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新入社員教育の担当分をどう伝えるか、社内の講師役が通常の業務の合間に整理しているシーンです。

新入社員教育の分担、教えた範囲をどう共有するか

新入社員教育を配属先で担うのは、それぞれの担当業務を持つ複数の先輩社員です。教える内容は担当ごとに分かれ、手元の資料と口頭の説明で分担は進みます。ただ、誰がどこまで扱ったのかは、次に教える人からは見えにくいままなのです。

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分担しても内容がそろう条件

担当ごとに分かれる説明の範囲

新入社員教育を複数人で分担する場合、一人ひとりの先輩社員が扱うのは、自分の担当業務にかかわる範囲です。全体としてどこまで扱ったのかは、担当者ごとの資料と口頭の説明に分かれたまま残ります。最初に決めておきたいのは、誰がどの内容を引き受けるのかを、担当者の手元ではなく共通の形で示せるようにしておくことなのです。扱う範囲を一覧できれば、担当が入れ替わっても、それぞれが引き受ける内容の境目は見えたままになります。

後から確かめられる理解の状態

もう一つは、新入社員が配属前後の説明をどこまで理解したかを、後から確かめられるかどうかです。説明した側の手ごたえだけを手がかりにすると、次に教える先輩社員は、どの内容から始めればよいかを判断できません。理解の状態が残っていれば、説明はその続きから始められるのです。分担の線引きを細かく決めることよりも、扱い終えた内容と残っている内容を、関係する全員が同じ形で見られるようにすることが先に立ちます。その形が共通であれば、担当が何人いても、次の説明は同じ地点から始められます。

重なりと抜けが生じる3つの理由

口頭に残る担当業務の知識

配属先の業務を最もよく知っているのは、日々その業務を担当している先輩社員です。ただ、学習の順序や理解の確認まで組み立てた経験は多くありません。手元の資料を渡して口頭で補う形になるため、伝えた内容は説明した本人の記憶にとどまり、他の担当者からは見えないのです。

担当者ごとに変わる説明の深さ

同じ内容でも、誰が説明するかによって、扱う深さや前提の置き方は変わります。それぞれが本来の業務と並行して教えているため、事前に範囲をすり合わせる時間は取りにくいと言えます。新入社員は、担当者ごとに異なる説明を受け取り、その違いに自分で気づくことになります。

誰が扱ったか残らない記録

説明が終わったかどうかは、その場のやり取りで分かるにとどまり、記録として残る形にはなりません。誰が何をどこまで扱ったのかを後からたどる手がかりがないため、同じ内容を別の担当者がもう一度説明したり、他の人がすでに扱ったと考えて誰も触れないまま残ったりします。

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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手元の資料から、共通の形のコースへ

知識のタイプに応じて、解説や設問などの学習アクティビティを自動で組み合わせている画面です。

対話に答えて形になる担当分

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、研修コースの作成と受講者一人ひとりの学習体験の両方を支援します。先輩社員は、自分の担当業務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。UMU AGLが知識のタイプに合った学習アクティビティを組み込むため、学習設計の方法論を別に学ばなくても、教える順序と要点が同じ形で残るのです。

同じ説明の繰り返しを減らす方法

AIが解説と質疑応答、練習のフィードバックを受講者一人ひとりに返している画面です。

講師役を待たずに進む学習

教える範囲が形になっても、学ぶ途中で生まれる疑問は、担当した先輩社員それぞれに寄せられます。UMU AGLでは、AIがトレーナー、チューター、コーチの役割を兼ね、解説では要点を示し、質問にはその場で答え、練習ではフィードバックを返します。新入社員は、先輩社員の手が空くのを待たずに、基礎的な内容を確かめながら進められるのです。先輩社員は、実務でしか伝えられない判断の説明に時間を充てられます。

学習ポイント単位で残る記録

チーム単位の習熟度と、設問ごとの回答の分かれ方を確認できるレポート画面です。

次の担当者が見る回答の分かれ方

残るのは、どこまで伝わったのかを誰が確かめるかです。UMU AGLは、設問への回答状況や読み飛ばしの有無を学習ポイント単位で記録し、チーム全体の強みと改善が必要なポイントをレポートとして示します。次に教える先輩社員は、回答が分かれた内容から説明を始められると言えます。読み取れるのは学習上の状態であり、業務の遂行能力そのものではありません。範囲を形にし、疑問に答え、到達の状況を記録するという3つの段階がつながると、分担したままでも説明の重なりは減っていくのです。

UMU AGLで担当業務の知識を渡すシーン

配属先での新入社員教育

新入社員がタブレットで、学んだ内容と次に進む項目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、担当ごとに分かれていた内容を同じ順序で学習できます。

先輩社員は、回答が分かれた内容を学習の記録から確認でき、自分が次に補う説明の範囲と、他の担当者に任せる範囲を、配属の前後であらかじめ決められます。

新製品リリース時の営業への展開

営業担当者が移動中にスマートフォンで、学習した項目の進み具合を確かめているシーンです。

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を、UMU AGLが営業担当者向けのコースに組み替えます。担当者は製品の価値を自分の言葉で説明し、顧客からの質問への答え方を練習できます。

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、担当者ごとに次へ伝える内容とその順序を決められます。

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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
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
セキュリティ・コンプライアンス
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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