製品
事業責任者と研修担当者が、顧客を前に言葉に詰まる配属直後の担当者を見ています。MR研修内容が実際の場面でどこまで使えるかを確かめられない状態を表しています。

MR研修内容、資料の順から面談の順へ

MR研修内容を見直すとき、まず議論になるのは製品情報をどこまで載せるかです。ただ、面談の時間は限られています。資料に並ぶ順番と、MR(医薬情報担当者)が医療従事者から実際に問われる順番は、同じとは限らないのです。

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MR研修内容を決める2つの基準

何を入れるかより、どの順か

MR研修内容を決める作業は、製品情報の範囲を決める作業として扱われがちです。ただ、面談の冒頭で問われるのは、資料の先頭に置かれた内容とは限りません。社内の資料は体系の順に整理されますが、面談は相手の関心の順に進むのです。医療従事者から最初に出るのが、日々の診療でどう使い分けるのかという問いであれば、資料の後半に置かれた内容から答えることになります。内容を決める最初の基準は、何を載せるかではなく、どの順に置くかです。

配布の完了と、答えられる状態

もう一つは、内容が整った時点をどこで判断するかという基準です。多くの現場では、資料の配布と受講の完了をもって内容が整ったと判断していると言えます。ただ、面談の場で問われるのは、読んだ量ではありません。その場で要点を自分の言葉で説明し、続けて出てくる質問に答えられるかどうかです。担当者が答える機会が内容の中にどれだけ含まれているか。ここが、内容の完成を判断するもう一つの基準になります。

現場の面談と、研修内容の間のずれ

面談を知る人と、内容を作る人

面談で何を問われるかを最もよく知っているのは、現場に出ている担当者です。ただ、その知識を学習の形に組み立てるには、別の進め方が必要になります。手元にある内容は、研修部門の制作予定に載るまで動かないのです。

読む時間だけで終わる内容

配布した資料や動画は、読み終えた時点で完了として記録されます。ただ、読む時間の中に、思い出して答える機会が置かれていることはあまりないと言えます。理解した内容を面談で使えるかどうかは、読んだ量からは見えにくいものです。

分かるのは、面談が終わった後

どの担当者がどの内容に答えられるかは、面談の後の報告や結果からしか見えてきません。理解が分かれている箇所を面談の前に確かめる手立てがないため、補足が必要だと分かるのは、商談の機会を逃した後になります。

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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作成の起点を、現場の面談の側へ

社内文書をアップロードする画面から、対話を重ねてコースのアウトラインが組み上がるまでの流れを示しています。

対話に答えながら組み立てる形

3つの課題は、いずれも内容を作る側と面談に出る側の距離に行き着くと言えます。ここで挙げられるのがUMU AGL(AI Generated Learning)で、AIが社内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、受講者ごとの学習の進み方の両方を支えます。作成では、要点を引き出す質問に、担当者が順に答えていきます。学習設計の手順を別に学ばなくても、面談で問われる順に沿った構成を組み立てられるのです。

読んだ内容は、面談で使えるか

学習の途中でAIが問いかけ、受講者が内容を思い出しながら自分の言葉で答えている画面です。

思い出して答える時間の置き方

組み立てた内容も、読まれるだけでは面談の場に出てこないのです。UMU AGLは、学習の途中に学習カードや選択問題、状況を想定した設問を置き、受講者が答え、要点を自分の言葉でまとめ、具体的な状況に当てはめる時間をつくります。分からない箇所があれば、説明の途中で質問を挟むこともでき、回答の後は元の説明に戻れます。読む時間が、思い出して使う時間に変わっていくと言えます。

面談の前に、理解が分かれる箇所へ

チーム単位の習得状況と、学習ポイントごとの回答の傾向をまとめたレポート画面です。

学習ポイント単位で見える回答の傾向

残るのは、面談の前に誰がどの内容に答えられるかを確かめる手立てです。UMU AGLは、設問への回答や追加の質問の頻度、一定期間後の再テストの正答率を学習ポイント単位で記録し、チームの傾向としてまとめます。内容を現場で組み立て、答える時間を挟み、面談の前に確かめるところまでがそろって、MR研修内容の組み立て方になるのです。ただし、オンラインでの学習だけでは、実技の確認、資格の認定、専門的な判断、コンプライアンス上の責任を代替できません。

同じ進め方を当てはめる、2つの研修

更新された製品情報の学習

研修担当者と事業責任者が大きな画面の前に立ち、回答が分かれた項目のグラフを指しながら話し合っています。

製品情報が更新されたとき、その資料をそのままコースへ組み替え、担当者が内容を読み、問いに答え、面談で想定される状況に当てはめるところまでを、一続きの学習として用意できます。

学習ポイントごとの回答の傾向が記録に残るため、チームのどこに補足が必要かを、次の面談に出る前の段階で見当をつけられます。

配属までに整える土台

手元の文書が、色分けされた学習モジュールのカードへ変換されていく流れを示しています。

配属前の担当者が読むことになる業務の進め方や基礎知識の資料を、質問と回答を挟んだコースへ組み替え、先輩社員が同じ説明を繰り返す前に、一人で理解を進められる形にできます。

基礎の内容をどこまで理解できたかが学習の記録に残るため、先輩社員は繰り返しの説明ではなく、個別の疑問に時間を充てられるのです。

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UMUが選ばれる理由

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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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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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