研修内製化の不安、分けて考える3つの論点
研修の内製化は、費用や実施のスピードという面から検討が進みます。ただ、方針が決まっても、着手の前で判断が止まることは少なくありません。不安をひとまとめに抱えている限り、まず何から確かめればよいのかが見えてこないのです。
内製化で社内に移るのは、確認の責任
外注との違いが出る工程
内製化は、制作の費用を抑え、現場の動きに合わせて研修を出せる進め方として語られます。ただし、外部に委託していたときと比べて実際に社内へ移ってくるのは、資料をつくる作業だけではないのです。内容が業務の実態と合っているかを判断する工程と、受講者が理解したかどうかを見届ける工程が、そのまま自部門の仕事になります。判断の負荷が移る点こそ、内製化の実務上の違いだと言えます。
判断の前に置きたい3つの問い
進めるかどうかを決める材料は、3つの問いに整理できます。社内に蓄えてきた知識を、受講者が学べるコースの形にできるか。元の資料にある数値や規定の記述が、そのまま正しく残るか。受け取った側が理解したかどうかを、業務で問題が起きる前に確かめられるか。この3つは、いずれも進め方そのものに関わる問いであり、担当者の努力量だけでは埋めにくい部分です。順に確かめられる形であれば、内製化は段階を追って判断していけます。
内製化の手前で残る3つの課題
業務に精通した担当者ほど、日々の案件を抱えています。学習設計の方法を学ぶ時間までは取りにくく、資料の順番を組み替える段階で手が止まることも少なくありません。知識を持つ人ほど、コースを組み立てる作業に時間を割きにくいのです。
手元の資料をコースの形に直すとき、数値や固有名詞の書き方は元の記述のまま残るでしょうか。社内規定や製品仕様を扱う内容であれば、わずかな差がそのまま現場の誤った案内につながります。作成の手間に比べ、確認の手間は見えにくいものです。
資料を配り、受講の記録がそろっても、どの内容でつまずいたのかまでは読み取れません。理解が足りていないと気づくのは、顧客からの指摘や案件の停滞が起きた後になりがちです。後から補う対応にかかる労力は、そのつど発生すると言えます。
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。
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知識の整理から、対話での引き出しへ
学習設計を学ばずに進む作成
社内の知識をコースにする手立てとして、UMU AGL（AI Generated Learning）があります。AIが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一人ひとりの学習体験の両方を支援します。作成の工程では、AIが順に問いかけ、担当者はその問いに答えていくだけで構成が固まっていくのです。白紙から章立てを考える作業が減り、学習設計の方法を別に学ぶ必要もありません。通常業務の合間でも、着手できる形になります。
コース内容と社内資料の一致をどう保つか
一文ごとに遡れる元の記述
AIが文章を組み立てる以上、元の記述とは違う数値や表現が混ざる可能性は残ります。その差に、レビューの段階で気づけるかどうか。UMU AGLでは、生成されたコース内容のどの箇所からでも、元の社内文書に遡って出典を確認できます。規定や仕様の記述が変わっていないかを、担当者がその場で照らし合わせられるのです。確認の作業そのものがなくなるわけではありませんが、どこを見ればよいかで迷う時間は短くなります。
結果を待たずに分かる理解の偏り
回答の傾向から見える理解の差
作ったコースが理解されたかどうかは、配布の記録からは読み取れません。UMU AGLは、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といった学習の過程を学習ポイント単位で記録し、チーム全体のレポートとして示します。どの内容で回答が割れているかが分かるため、案件の停滞や顧客からの指摘を待たずに、指導する順番を決められるのです。ここまでそろって、3つの問いは一つずつ確かめられる形になります。
UMU AGLを使った内製化の進め方
新入社員への職務知識の伝達
配属先の製品マニュアルや業務プロセスの資料をUMU AGLに渡し、新入社員が順を追って学ぶコースに組み立てます。新入社員は各段階で要点に答え、フィードバックを見ながら理解を直していけます。
先輩社員は、回答が割れた内容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、実務の遂行力そのものではない点にご留意ください。
新製品を扱う営業への展開
製品の訴求ポイントや想定される反論をまとめた社内資料を、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。
事業部門の責任者は、説明が固まっていない訴求ポイントを学習の記録から確認できます。商談の結果を保証するものではない点にはご留意ください。
UMUが選ばれる理由
UMUとは
導入実績
セキュリティ・コンプライアンス
AI活用基盤
