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新人研修のカリキュラムの目標を達成できたかどうかを手元の記録から判断できず、考え込む研修マネージャーのシーンです。

新人研修のカリキュラム、目標の達成をどう確かめるか

新人研修のカリキュラムは、扱う項目と日数を並べた表として組まれます。目標の欄に並ぶのは、業務の流れを理解する、基本を身につけるといった言葉です。受講後に何ができれば達成なのかは、そこからは読み取れないのです。

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できる行為として書く目標

行為の言葉に置き換えた目標

出発点は、目標を研修後に本人ができる行為として書き直すことです。手順を自分の言葉で説明できる、判断が分かれる状況で選んだ理由を示せる、決められた条件に沿って作業を再現できる、といった書き方に変えます。理解する、身につけるという書き方と、どこが違うのでしょうか。達成したかどうかを外から見て言えるかどうかが違います。カリキュラムの項目数を増やさなくても、目標の言葉を入れ替えるだけで、この違いが生まれます。

何を見れば達成といえるか

目標を行為の形で書くと、確かめ方も同時に決まります。説明できることを目標に置いたなら、説明してもらう時間が要ります。選べることを目標に置いたなら、選んだ理由を聞くところまでが確認の範囲になるのです。それぞれの目標に、何をもって達成とみなすかが対応していきます。目標の書き方を変える作業は、カリキュラムの中身と確かめ方を同時に決める作業でもあると言えます。

判定の仕方が決まらない3つの理由

完了率に置き換わる目標

目標の欄が状態を表す言葉で埋まっていると、達成を確かめる手立てがないため、受講完了率が代わりの指標になります。研修部門は完了率を報告できますが、受講者が実務で同じ内容を使えるかどうかは、その数字からは分かりません。

業務のどの行動に当たるのか

目標が抽象的なままだと、カリキュラムの各項目を業務のどの行動に対応させるかが決まりません。製品マニュアルや社内規定をそのまま並べた構成になりやすく、受講者は実際の業務に入ったときに、学んだ内容を思い出しにくくなります。

得点だけが残るテスト結果

研修の途中に確かめる仕組みがないと、手元に残るのは最後のテスト得点だけになります。受講者がどの項目で読み飛ばし、どの設問で迷ったのかは手元に残らず、次の研修をどこから直すべきかを選ぶ材料が足りないままなのです。

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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読むだけの学習から、答える学習へ

受講者が学習の途中で設問に答え、内容を自分の言葉で言い直しているインタラクティブな学習の画面です。

目標の行為を学習の中で行う設計

必要になるのは、目標に書いた行為を、学習の中で実際に行ってもらうことです。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え、コースを作る作業と、受講者一人ひとりの学習体験を支えます。受講者は説明を読むだけでなく、設問に答え、内容を自分の言葉で言い直し、状況に応じて判断していくのです。説明できる、選べるという目標を掲げたなら、受講者はその行為を学習の中で繰り返します。

その目標は、現場のどの行動か

社内文書をアップロードし、要件の整理からコースのアウトライン作成まで順に進めていく作成フローの画面です。

要件の段階で合わせる目標

行為として書いた目標も、現場の業務と対応していなければ確かめる意味が薄れます。UMU AGLは、要件の整理、アウトラインの作成、学習設計という段階を分けて進めるため、研修部門と事業部門が同じ資料を見ながら、各段階で内容を突き合わせられます。どの行為を目標に置くかを早い段階で合わせておけば、作り終えてからの手戻りが減り、確認と修正にかかる手間も軽くなるのです。

項目ごとに分かる習得の状況

研修マネージャーがチームの習熟度を学習ポイント単位で確認している学習効果レポートの画面です。

どこで回答が分かれたか

三つ目に残るのは、目標ごとの達成状況をどう見るかという問いです。UMU AGLは習熟度を学習ポイント単位で数値にし、個人の学習パスと、チームごとのレポートとして示します。どの項目で回答が分かれ、どこで質問が集中したのかを、研修マネージャーは同じ単位で確認できるのです。ここで読み取れるのは学習の状況までであり、業務を遂行できることを示すものではありません。目標の書き方、現場との対応、確かめ方の三つがそろって一つのつながりになると言えます。

目標と確かめ方をそろえた二つの適用例

新入社員研修

新入社員がタブレットでラーニングマップを開き、次に取り組む学習の項目を確かめているシーンです。

新入社員に配っていた製品マニュアルや業務手順の社内資料を、UMU AGLがコースとして構成します。目標に置いた行為に合わせて、答える設問や判断を求める問いを学習の中に組み込めるのです。

どの項目に答え、どこで質問したかが残るため、配属前に理解のそろっていない項目を確認できます。業務を任せられる水準の証明にはなりません。

セールスイネーブルメント

営業担当者がスマートフォンで対話形式の学習に答え、製品知識を確かめているシーンです。

新製品のリリース時に配っていた製品資料から、UMU AGLが営業担当者向けのコースを構成します。製品価値を自分の言葉で説明する、よくある質問に答えるという行為を、学習の中で繰り返せると言えます。

説明や回答の記録が残るため、顧客と話す前に理解のそろっていない論点を把握できます。成約率が上がる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。
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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