社内資料の教材化で直面する3つの壁
製品資料が改訂されるたびにスライドを組み直し、動画を撮り直すうちに、講師の時間の大半が作業に消えていきます。学習設計は後回しになりがちです。
マニュアルをPDFや録画に置き換えただけの教材では、受講は完了しても、顧客から具体的な質問を受けた場面で知識を引き出せないことがあるのです。
把握できるのが受講完了率と最終テストの点数だけでは、成果が伸びない原因が知識不足なのか活用の問題なのかを見極められず、的を絞ったフォローができません。
教材化のスピードと学習効果の両立へ
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。
研修チームは、資料を教材に仕立てる作業、実務で使える形への落とし込み、受講後の習熟度の確認という三つの工程で、限られた時間の中でも成果を求められています。足りないのは、資料の取り込みから学習設計、効果の把握までを一つの流れで扱える仕組みだと言えます。UMU AGLは、まさにこの課題の解決からスタートします。
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。
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。
資料の教材化から成果の確認へ
教材づくりの作業にかかっていた時間を抑え、講師は学習設計の判断に集中できます。改訂の多い社内資料でも、効率と専門性を両立したコース作成を続けられます。
専門性が高く情報量の多い社内資料でも、受講者は無理なく内容を吸収できます。学んだ知識を、実務の場面で使える水準まで引き上げやすくなります。
チームが各学習ポイントをどこまで習得しているかを確認でき、対象を絞ったフォローアップ研修を計画できます。研修の価値を、完了率以外の根拠で示せます。
資料をそのまま受講できるコースへ
資料の解析からコース生成までを担うAI
社内資料を取り込むと、AIが内容を解析して学習ポイントを抽出し、受講者がそのまま学べるオンラインコースを生成します。操作の習得に時間がかかる従来のツールと比べ、学習科学に基づく設計を簡単な手順で反映できます。
知識の種類に応じて教え方を切り替える仕組み
理解度に合わせた説明と、知識タイプ別の指導方法
専門的な資料も、受講者の理解度に応じて説明をかみ砕きます。学習ポイントの種類ごとに指導方法を自動で切り替え、事実は要点の提示、概念は類推、技能は場面シミュレーションで支えるため、画一的な解説より理解が進みます。
学習ポイントごとに習熟度を数値で示すレポート
個人の習熟状況とチーム全体の学習効果レポート
習熟度を学習ポイント単位で数値化し、一人ひとりの知識やスキルの習熟状況を可視化します。チーム単位の総合レポートもあわせて確認できるため、テストの得点だけでは見えなかったつまずきの箇所を具体的に特定できます。
UMUが選ばれる理由
UMUとは
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