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事業部門の社内講師が、現場のナレッジ共有をどう進めるか考えているシーンです。

ナレッジ共有は、渡した先で再現できるか

現場で見つけた進め方は、手順書に書き足し、共有会で説明し、チャットに投稿すれば渡せます。渡したかどうかは、参加者の数や既読の記録で確かめられます。翌週にその業務へ入った担当者が再現できるかは、そこには表れないのです。

資料を請求する

再現できる状態までがナレッジ共有

共有の完了をどこに置くか

先に決めておきたいのは、どこまで進んだら共有が終わったと見なすのかという一点です。資料を渡した時点を完了とすれば記録は残りますが、受け手が同じ業務に入ったときに再現できるかどうかは分かりません。説明を読み、要点を自分の言葉で言い直し、判断が必要な状況で選べるところまでを完了に置くと、共有の成否をその都度確かめられると言えます。

共有する単位を、練習できる形へ

もう一つは、何を一回分の共有の単位にするかです。資料一式をまとめて渡すと、受け手はどこから手をつけるかを自分で決めることになるのです。業務で判断が求められるところごとに区切り、説明と確認と練習が一続きになる形にしておけば、受け手は自分がどこでつまずいたのかを把握でき、共有する側も次に手を入れる内容を同じ単位で見直せます。何を共有すべきかを選ぶ判断は、業務を知る社内講師や研修担当の側に残ります。

なぜ共有した内容が再現されないのか

資料を渡すところまでの共有

現場の知見を学べる形にまとめるには、学習設計の考え方と制作の時間が必要です。本業と兼ねる社内講師にはそこまで手が回らず、共有は手順書への追記や共有会での説明までで止まり、研修部門への依頼は順番待ちになるのです。

読んだ記録だけが残る状態

受け手の側に残るのは、資料を読んだ記録と共有会に出た記録です。説明を聞いて分かったつもりでも、自分の言葉で言い直す機会がなければ、業務に入った時点で手が止まります。理解のずれがどこにあるのかは、担当者が実際に困るまで表面化しないと言えます。

記憶と印象に頼る内容選び

同じ内容を共有しても、部署や経験年数によって、つまずく箇所は変わります。誰がどこで迷ったのかを記録する手段がないため、次にどのナレッジを共有するかは社内講師の記憶と印象に頼ることになり、回数を重ねても届き方は安定しません。

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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資料づくりから、対話で組み立てる形へ

社内講師が対話形式の質問に答えながら、知識の要点をコースの構成に整えている画面です。

問いに答えるだけで整う骨組み

この負担を軽くするのが、UMU AGL(AI Generated Learning)です。AIを使って企業文書をインタラクティブなコースに変換し、コース開発と従業員の学習の両方を支援します。社内講師は白紙の資料に向き合う代わりに、UMU AGLからの質問に答えるだけで、知識の要点を引き出し、コースの骨組みまで整えられるのです。何を共有するかを決めるのは講師のままで、UMU AGLが引き受けるのは、その中身を学べる形に組み立てる作業です。

学習の途中で理解を確かめる仕組み

受講者が学習の途中で問いかけを受け、学んだ内容を自分の言葉で答えている画面です。

答えて、言い直して、選ぶ機会

組み立てた内容を渡しただけでは、受け手が読み流したかどうかまで分かりません。UMU AGLは、ナレッジカードやクイズ、ケースシミュレーションといった学習アクティビティを内容の切れ目ごとに配置します。受講者は説明を読んだうえで設問に答え、要点を自分の言葉で説明し、判断が必要な状況では選択を求められるのです。途中で疑問が出たときはその場で質問でき、回答を受けたあとは元の説明に戻れます。

修了の記録から、つまずきの把握へ

チームごとの習熟度と、質問が集まった学習ポイントを確認できるレポート画面です。

学習ポイント単位で残る反応

3つ目は、共有した後に何を見るかです。UMU AGLは、閲覧の時間、読み飛ばし、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を学習ポイント単位で記録し、チームごとのレポートとして示します。どの内容に質問が集まったかが分かるため、次に共有すべき内容を記憶に頼らず選べると言えます。ここで確認できるのは学習の状況までであり、業務を遂行できることの証明にはなりません。組み立て、練習、確認の3つがそろって、共有が一巡します。

共有した内容を練習に変える2つの展開

配属前後の新入社員研修

新入社員が学習マップをたどり、次に学ぶ内容を確認しているシーンです。

先輩が書き残した手順書や職務資料をUMU AGLがコースとして構成し、新入社員は説明を読んだうえで設問に答え、業務での判断を選び、フィードバックを受けて理解を直せます。

社内講師は、各学習アクティビティの完了状況と回答の傾向を確認できます。単独で業務を任せられるかどうかの判断は、現場の上司に残ります。

新製品リリース時の営業支援

営業担当者がスマートフォンで対話形式の学習に取り組んでいるシーンです。

製品資料や社内で整えた想定問答をUMU AGLがコースとして構成し、営業担当者は製品価値を自分の言葉で説明し、よくある質問に答え、顧客対応での判断を練習できます。

事業部門の責任者は、どの学習ポイントで誤答や質問が集まったかを確認できます。受注や売上そのものを、この記録から測ることはできません。

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UMUが選ばれる理由

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国内導入企業
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世界203カ国でユーザー
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Fortune 500企業
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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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