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マネジメント研修を受け終えた管理職が、手元のノートを前に学んだ内容を思い出そうとしているシーンです。

マネジメント研修、知識の理解から判断の確認へ

管理職向けの研修は、階層別の年間計画に組み込まれ、受講率まで把握できています。ただ、日々の面談や評価の進め方に学んだ考え方が使われているかどうかまでは、実施の記録からは読み取れないのです。

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マネジメント研修、何を扱い何を確かめるか

マネジメント研修が扱う4つの領域

マネジメント研修が扱う内容は、大きく4つに分かれます。管理職としての役割の理解、目標設定と進捗の管理、部下へのフィードバックと面談、そして日々の意思決定。このうち役割の理解や目標管理の考え方は言葉で説明でき、資料にも残せます。一方、面談での伝え方や、状況を読み切れないときの選択には、一つの正解がありません。同じ研修の中に、説明できる内容と、状況ごとに選ぶ内容が混在していると言えます。

研修の成立を見分ける基準

研修が成立したかどうかは、実施の回数や受講率では見分けられません。確かめたいのは、受講者が内容を自分の言葉で説明できるか、そして想定される状況でどの対応を選ぶかの2点です。この2つを受講の途中で確認できる設計になっていれば、研修後に何を補えばよいかも見えてきます。講義と資料の配布だけで組み立てた研修では、理解の度合いを推し量る材料が最後まで残らないのです。

マネジメント研修、実施しても残る3つの課題

一般論のままで終わる研修内容

管理職研修の内容は、書籍や外部の枠組みをもとに組み立てられることが多く、自社で実際に行われている面談や評価の進め方までは反映されません。受講者は理解できても、翌日に自分が担当する局面と結びつけられないまま終わります。

聞いて終わる受講のかたち

研修の中心は講義と資料の読み込みに置かれ、受講者が自分の言葉で言い直したり、判断を求められたりする機会は限られます。内容を目で追うだけでも修了できるため、理解したつもりのまま現場に戻る受講者が出てきます。

受講率だけが手元に残る評価

研修後に集まるのは、受講率とアンケートの点数です。どの内容を理解し、どこでつまずいたのかは残らず、次のフォローアップをどこに向ければよいか、講師自身も手がかりを持てません。実施の実績だけが積み重なっていくのです。

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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一般的な理論から、自社の管理の実態へ

研修テーマごとの標準テンプレートを選び、社内文書からコースの構成を組み立てている画面です。

自社の資料から組み立てる構成

研修内容を一般論から離すには、自社で使われている面談の手引きや評価基準を出発点にする必要があります。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、コースの作成と受講者に合わせた学習体験の両方を支援します。リーダーシップなど代表的な研修テーマのテンプレートが用意されているため、講師は構成を一から考えるのではなく、自社の内容をどこに当てはめるかに時間を使えるのです。

受講者が答えながら進む学習設計

受講者が説明を読んだ後に設問へ回答し、対話形式で学習を進めている画面です。

答えを引き出す学習の組み立て

内容が自社の実態に沿っても、聞くだけの受講では理解の確かさが見えません。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コースの中に配置します。受講者は説明を読んだ後、学んだ内容を自分の言葉で言い直し、想定される状況でどう対応するかを選ぶことになります。途中で疑問が出たときはその場で質問でき、AIが回答した後、元の解説に戻ります。

完了率から、内容ごとの習得状況へ

チーム単位の習熟度と、内容ごとの回答状況をまとめた分析レポートの画面です。

内容ごとに見える習得の差

受講者が答えた内容は、そのまま学習の記録として残ります。UMU AGLは習熟度を学習ポイント単位で数値にし、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示します。講師が次のフォローアップ研修の範囲を絞り込む手がかりは、完了率ではなく、どの内容で回答が分かれたかという情報になります。自社の内容で組み立てること、途中で答えを引き出すこと、結果を内容ごとに確認すること。この3つがつながって、研修は実施の記録以上のものを残せるのです。

社内文書から始まるUMU AGLの学習設計

管理職研修での活用

管理職が、判断が求められる状況を想定した設問に向き合っているシーンです。

面談の手引きや評価制度の資料をUMU AGLでコースに構成すると、管理職は内容を理解したうえで伝え方を自分の言葉で説明し、判断が求められる状況で対応を選ぶところまで進められます。

講師は、どの内容で回答が分かれたかを確認でき、集合研修で時間を割く範囲を絞り込めます。ここで見えるのは学習時点のパフォーマンスです。

新入社員研修での活用

新入社員がタブレットで学習の全体像を確認しながら、次に学ぶ内容へ進んでいるシーンです。

製品マニュアルや業務プロセスの社内文書をUMU AGLでコースに構成すると、新入社員は重要な内容を理解し、職務知識に関する質問に答えながら、具体的な状況で判断を練習できます。

管理者は学習の完了記録にとどまらず、どのアクティビティでどう回答したかを確認でき、先輩社員が補う説明の範囲を見極められます。

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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
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Fortune 500企業
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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
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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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