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管理職候補研修を受け終えた社員が、学んだ判断基準を思い出せずに手が止まっているシーンです。

管理職候補研修、知識の伝達から判断力の確認へ

管理職候補研修の多くは、マネジメント理論の講義と資料の配布で完了します。現場の管理職が知りたいのは、その先の判断の確かさです。受講の記録から読み取れるのは学んだ範囲までで、誰が任された局面で判断できるかは見えないのです。

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管理職候補研修は、どこまでを設計するか

設計に含まれる3つの工程

管理職候補研修を、マネジメント理論の講義と同じものとして扱うと、検討の範囲が狭くなります。実際に必要なのは、現場の管理職が持つ判断基準を学習の形に整える工程、候補者が具体的な状況のもとで判断しながら進む工程、そして理解のズレを確認する工程の3つです。このうち最初の工程だけを外部に任せても、残る2つは自部門に残ったままになるのです。受講の記録が示すのは内容が届いた範囲までであり、候補者が同じ判断を選べる状態ではありません。

進め方を選ぶときの判断材料

進め方を比べる際は、次の3点が材料になります。組織の方針や評価の基準が変わったときに、研修の中身を作り直さずに反映できるか。候補者が聞くだけで終わらず、具体的な状況のもとで判断を求められる機会があるか。学習が終わった後に、誰がどの判断で迷ったかが残るか。この3点がそろわない進め方では、実施の記録は増えても、候補者の準備が整ったかどうかを説明しにくいと言えます。

判断力が育ちにくい3つの理由

個人の経験にとどまる判断基準

管理職の判断基準を最もよく知っているのは、日々その判断を担っている現場の管理職です。ところが、その知識をコースにする手段がなく、研修部門の制作スケジュールを待つことになります。候補者が増えるたびに展開が遅れ、伝わる内容も担当者ごとにばらつきやすいと言えます。

聞いて終わる学習の限界

講義や資料を最後まで確認すれば、マネジメントの考え方は全員に行き渡ります。ただし聞くだけの学習では、条件が変わった状況で自分の判断を選び直す練習ができません。覚えた内容と、任された現場で求められる判断のあいだに開きが残るのです。

任せた後に分かる準備不足

受講完了率とテストの点数は集計できますが、その数字からは、誰がどの判断で迷いやすいかまで読み取れません。準備が整っているかどうかが、任せた後にはじめて分かる流れでは、本人にも、送り出した組織にも負担がかかります。

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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現場の管理職が、コースをつくる側へ

事業部門の管理職が対話形式の質問に答え、管理職候補研修のコース構成がまとまっていく画面です。

対話に答えて固まるコース構成

3つの理由に共通するのは、判断基準を持つ人がコースをつくれていない点だと言えます。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、コースの作成と受講者に合わせた学習体験の両方を支えます。現場の管理職が手順書や過去の判断の記録を渡し、画面の質問へ順に答えていくと、伝えるべき要点とコースの構成が固まるのです。学習設計の理論を別に学ぶ必要がなく、制作を待つ時間も短くなります。

判断力は、どの学習で育つのか

管理職候補が設問に答え、自分の言葉でマネジメントの判断を説明している画面です。

答えて説明する学習の設計

自部門でコースをつくれるようになっても、候補者が資料を読み進めるだけの学習では、現場の判断は変わりにくいと言えます。UMU AGLは、ナレッジカードやクイズ、想定される状況を扱うケースシミュレーションを学習の流れに組み込みます。候補者は要点に答え、学んだ内容を自分の言葉で言い直し、条件が変わったときにどう判断するかを選びながら進みます。解説の途中で疑問が出れば、その場で質問し、回答を受けてから元の説明に戻れるのです。

指導の順序を決める、学習の記録

管理職候補の習熟度が学習ポイント単位で集計され、チーム全体のレポートとしてまとまっている画面です。

学習ポイント単位の習熟度

コースをつくり、判断を求める学習に変えた後も、誰が任せられる状態かは別に確かめる必要があります。UMU AGLは、閲覧の時間、読み飛ばした箇所、設問への回答、追加の質問、再テストの正答率を学習ポイント単位で記録し、チーム全体のレポートにまとめます。現場の管理職は、誤りが集まった判断を見て、どこから指導するかを決められるのです。判断基準をコースにし、学習に判断を組み込み、迷いが残る箇所を確かめるところまでが一つの流れになると言えます。

UMU AGLで社内の知識を学習に変える流れ

管理職候補の育成に取り組む場合

管理職候補が、想定される現場の状況を扱う設問に向き合い、判断を選んでいるシーンです。

事業部門は、マネジメントの手順書や過去の判断の記録をUMU AGLに渡し、候補者が学ぶコースに構成します。候補者は想定される状況で判断を選び、フィードバックを見ながら理解のズレを直していけます。

現場の管理職は、迷いが集まった判断を見て、面談で扱う話題を決められると言えます。ここから分かるのは、理解の状態までです。

新入社員の受け入れを担う場合

新入社員が学習マップを見ながら、次に学ぶ業務の手順を確認しているシーンです。

事業部門は、職務に必要な社内資料や業務の流れをまとめた文書をUMU AGLに渡し、新入社員が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、フィードバックを受けて理解を直していくのです。

指導役の社員は、質問や誤答が多かった箇所から教え始められます。学習の記録が示すのは理解の状態であり、業務の遂行力その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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