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管理職アセスメント研修を終えた管理職が、白紙のノートを前に手を止めているシーンです。

管理職アセスメント研修、評価から育成の設計へ

管理職アセスメント研修では、演習で候補者の判断を観察し、評価シートにまとめるところまでは形になっています。ただ、評価を受けた本人が、翌週の面談や目標設定で何を変えればよいのかまでは、研修の中で決まらないままなのです。

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管理職の判断力は、どこで見えるか

自社の管理業務に重なる評価の対象

管理職アセスメント研修で扱うテーマは、目標設定、評価面談、日々のチーム運営など、企業によって大きくは変わりません。差が出るのは何を評価の対象に置くかという点で、一般的な管理職像を前提にした演習では、受講者が自部署の会議や面談にどう置き換えるかを自分で補うことになります。社内の評価基準や現場で実際にやり取りされている資料を、評価内容の土台に置けているかどうかが、設計の出発点になると言えます。

学習の途中に置く判断の機会

もう一つの判断材料は、受講者が学習の途中で自分の考えを言葉にできるかどうかです。説明を読み、動画を見て、最後に確認テストを受ける流れでは、内容を受け取ったところで学習が終わります。管理職の仕事は、部下の状況に応じて、限られた情報から対応を選ぶことの連続なのです。学習の流れに設問や想定した状況を挟み、受講者が自分の言葉で答える機会を用意できているかどうかで、評価として見える範囲が変わります。

評価結果が育成につながらない3つの要因

一般的な管理職像に寄ったコース内容

研修部門が自社の管理業務をどこまで把握できているかによって、演習で扱う内容は変わります。体系立てた研修でも、自部署の面談や目標設定の進め方と結びついていない内容では、受講者は評価の結果を日々の業務に置き換えられず、実施そのものが目的になりやすいと言えます。

判断を出す機会のない学習

録画された講義や配布資料を順に読み進める形式では、受講者が自分で考える機会がほとんどなく、再生時間を消化して確認テストに答えるだけでも修了できます。学習の完了記録は残っても、どう判断したのかという過程までは残らないのです。

受講完了率と得点だけの把握

評価の結果として手元に残るのは、受講完了率と総合得点が中心です。どの判断でつまずいたのか、その傾向が人によってどう違うのかまでは読み取れず、フォローアップの対象を絞り込めないまま、育成の計画も前年と似た内容にとどまります。

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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何を評価するかを事業部門と決める手順

社内資料をアップロードし、研修の要件からコースのアウトラインを組み立てている画面です。

要件の整理からアウトラインまでの合意

UMU AGL(AI Generated Learning)は、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に合わせた学習体験の両方を支えます。管理職アセスメント研修では、評価したい管理業務の範囲を要件として整理し、アウトライン、学習設計へと段階を追って進めます。各段階で事業部門の担当者と内容をすり合わせられるため、評価の対象を講師の視点だけで固めずに済み、後からの手戻りも減らせるのです。

学習の途中で判断を引き出す仕組み

学習の途中でAIが設問を投げかけ、受講者が自分の言葉で答えている画面です。

自分の言葉で答える学習アクティビティ

評価したい範囲が定まっても、受講者が説明を受け取るだけでは、判断の過程は記録に残りません。UMU AGLは、ナレッジカード、インタラクティブクイズ、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、解説の合間に配置します。受講者が読み進めながら設問に答え、要点を自分の言葉で言い直す流れになるため、判断の過程が学習の記録として残ると言えます。理解が止まったところではその場で質問でき、AIが答えた後は元の解説に戻れます。

受講完了率から、学習ポイント単位の習得状況へ

学習ポイントごとの習熟度と、チーム単位の学習効果レポートが並んで表示されている画面です。

学習パスマップと学習効果レポート

評価する範囲を合わせ、学習の中で判断を引き出しても、どこまで身についたのかを読み取れないままでは、次に何を補うかは決まりません。UMU AGLは、習熟度を学習ポイント単位で数値化し、個人の知識やスキル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。理解の浅いテーマを確かめたうえで、対象を絞ったフォローアップ研修を組み立てられ、管理職アセスメント研修は評価の実施と育成の設計がつながる形になるのです。

社内文書をコースに変えるUMU AGLの活用

管理職研修での判断の練習

管理職が、想定された状況の中で選択肢を比べながら学習を進めているシーンです。

自社の評価基準や面談の進め方をまとめた社内資料を、UMU AGLがインタラクティブなコースに構成します。管理職は要点を読み、設問に答え、想定された状況の中で対応を選びながら学習を進められるのです。

どの設問で回答が分かれたのかを学習の記録から確認でき、目標設定や面談の進め方のうち、解説を補う範囲を絞り込めます。

新入社員への職務知識の伝達

新入社員が、学習の全体像を示したラーニングマップを手元の端末で確認しているシーンです。

製品知識や業務プロセスをまとめた社内資料を、UMU AGLがインタラクティブなコースに変換します。新入社員は要点を理解し、設問に答え、フィードバックを受けながら理解のズレを直していけます。

配布の記録だけでなく、各学習アクティビティでどこまで答えられたのかを確認でき、先輩社員が繰り返し説明していた範囲を見直せます。

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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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