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新入社員育成の進み方が見えないまま、配属されたばかりの社員が次に学ぶ内容を探しているシーンです。

新入社員育成を時期で区切る、めざす状態の決め方

新入社員育成を配属先で担うのは、それぞれの担当業務を持つ社内の講師役です。日々の指導は積み重なります。ただ、最初の1週間で何を一人で進められる状態をめざし、3カ月後にどこまで任せるのかは、決めないまま進みがちなのです。

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基準を置き、到達を確かめる進め方

時期ごとに置く基準

配属後の育成でまず決めておきたいのは、それぞれの時期に、新入社員がどの業務をどこまで一人で進められる状態をめざすのかです。最初の1週間、1カ月後、3カ月後といった区切りを置き、その区切りごとに扱う業務の範囲と、任せたい判断の幅を言葉にしておきます。区切りを置かないまま日々の指導を重ねると、まだ早いのか、もう任せてよいのかという判断は、指導する社員それぞれの感覚に頼ることになるのです。到達の速さは、担当する業務や入社前に触れてきた知識によっても変わります。だからこそ、時期ごとの基準を先に置くことが必要になります。

同じ形で残る到達の記録

もう一つは、決めた状態に届いたかどうかを、指導する側と学ぶ側の双方が同じ形で確かめられるかどうかです。手がかりが説明した側の手ごたえだけでは、学ぶ側は自分がどこまで来たのかをつかめません。必要なのは、理解したかどうかを本人が答え、その答えが記録として残る形をつくること。そうしておけば、次の時期に進んでよいかを、確かめた内容に沿って決められます。

時期ごとの基準が決まらない理由

順序を組み立てた経験の少なさ

業務に詳しいことと、それを学ぶ順序に並べ替えられることは別です。配属先で教える社員の多くは、どの内容を最初の1週間に置き、どこから先を後回しにするかを設計した経験を持ちません。結果として、その日の業務で必要になった内容から順に伝える形になりがちなのです。

資料を渡した時点で止まる確認

時期ごとの基準を決めても、伝える手段が資料の配布と口頭の説明にとどまれば、学ぶ側が理解したかどうかは、その場のやり取りからしか分かりません。読み終えたという事実と、業務の中で使える状態との間にある差。その差に気づくのは、次の時期に進んでからになります。

感覚に委ねられる進捗の判断

まだ早いのか、もう任せてよいのかを分ける材料は、指導する社員の記憶と印象に限られます。どの内容でつまずいたのかを後からたどる手がかりが残らないため、次の時期の指導も、その都度の気づきから始まります。基準を決めても、同じように運用することは難しいと言えます。

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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白紙に向かう作業から、対話での組み立てへ

対話を通じて講師役の知識を引き出し、コースのアウトラインを整えている画面です。

質問に答えて決まる時期ごとの中身

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の学習を合わせて支援します。配属先で教える社員は、手元の手順書や運用ルールをもとに、順を追って示される質問に答えていきます。学習設計の理論を別に学ばなくても、最初の1週間で扱う内容と、1カ月後に回す内容が、同じ形のコースとして並ぶのです。白紙に向かって構成を考え、加除修正を重ねる進め方から離れられます。

理解のずれに本人が気づく仕組み

学習の途中でAIが質問を投げかけ、受講者が答えながら理解を確かめている画面です。

答えて確かめながら進む学習

決めた基準に届いたかどうかは、学ぶ側が自分で確かめられるかにも左右されます。UMU AGLは、ナレッジカードやインタラクティブクイズ、ケースシミュレーションを要所に置き、新入社員が学習の途中で質問に答え、学んだ内容を自分の言葉で言い直し、具体的な状況の中で判断できるようにします。説明の途中でも質問でき、AIが答えたうえで元の解説に戻れると言えます。読み終えたという手ごたえではなく、答えられたかどうかが、その時期の確認材料になります。

次の時期に進んでよいかの判断材料

学習ポイントごとの習熟度と、設問への回答の傾向をチーム単位で確認できるレポート画面です。

回答の分かれ方から見える課題

残るのは、基準に届いたかを誰が確かめるかです。UMU AGLは、読み飛ばしの有無、設問への回答状況、追加の質問の頻度などを学習ポイント単位で記録し、チームの強みと改善が必要なポイントをレポートで示します。次の時期に補う内容は、回答が分かれた箇所から絞り込めるのです。読み取れるのは学習上の状態であり、業務の遂行能力ではありません。中身を形にし、学ぶ側が答えて確かめ、記録が残ること。この3つがつながると、配属後の育成に共通の基準を置けます。

UMU AGLで時期ごとの育成を進めるシーン

配属後の新入社員研修

新入社員がタブレットで、学習の全体像と自分の現在地を確かめているシーンです。

配属先の作業手順書や運用ルールを、UMU AGLがインタラクティブなコースとして構成します。新入社員は要点に答え、具体的な業務の状況で判断しながら、その時期に扱う内容を順に学習できるのです。

指導する社員は、どの内容で回答が分かれたかを学習の記録から確認でき、次の時期に補う説明の範囲を、感覚ではなく記録に沿って決められます。

新製品リリース時の営業への展開

営業担当者がスマートフォンで、対話形式の学習に答えながら理解を確かめているシーンです。

新製品の訴求ポイントや想定される質問をまとめた社内資料から、UMU AGLがコースを組み立てます。営業担当者は、顧客に説明する言い回しを練習し、質問への答え方を学習の中で試せます。

事業部門の講師役は、説明が弱い訴求ポイントを学習アクティビティの回答から把握でき、リリース直後に補う内容を絞り込めるのです。

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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
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
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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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