応するかです。個人データを含むファイルを社外の共同編集ツールへ置いてよいか、退職予定者の閲覧権限をいつ外すか。こうした問いについて、規程には一般原則しか書かれていません。規程を読み上げるだけの研修では、この境目に触れないまま終わります。設計の段階で自部門に実際に起きたケースを集め、認められる範囲とそうでない範囲の境目を言葉にしておく作業が欠かせないのです。

規程項目ごとの理解の確認

次に確かめるのは、理解がどこまでそろったかを規程項目ごとに見られる形になっているかどうかです。受講率や修了率は実施の記録であり、どの項目でつまずいたかまでは示しません。誤答が集まった項目や質問が集中した項目が分かれば、追加の説明や通達をどこに向けるかの判断材料になると言えます。確認の単位を規程項目にそろえておけば、改定のたびに同じ見方で比べられます。この確認ができない設計では、研修後の手当てが担当者の勘に頼ったままになります。

規程を配った後も判断がそろわない理由

規程のコース化に必要な学習設計の知識

情報の取り扱いルールを最もよく知るのは、日々そのデータを扱う事業部門の担当者です。ただし、知識をコースへ組み立てる学習設計の経験はなく、研修部門の制作スケジュールを待つことになります。規程の改定から現場への展開までに、どうしても時間が空いてしまうと言えます。

規程が答えないグレーゾーンの問い

規程やマニュアルが示すのは、標準的な取り扱いです。しかし実務で迷うのは、いつもその外側にあるケースではないでしょうか。学習中に浮かんだ疑問をその場で確かめる相手がおらず、受講者は自分なりの解釈のまま業務に戻ります。判断のズレは、そのまま現場に残ります。

理解のばらつきが見えない実施記録

研修の後に手元へ残るのは、受講率と修了率です。どの規程項目で理解が止まっているかまでは記録されません。そのため事業部門の責任者は、どのチームにどの補足が要るかを数値の裏づけから選べず、実際に問題が起きてから対処する状態が続くのです。

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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規程を知る担当者がコースをつくる方法

担当者がUMU AGLとの対話を通じて、規程の要点をコースのアウトラインへ整理している画面です。

対話に答えるだけの要点整理

この順番待ちを縮める選択肢が、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へ変換し、コースの作成と受講者の学習の両方を支援します。担当者に求められるのは、UMU AGLが順に投げかける質問に答えることだけなのです。白紙の資料に向き合う必要も、学習設計の理論を別途学ぶ必要もありません。規程の背景や判断の分かれ目を含んだコースが、対話を終えるころには形になります。

グレーゾーンの疑問に答える学習の仕組み

AIがトレーナー、チューター、コーチの役割を担い、受講者の質問にその場で回答している画面です。

その場で解消できる解釈のズレ

コースができても、受講中に浮かぶ疑問は人によって違います。UMU AGLでは、AIがトレーナー、チューター、コーチの役割を担います。講義では説明を、質疑では回答を、練習ではフィードバックを返す仕組みなのです。取引先との共有範囲や社外ツールの利用可否といった個別の問いにも、その場で答えが返ります。講師一人が対応できる人数と時間の制約から個別対応を切り離せるため、部署や職種の異なる受講者の疑問にも、同じ水準で向き合えるようになります。

受講の記録から、理解のばらつきの把握へ

チームごとの習熟度と理解のばらつきを、学習ポイント単位で示すレポートの画面です。

学習ポイント単位の習熟度

作成と学習が整っても、どの規程項目が身についたかが見えなければ、次の一手を決められません。UMU AGLは、閲覧時間、読み飛ばしの有無、設問への回答状況、追加の質問の頻度、一定期間後の再テストの正答率を学習ポイント単位で記録し、チームごとのレポートにまとめます。誤答や質問が集まった項目が分かれば、補足の説明をどこに向けるかを選べるようになるのです。作成、学習、把握の3つがそろって、情報コンプライアンス研修は運用できる形になります。

社内規程がコースになる2つの研修

新入社員への取り扱いルールの伝達

新入社員が情報の取り扱いルールのコースを、学習の道筋を確認しながら進めているシーンです。

配属時に渡す情報の取り扱い手順書や機密区分の一覧を、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、区分の判断を選び、フィードバックを受けて理解のズレを直せます。

どの区分の設問で誤答が集まったかを確認できます。指導担当者が繰り返し説明する範囲は絞れますが、配属後の取り扱いの正しさまでは学習の記録では測れません。

営業担当者が扱う顧客データの基準

営業担当者が顧客データの取り扱いについて、対話形式のコースで判断を選んでいるシーンです。

顧客情報の管理規程や提案資料の取り扱い基準を、UMU AGLがコースへ変換します。営業担当者は、名刺データの共有範囲や商談メモの保管先について、実際に近い設定のなかで判断を選びながら学べます。

どの判断で解釈が分かれたかを、事業責任者が学習アクティビティの記録から確認できます。商談での実際の対応までが、それで保証されるわけではありません。

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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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