製品
研修責任者が、ナレッジマネジメントの対象となる大量の社内資料を前に、活用の進め方を検討しているシーンです。

ナレッジマネジメント、社内文書の蓄積から習得の確認へ

多くの企業は、製品マニュアルや業務プロセスの文書を共有フォルダやポータルに集め、必要なときに参照できる状態を整えています。ただし、資料が探せることと、従業員がその内容を理解して業務で使えることは、同じではありません。

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ナレッジマネジメントを成り立たせる3つの工程

文書を集めた後に残る工程

ナレッジマネジメントを、社内文書を集めて保管する取り組みと捉えると、検討の範囲が狭くなります。実際に必要なのは、担当者の頭の中にある進め方や判断の基準を引き出して記録する工程、記録した内容を従業員が学べる順序に組み立てる工程、学んだ結果を確かめる工程の3つです。多くの企業が整えているのは保管の部分にとどまり、この3つは担当者の手作業として残っていると言えます。

何をもって機能していると見るか

取り組みが機能しているかどうかは、蓄積した文書の量では測れません。基準になるのは、従業員が必要な局面でその知識を思い出し、自分の言葉で説明し、状況に応じて判断できる状態に届いているかどうかです。閲覧数や登録件数が伸びていても、業務での判断が変わらなければ、知識は組織の資産として使われていないのです。評価は、保管した量そのものではなく、実務で使える状態に至った範囲で確認するのが実態に合っています。

知識はどこで途切れるのか

個人にとどまる判断の基準

業務に精通した担当者ほど、進め方や判断の基準を経験として身につけています。ところが、その内容は資料の形になっておらず、口頭での説明や個別の相談として消えていくため、担当者が異動や退職で離れると、組織はその知識を一から作り直すことになります。

実務の状況に結びつかない資料

製品マニュアルやコンプライアンス規定は、事実を正確に記述するために作られています。どの業務のどの局面で使う知識なのかまでは書かれていないため、従業員は内容を読み終えても、顧客を前にしたときに、その知識を取り出す手がかりを持てません。

記録から読み取れない習得の状態

研修部門が集計できるのは、学習の完了記録と最終テストの点数に限られています。どの知識で誰がつまずいているかまでは読み取れず、能力の差が見えないまま対策を決めるため、フォローアップの研修も的を絞りにくくなります。

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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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
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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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頭の中にある知識の引き出し方

講師との対話を通じて、暗黙知が構造化された研修タスクシートにまとまっていく画面です。

質問に答えながら整理する判断の基準

担当者の経験は、本人の説明に頼らない形で残す必要があります。UMU AGL(AI Generated Learning)は、AIで社内文書をインタラクティブなコースに変換し、コースの作成と受講者に合わせた学習体験をつなぎます。講師が要件を自然言語で話すと、UMU AGLが対話で重要な情報を段階的に引き出し、研修課題や目標とする行動、誤りやすい点を研修タスクシートに整理するため、個人の中にあった進め方が、組織で読める記録になるのです。

汎用的な説明から、自社の業務シーンへ

8つの業界に対応した研修テーマのテンプレートから、自社に近いものを選べる画面です。

業界ごとの代表的な研修テーマ

汎用的な説明のままでは、従業員は記録された知識を自分の業務と結びつけにくいと言えます。UMU AGLには、8つの業界に対応したコーステンプレートが標準で備わっており、新入社員のオンボーディング、業務・製品知識、方針やコンプライアンスの更新といった代表的な研修テーマを扱えます。研修部門は、一般的な知識だけでは補いにくい業界固有の前提を、自社の業務に近いシチュエーションとしてコースに織り込めます。

どの知識でつまずいているか

チーム単位の習熟度と、強み・弱みを学習ポイント単位でまとめたレポートを確認できる画面です。

学習ポイント単位で見える習得の差

ナレッジマネジメントの成果を判断できるかどうかは、配信した後に何が残るかで分かれます。UMU AGLは習熟度を学習ポイント単位で定量化し、一人ひとりの学習パスマップと、チーム単位の学習効果レポートにまとめます。研修責任者は、理解が止まった内容を見たうえで、対象を絞ったフォローアップ研修を組めるのです。暗黙知を記録に変え、業務に沿ったコースとして組み立て、習得の状態まで確認できて、ナレッジマネジメントは一つの流れになります。

UMU AGLで社内知識を学習に組み込む流れ

新入社員が職務知識を学ぶ流れ

新入社員が、学習マップで自分の進み方を確認しながら職務知識を学んでいるシーンです。

研修部門は、製品マニュアルや業務プロセスの資料をUMU AGLでコースに構成します。新入社員は要点に答え、具体的な状況で判断し、フィードバックを見て理解を直しながら進められるのです。

管理者は、どの段階で誤りが集まったかを確認し、指導の順序を決められます。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ありません。

新製品の情報を営業研修に変える流れ

製品資料を、営業担当者が学べるインタラクティブなコースに変換している画面です。

研修部門は、製品の訴求ポイントや対象顧客、よくある反論をまとめた資料をUMU AGLで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るのです。

事業責任者は、説明が弱い訴求ポイントを学習の記録から確認できます。分かるのは理解のズレであり、商談の結果を保証する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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