製品
AIとの対話を通じたインテリジェントなコース制作のシーンです。

教材設計から習熟度の可視化まで、現場で活きる学習の実現

新製品や制度改定に合わせて教材設計を進めても、内容が業務と離れていると、受講者は現場で知識を活かしにくくなります。UMU AGLは、業務に即した設計と学びの定着、習熟度の把握に一貫して応えます。

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教材設計が現場の成果に結びつかない3つの理由

現場から離れた教材内容

製品マニュアルや規程を章立てに沿って並べただけの教材では、受講者が実際の業務シーンで知識を引き出せません。研修を実施すること自体が目的になってしまいます。

受講完了がゴールの学習

録画動画や資料を一方向に視聴する形式では、再生を終えるだけで修了できます。顧客から具体的な質問を受けた場面で、学んだ知識を使って答えられない社員が残ります。

把握できない習熟度

受講完了率とテストの最終得点だけでは、どの学習ポイントでつまずいているかを特定できません。原因が知識不足か活用不足かを判断できず、対象を絞った追加研修を組めないのです。

現場の成果につながる教材設計へ

UMU AGL(AI Generated Learning)は、あらゆる社内文書を即座にインタラクティブなコースへと変換し、AIを活用した効果的な学習体験を提供します。

研修部門は、教材を業務に合わせる手間と、受講後の成果を示す責任を同時に抱えています。足りないのは、設計の段階で現場の視点をすり合わせる手順と、学習ポイントごとの理解度を確かめる手段の両方と言えます。UMU AGLは、この二つを教材設計の工程に組み込むために生まれました。

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
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?”
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成果まで見通せる教材設計

合意形成型のコース作成

業務から離れた教材内容という課題に対し、要件から学習設計までの各段階で事業部門と認識をそろえられます。現場が納得できる教材に仕上がり、手戻りや修正の工数も抑えられます。

知識タイプ別の教授方略

一方向の学習で終わる課題に対し、専門性の高い内容でも受講者の理解度に合わせて段階的に学べます。急な学習曲線が緩やかになり、知識を業務で使える状態まで定着させやすくなります。

習熟度トラッキング

完了率だけでは見えなかった習熟度を、学習ポイントごとに確認できるようになります。チームに共通するつまずきを特定し、対象を絞ったフォローアップ研修を設計できます。

関係者と段階ごとに合意できるコース作成の流れ

ドキュメントのアップロードから対話型アウトライン生成まで、アジャイルかつ専門的な自律型コース作成フローを示す画面です。

要件整理から学習設計までの段階的な合意形成

コース作成の流れを、要件の整理から学習設計までの明確な段階に分けています。段階ごとに関係者が内容を確認して合意できるため、講師の視点だけで内容を決めがちな従来の進め方に比べ、業務上の観点を設計の初期から反映できます。

知識のタイプに合わせて教授方略を切り替える仕組み

学習の足場かけ(スキャフォールディング)と、知識タイプに応じた最適な教授方略の自動マッチングを示す画面です。

学習ポイントの種類に応じた指導方法の自動適用

PDFや録画動画と異なり、学習ポイントの種類ごとに指導方法を自動で切り替えます。事実的知識は要点を簡潔に示し、概念的知識は類推で説明して理解を確かめ、技能的知識は場面シミュレーションと実践フィードバックで習得を支えます。

学習ポイントごとに習熟度を可視化する分析レポート

チーム単位の習熟度トラッキングと強み・弱みを可視化するデータ分析レポートを示す画面です。

個人とチームの習熟度を学習ポイント単位で可視化

習熟度を学習ポイント単位で数値化し、受講者一人ひとりの知識とスキルの習熟状況を可視化します。チーム全体の学習効果レポートも確認できるため、完了率に頼る従来の評価に比べ、つまずいている学習ポイントを具体的に特定できます。

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)
AI活用基盤
最新のエンタープライズ向けAIモデルを採用
企業データの外部共有・AI再学習への利用なし
エンタープライズ水準の高度なAIカスタマイズ
ハルシネーションのリスクを効果的に低減
多様なデータに対応し、実務での活用を支援
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