マネジメント研修が現場で活きない3つの理由
管理職向けの講義動画や資料を最後まで視聴しても、部下との1on1や評価面談では学んだ内容を使えないままです。受講完了が、チームの業績向上につながらないのです。
部下育成やチーム運営で成果を上げてきた管理職の経験は、本人の頭の中にとどまりがちです。学習設計のノウハウがないため、社内講師もコース化に踏み出せません。
研修後、どの管理職がどこでつまずいているかを示すデータがありません。部下の離職やチームの業績悪化が起きてから、はじめて課題に気づく状態が続きます。
社内の知見から、現場で活きるコースへ
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。
マネジメント研修を社内で整えようとすると、事業部門の社内講師は、管理職の知見をコースにまとめる作業と受講後の実践状況の確認を、本来業務と並行して担うことになります。足りないのは、知見を学習効果の高いコースへ変える手段と、定着度を把握する仕組みの両方なのです。UMU AGLは、この課題を解決するために生まれました。
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。
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。
学びを実践へつなぐ仕組み
管理職が学んだ内容を確実に理解し、部下との面談や会議の場面で応用できる状態をつくります。学びが日々のマネジメント行動に結びつき、チームの成果を後押しします。
コース開発のハードルが下がり、事業部門の社内講師が自らマネジメント研修を形にできます。時間と労力を抑えながら、管理職の経験を組織全体で共有できます。
事業部門の責任者は、管理職の準備状況を事前に確認できます。問題が起きてから挽回する対応から、リスクに先回りして介入する対応へ切り替えられます。
問いかけで理解を深める学習設計
インタラクティブな学習タスクで能動的処理を促す仕組み
ナレッジカードやケースシミュレーションなどの学習タスクを適切なタイミングで配置し、受講者が問いに答え、学んだ内容を自分の言葉で説明する場面をつくります。解説の途中でもAI講師に質問でき、回答を受けて元の解説に戻れます。
対話を通じて知見を引き出すコース作成
質問に答えながら進めるインタラクティブコースの作成
UMU AGLが事業部門の社内講師をガイドし、管理職としての経験から知識の要点を抽出します。白紙のスライドに一から構成を組み立てる手順に代わり、講師は各ステップで示される対話形式の質問に答えながらコースを形にできます。
学習ポイント単位で習熟度を把握する仕組み
チームごとの習熟度トラッキングと強み・弱みの分析
UMU AGLは、設問への回答状況や再テストの正答率といった学習行動を、学習ポイント単位で記録します。受講完了率の先にある習熟度を数値で示し、チームの能力ギャップをレポートで確認できる点が強みと言えます。