ナレッジの教材化で直面する3つの壁
現場の知見を教材にまとめようとしても学習設計の進め方が分からず、研修部門の制作スケジュールを待つ間に、現場への展開が遅れていきます。
手順を書き起こした資料や長い動画を配っても、受講者は内容を読み流すだけになりやすく、商談や顧客対応の判断に生かせていません。
教材を配信した後も、誰がどの知識でつまずいているかを把握できず、顧客対応で問題が表面化してから手を打つ状態が続いています。
現場の知見を、成果につながる学びへ
UMU AGL（AI Generated Learning）は、文書をプロフェッショナルかつアジャイルに効果的なコースへと変換します。
事業部門には現場で磨かれたナレッジがあります。それでも、教材として形にし、受講者に定着させ、その成果を確かめる段階で手が止まっているのが実情です。足りないのは専門知識ではなく、知見を学習の形に組み立て、理解度まで追える仕組みなのです。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。
知見を、成果の出るコースへ
学習設計の理論を学び直す手間をかけずに、事業部門の社内講師が自らコースを形にでき、制作にかかる時間と労力を抑えられます。
専門性の高い内容でも学習のハードルが下がり、受講者は知識を無理なく吸収して、実務の判断に生かせるようになります。
業務に入る前にチームの準備状況を確かめられるため、損失が出てから挽回する対応を、問題の前に手を打つ対応へ切り替えられます。
対話で知識の要点を引き出す仕組み
質問に答えながら進める、対話型のコース作成
コース作成の各ステップで、UMU AGL が自然な対話形式の質問で講師をガイドし、知識の要点を抽出します。白紙のスライドから構成を練る従来の作業に代わり、講師は質問に答えるだけでインタラクティブなコースを形にできます。
理解度に合わせて専門知識を伝える設計
知識の種類に応じて教え方を切り替える足場かけ
専門知識を理解度に合わせてかみ砕き、知識の種類ごとに指導方法を自動で適用します。事実は要点を簡潔に示して記憶に残し、概念は類推で説明してから理解を確かめます。技能は場面シミュレーションとフィードバックで身につけます。
習熟度を学習ポイント単位で数値化
チームの強みと弱みを示す習熟度レポート
学習中の閲覧や回答の状況に加え、追加質問の頻度や一定期間後の再テスト正答率も記録します。修了率だけでは捉えにくい能力差を学習ポイントごとに数値で示せる点は、配信して終わる従来の教材との大きな違いと言えます。
UMUが選ばれる理由
UMUとは
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セキュリティ・コンプライアンス
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