製品
ナレッジ活用の難しさが表れるシーンとして、商談で質問を受けた営業担当者が、資料で読んだ内容をすぐに思い出せずにいる様子を示しています。

ナレッジ活用、読んだ知識を引き出せる状態へ

社内の資料も研修も一通りそろい、読んだ記憶も残っています。それでも、顧客から質問を受けた瞬間に、必要な一文が出てこないことがあります。ナレッジ活用でつまずくのは、蓄積の側ではなく引き出す側なのです。

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ナレッジ活用が問うのは何か

読めることと、答えられること

ナレッジ活用が問うのは、社内に知識がそろっているかどうかではありません。必要なときに、担当者本人がその知識を引き出して使えるかどうかです。資料を読み、内容を理解した時点で残るのは、見れば分かるという状態。判断を求められる局面では、手元で資料を開き直す余裕がないことも多く、記憶から引き出せなければ使えません。読めることと、答えられることの間には、はっきりした差があるのです。

学習の中で通しておく経験

この差を埋めるには、学習の段階で、実際に引き出す経験を通しておく必要があります。説明を読む、動画を見るという受け取る側の行為だけでは、記憶から取り出す練習になりません。問いに答えること、学んだ内容を自分の言葉で言い直すこと、条件の異なるケースで判断を選ぶこと。この3つを学習の中に置くと、知識は使うときの形で残ります。あわせて、どの内容を引き出せたのかを確かめられる設計にしておくと、研修部門は次の手を決められると言えます。

知識が出てこない3つの原因

受け取るだけで終わる学習

録画とPDFを中心にした学習は、受け取る側の作業で完結します。再生し、読み進めれば完了の記録は残ります。ただ、途中で答える工程がないため、内容を思い出す練習を一度もしないまま学び終えることになるのです。

全員に同じ内容を配信する限界

全員に同じ内容を配信すると、すでに知っている人は同じ説明を繰り返し受けることになります。一方で、基礎から確かめたい人がつまずいた箇所を解消できないまま先へ進むため、学び終えても引き出せる知識が増えません。

数字に表れない習得の差

研修部門に集まるのは、受講率、修了率、最終テストの得点です。どの内容でつまずき、どの知識を引き出せていないのかまでは読み取れません。業績が伸びない原因が知識にあるのか、使い方にあるのかも切り分けられないと言えます。

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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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。
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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。
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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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答える機会を組み込んだ学習設計

学習の途中で問いが示され、受講者が答えを入力しながら理解を確かめている画面です。

問いに答えながら進む学習

引き出す練習を学習の中に組み込む工程に対応するのが、UMU AGL(AI Generated Learning)です。AIを使って社内文書をインタラクティブなコースに変換し、研修コースの作成と受講者一人ひとりの学習体験の両方を支えます。ナレッジカードやクイズ、ケースシミュレーションを説明の流れに合わせて配置するため、受講者は読み進めるだけでなく、問いに答え、学んだ内容を自分の言葉で言い直しながら進むのです。

つまずいた箇所を残さない個別支援

AIが講義、質疑応答、練習のそれぞれで役割を変えながら、受講者を支援している画面です。

その場で解消するつまずき

答える機会を置くと、答えられない箇所も表面化します。ただ、従来の研修で足りなかったのは、その場で疑問に答える工程。講師には、一人ひとりの進み方に合わせて対応する余裕がありません。UMU AGLは、講義ではトレーナー、質疑応答ではチューター、練習ではコーチとして役割を変え、受講者の状況に合わせた説明と応答を返します。分からない箇所をその場で確かめられるため、理解が浅いまま先へ進む状態を減らせるのです。

引き出せる知識と、そうでない知識

学習ポイントごとの習熟度と、チーム単位の学習効果をまとめたレポート画面です。

学習ポイント単位で見る習得

学習の中で答える工程を置くと、後から確認できる材料も変わります。UMU AGLは、習熟度を学習ポイント単位で数値化し、個人の学習パスマップと、チーム単位の学習効果レポートを示します。受講率や修了率の集計では見えてこなかった回答の止まり方。研修責任者はそこまで確かめたうえで、対象を絞ったフォローアップ研修を組めます。引き出す機会と、つまずきを解消する支援と、習得の状態を確かめる材料。この3つがそろって、ナレッジ活用は形になると言えます。

新入社員と営業担当者に共通する学習の流れ

新入社員研修での職務知識の習得

新入社員がタブレットで、次に学ぶ内容を確かめながら学習を進めているシーンです。

新入社員が最初に読む作業手順書や製品資料を、問いと解説を挟んだコースに組み替えます。新入社員は説明を受けた直後に答え、間違えた箇所の解説をその場で読み直しながら、職務知識を身につけていきます。

研修部門は、どの内容で回答が止まっているのかを配属前に確認できます。分かるのは学習上の習得状況であり、配属後の業務遂行能力を示すものではありません。

新製品リリース時の営業への展開

営業担当者がスマートフォンで、示された問いに答えながら製品知識を確かめているシーンです。

新製品の資料をもとに、営業担当者が訴求点を自分の言葉で説明し、よくある質問に答えるコースを用意します。顧客ごとに条件を変えた設問に取り組むことで、商談で必要になる答え方を学習の段階で確かめられます。

事業責任者は、どの訴求点で説明がそろっていないのかを商談の前に把握できます。この記録から受注の見込みまでを読み取ることはできません。

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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
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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
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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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