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新入社員合宿研修目的を整理する担当者が、手元の社内文書を前に、当日の時間の使い道を考えているシーンです。

新入社員合宿研修目的の整理、集まる時間に何を残すか

新入社員の合宿研修では、配属先の知識を渡す時間と、同期や他部門の担当者と直接やり取りする時間が、同じ日程の中に並びます。資料の読み合わせに時間を充てるほど、その場に集まらなければ成立しないやり取りは短くなるのです。

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合宿の目的を2つに分ける基準

集まらなければ成立しない目的

合宿研修の目的のうち、同じ場所に集まることが前提になるものは限られています。同期どうしが互いの担当を知り、あとから相談できる相手を見つけること。普段は接点のない部門の担当者に、その場で疑問をぶつけること。出された意見に反応しながら、結論をその場で決めていくこと。どれも相手の反応を見ながら進むやり取りであり、日程を合わせて全員が集まる時間は、こうしたやり取りにこそ充てられると言えます。

各自でも進められる知識の習得

一方、製品の仕様や業務の手順、社内の決まりごとを覚える作業は、全員が同じ部屋にいなくても進められます。各自が資料を読み、自分の理解を確かめながら進められる内容です。ここに当日の時間を長く充てるほど、集まらなければ成立しないやり取りの時間は削られていくのです。合宿の目的を考えるうえで先に決めたいのは、どちらを当日に残し、どちらを前後の期間に移すのかという線引きです。

時間の使い道を決めにくい3つの理由

口頭の説明にとどまる担当業務の知識

配属先の業務を最もよく知っているのは、日々それを担当している社員です。ただ、学ぶ順序や理解の確かめ方まで組み立てた経験は多くありません。資料を渡して口頭で補う形になるため、伝える内容は説明する人の記憶に残るのです。説明は、全員がそろう当日に回りやすくなります。

読むだけで終わりやすい事前の資料

当日の時間を空けるために、事前に資料を配る進め方もあります。ただ、読んだかどうかは本人の申告に頼ることになり、内容をどこまでつかめたかは分かりません。理解が進んだ人と目を通しただけの人が同じ日程に集まると、当日の説明はもう一度基礎から始まりやすいと言えます。

当日まで見えない理解のばらつき

新入社員がどこでつまずいているかは、当日のやり取りが始まってから見えてきます。時間割を決める時点では判断の材料がないため、全員に同じ説明を一通り行う組み立てになりやすく、すでに理解している人にも、まだ足りない人にも、時間の使い方が合いにくくなります。

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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口頭の説明から、渡せるコースへ

対話形式の質問に答えながら、担当業務の知識をコースのアウトラインとして整理している画面です。

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。講師役の社員は、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。学習設計の方法論を別に学ばなくても、伝えたい要点と順序がコースの形で残るため、当日に口頭で補っていた内容を前もって渡せるのです。

事前学習で理解を確かめる方法

学習の途中で問いかけに答えながら、学んだ要点を自分の言葉で説明している画面です。

読み流しを防ぐ学習の組み立て

コースの形になっても、読み流せる内容のままでは、当日の前提はそろわないのです。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学習の流れの中に置き、新入社員が要点に答え、学んだ内容を自分の言葉で説明し、具体的な状況で判断できるようにします。説明の途中で疑問が出たときはその場で質問でき、AIが答えたあとは元の解説に戻ります。先輩社員の手が空くのを待たずに、理解のズレを直しながら進められると言えます。

当日に扱う論点を決める学習の記録

チーム全体の習熟度と、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。

回答が分かれた内容から決める時間割

残るのは、何がそろったのかを確かめる手段です。UMU AGLは、設問への回答や追加の質問の頻度を学習ポイント単位で記録し、チーム全体の理解の状態と改善が必要なポイントを示します。講師役の社員は、回答が分かれた内容から当日に扱う論点を決められるのです。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。知識を形にし、理解を確かめ、記録から当日の中身を決める流れができると、集まる時間は相手の反応を見ながら進むやり取りに残せます。

UMU AGLで事前の学習を組み立てるシーン

配属前後の新入社員研修

新入社員がタブレットで、学習した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、配属後に起こりやすい状況で判断を練習しながら、同じ順序で学習を進められます。

講師役の社員は、どの設問で回答が分かれたかを学習の記録から確認でき、全員が集まる日に補う説明の範囲を決められるのです。

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問いかけに答えながら、学習を進めているシーンです。

製品の訴求ポイントやよく受け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、質問への答え方を繰り返し確かめられます。

事業部門の講師役は、説明が弱い内容を回答の記録から把握でき、顧客と話す前に補う説明の範囲と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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