製品
経営会議で受講完了率と業績の推移を並べて確認し、学習効果の可視化が課題になっているシーンです。

学習効果の可視化、完了率の集計から理解の記録へ

研修部門は、受講率や完了率を毎月まとめて経営層に報告しています。ただし、その数字が答えているのは実施の量までです。学習効果の可視化が始まるのは、受講者が学習の途中で何を考えたかを記録できたときなのです。

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何を記録すれば、学習効果は見えるか

測る対象を、実施から理解へ

受講率や完了率、視聴時間は、研修をどれだけ実施したかを示す指標です。受講者が内容をどう受け止めたかまでは、これらの数字から読み取れません。学習効果の可視化で最初に問われるのは、集計方法ではなく、学習の過程に受講者の反応が残っているかどうかなのです。答える、言い直す、判断するという行為があって初めて、観察できる記録が生まれます。一方向に流すだけの学習では、記録すべき対象そのものが生まれにくくなります。

平均点では見えない内容ごとの差

もう一つの条件は、記録をどこまで細かく分解できるかにあります。コース単位の平均点で分かるのは、チーム全体のおおまかな傾向までです。どの内容で回答が割れ、どこで手が止まったかまで分解できて初めて、フォローアップ研修の対象を絞り込めると言えます。粒度が粗いまま集計を重ねても、次の打ち手にはつながりません。経営層への報告も、実施した量の説明から、どこに手を入れるかの説明へと変わります。

学習効果が見えない3つの理由

一方向の視聴で終わる学習

録画コースやPDFの配布が中心の研修では、受講者は再生時間を消化するだけで修了できます。学習の途中で考え、答える機会が少ないため、理解の状態を示す記録が残りません。手元に残るのは、完了したという事実だけなのです。

全員に同じ内容を配る運用

スキルレベルの異なる受講者に同じコースを配ると、既知の内容を繰り返す人と、基礎でつまずいたまま進む人が同時に生まれます。講師が一人ひとりを個別に見る余裕もないため、参加度は下がっていきます。研修に向き合う人が減るほど、手元に残るデータも薄くなると言えます。

最終テストの点数だけの評価

評価が最終テストの得点に限られていると、分かるのは合格したかどうかだけです。どの内容で理解が止まったのか、時間が経ってどこから抜けたのかを追えないため、業績が伸びない原因を知識の側から説明できず、フォローアップの対象も絞り込めない状態が続きます。

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。

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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答えるたびに残る学習の記録

学習の途中でAIが問いかけ、受講者が自分の言葉で答えている画面です。

学習の流れに挟む問いかけ

3つの課題に共通するのは、学習の途中に反応が残らないことです。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、コース作成と学習体験の両方を支援します。解説の合間にナレッジカードやクイズ、ケースシミュレーションを置くことで、受講者は学びながら質問に答え、要点を自分の言葉で説明し、状況に応じて判断できるのです。一方向の視聴では見えなかった反応が、ここで記録として残ります。

なぜ個別の支援が可視化につながるのか

AIがトレーナー、チューター、コーチとして受講者の質問に個別に答えている画面です。

一人ひとりの質問に残る手がかり

反応が残り始めても、全員が同じ速さで学び進めるわけではありません。UMU AGLでは、AIがトレーナー、チューター、コーチの役割を兼ね、解説のときはトレーナー、質疑応答のときはチューター、練習のときはコーチとして、理解度に合わせた支援を行います。講師の人数に関係なく個別対応が進むため、途中で学習をやめる人が減っていくのです。誰がどこで質問し、どの練習で手が止まったかも、一人ひとりの記録として残ります。

学習ポイント単位で見えるチームの強みと弱み

チームの習熟度を学習ポイント単位で示し、強みと弱みを可視化したレポート画面です。

誤答が集まった内容の特定

一人ひとりの記録がそろっても、チーム全体の状態はまだ読み取れません。従来の研修評価では、テストの得点は把握できても、学習ポイントごとの習得状況までは分からなかったのです。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まとめます。どの学習ポイントに誤答が集まったかが分かれば、フォローアップの対象を絞り込めます。ここまでの3つがそろって、学習効果の可視化が一つの形になると言えます。

UMU AGLで社内文書を学習に組み込む流れ

新入社員の受け入れ研修

新入社員がタブレットでラーニングマップを見ながら、次に学ぶ内容を確認しているシーンです。

研修部門は、製品マニュアルや業務プロセスの文書をUMU AGLに読み込ませ、新入社員が順を追って学ぶコースに構成します。新入社員は各段階で要点に答え、フィードバックから理解のズレを直していけます。

先輩社員は、どの内容で回答が割れたかを確認し、指導の順序を決められます。分かるのは学習の状況であり、単独で業務を進められる状態までは示しません。

新製品リリース時の営業研修

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み、質問に答えているシーンです。

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社内資料をコースに変換します。営業担当者は製品価値を自分の言葉で説明し、顧客対応で想定される判断を練習できます。

研修部門は、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。分かるのは理解の状態であり、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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