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管理職研修の動画を見終えた管理職が、手元のノートに何も書けないまま考え込んでいるシーンです。

管理職研修、実施の記録から判断の確認へ

管理職研修を自部門で担う現場のマネージャーは、講義の進行と資料の配布までは自力で整えられます。残るのは、受講を終えた管理職が、部下との面談や判断が必要な場面で、その基準を思い出せるかどうかを確かめる工程なのです。

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管理職研修が問うのは、判断の再現性

扱うのは、正解が一つに決まらない知識

管理職研修が扱うのは、手順書に落としきれない種類の知識です。評価面談で部下から突然の異動希望を告げられたとき、規程のどこを確認するかは決まっていても、その場で何をどこまで聞くかは状況によって変わります。必要なのは正解の一覧ではなく、なぜその判断に至ったのかという筋道なのです。研修の中身を組み立てる際は、結論だけでなく、その手前にある判断の材料まで含められているかを確認します。

見るべきなのは、自分の言葉での説明

同じ研修を受けても身についた度合いには差が出ますが、受講時間や修了率をそろえても、その差は記録に表れません。確かめられるのは、学んだ基準を自分の言葉で言い直せるか、具体的な場面を示されたときに、どう動くかを筋道立てて答えられるかという点です。管理職研修の設計では、この確認の機会をコースの中にどう組み込むかが、実施計画と同じくらい重要な検討事項だと言えます。

管理職研修に残りやすい3つの課題

言葉にしにくい、現場の判断の勘どころ

部門で成果を上げてきたマネージャーほど、判断の基準は日々の経験と結びついています。いざ研修用の資料にしようとすると、白紙の画面を前に何から書けばよいか決まりません。研修部門に依頼すれば順番待ちが生まれ、現場が必要とする内容を扱えるまでに時間が空くのです。

見終えた記録と、残らない判断の基準

管理職向けの講義動画や理論の解説は、最後まで再生すれば完了として記録されます。ただ、途中で自分の部下に当てはめて考える機会がなければ、面談の席で使える形にはなりにくいものです。理解したという手ごたえと、実際に引き出せるかどうかの間には、隔たりが残ります。

つまずいた箇所が見えないまま、次へ

研修の後に手元へ残るのは、出席の記録とアンケートの点数だけで、どの論点で誰が迷ったのかは読み取れません。結果として、問題が起きてから個別に指導する後追いの対応が続き、同じつまずきを別のメンバーでも繰り返します。

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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王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
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判断の基準を引き出し、コースに残す手順

UMU AGLとの対話を通じて、マネージャーが持つ判断の基準をコースの構成としてまとめているシーンです。

対話で引き出す、判断の材料

ここで手がかりになるのが、UMU AGL(AI Generated Learning)です。AIが社内の文書をインタラクティブなコースへ組み替え、コースの作成と受講者一人ひとりの学習を支えます。管理職研修では、手順書になっていない判断の基準そのものが素材になるのです。UMU AGLが問いを投げかけ、講師役のマネージャーはその質問に答えるだけで、要点が引き出され、コースの構成としてまとまります。学習設計の理論を別に学ぶ必要はありません。

見終える学習から、答えを出す学習へ

UMU AGLが知識の種類に応じて、問いかけやナレッジカード、ケース検討などの学び方を割り当てている画面です。

知識の種類に応じた、学び方の設計

コースの形が整っても、受講者が再生ボタンを押して終わるなら、判断は働きません。そこでUMU AGLは、扱う内容の種類に合わせて学び方を変えるのです。覚えておくべき事実は要点を短く示し、概念はたとえを用いて説明したうえで理解を確認し、判断を伴う内容は場面のシミュレーションとその場でのフィードバックで扱います。ナレッジカードやクイズ、ケースの検討が要所に置かれるため、受講者は説明を聞くだけでなく、答え、言い直し、選ぶ処理を重ねていきます。

誰がどこでつまずいたか、確かめられる記録

UMU AGLのレポートで、チーム単位の習熟度と、つまずきが集中した学習ポイントを確認できる画面です。

学習ポイント単位で見る、チームの状況

受講者が答えながら学ぶようになると、その過程が記録として残ります。UMU AGLは、閲覧にかけた時間、読み飛ばしの有無、設問への回答状況、追加で寄せられた質問、期間を置いた再テストの正答率までを、学習ポイント単位でまとめます。どの論点に迷いが集中しているかが見えるため、次の面談や指導の的を絞れると言えます。判断の基準の引き出し、答えながらの学び、つまずきの確認。この3つがそろって、管理職研修は実施の記録から一歩先へ進むのです。

管理職研修と新入社員の育成での使い方

新任管理職への知識の引き継ぎ

新任管理職がUMU AGLのケースシミュレーションで、面談の場面の対応を選び、フィードバックを受けているシーンです。

部門で使ってきた面談の進め方や権限の運用ルール、過去の対応例をコースへ組み直せます。新任の管理職は要点を理解したうえで問いに答え、判断が求められる場面で選択とフィードバックを重ね、理解を修正できます。

確認できるのは、各アクティビティの完了状況と、回答の傾向や迷いが集中した論点までです。マネジメントの行動が変わったことを示す情報ではありません。

配属後の新入社員の受け入れ

新入社員がUMU AGLのラーニングマップで、自分の学習の進み具合を確認しているシーンです。

業務プロセスや職務の資料を、学習の順序に沿ったコースとして構成できます。新入社員は要点を理解し、職務の問いに答え、具体的な状況の中で判断できます。先輩社員が基礎の説明を繰り返す時間も減らせるのです。

受け入れ側が把握できるのは、資料の配布状況やコースの修了率にとどまらない学習の記録です。単独で業務を担える段階に達したことを示す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。
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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
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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
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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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