新入社員研修を自宅で成り立たせる方法
内容の外側にあった補い
集合研修では、受講者の表情を見た講師がその場で説明を足したり、隣の席の先輩が小さな疑問を解消したりしていました。こうした補いは研修内容そのものには含まれず、同じ部屋にいることで自然に働いていたものです。一人で学習を進める場合、この補いは働かず、用意した内容がそのまま受講者に伝わります。自宅で変わるのは学ぶ場所ではなく、内容の外側で誰かが支えていた部分がなくなることなのです。
自宅向けに内容を見直す基準
そこで、自宅で進める研修を評価する基準は、内容が単独で成り立つかどうかに置けます。確認したい点は3つあります。学習の途中で生じた疑問を、その内容の中で解消できるか。読み進めた人が、自分の理解が正しいかどうかを自分で確かめられるか。そして、現場で実際に起きることが内容に入っているか。この3つを満たしていれば、受講する場所が自宅であっても、学習を進めやすくなります。逆に、どれか1つでも欠けたまま配信すると、内容の外側にあった補いは戻ってきません。
隣に聞ける人がいないと、どこで止まるか
業務の手順を読み進めるうちに、自分の担当ではどう扱うのかという疑問が出てきます。同じ部屋なら数秒で解消できた内容でも、一人で進める場合は聞く相手を探すところから始まります。疑問を抱えたまま先へ進むほかなく、複雑な案件に行き当たったときの対応が遅れるのです。
資料や動画を最後まで見れば、学習そのものは完了します。しかし、読み終えた人が内容を実務で使えるかどうかは、そこからは分かりません。受け取るだけの学習では、理解がどこまで進んでいるかを、本人も確かめられないと言えます。
現場で実際に起きることを知っているのは、その業務を担当している人です。ところが、その内容を研修コースの形に整えるには学習設計のノウハウが欠かせず、作成は研修部門の予定にも左右されます。結果として、現場の実態が内容に入らないままになります。
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。
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。
疑問をその場で解消できる学習内容
質問できる相手を内容の中へ
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、受講者一人ひとりに合わせた学習体験の両方を支えます。AIは、解説のときはトレーナー、質問を受けたときはチューター、練習のときはコーチと役割を変えて応じます。隣に聞ける人がいなくても、疑問が出たその場で確認でき、対応できる人数や時間が講師のリソースに左右されることもないのです。
読むだけの学習から、確かめる学習へ
知識の種類に合わせた教え方
UMU AGLは、専門的な内容を受講者の理解度に合わせて説明し、学習ポイントの種類ごとに進め方を変えます。事実として覚える内容は要点を短く示して記憶に残し、考え方を扱う内容は身近な例に置き換えたうえで、理解が正しいかどうかを確認します。技能に当たる内容は、想定した状況での演習と、その後のフィードバックで身につけます。読み進めるだけで終わらず、学習の途中で自分の理解を確かめられるのです。
現場で起きることを、内容に入れる手順
対話で引き出す現場の進め方
現場で何が起きるかを最もよく知っているのは、その業務を担当している人です。UMU AGLは、担当者に自然な対話形式で質問を重ね、頭の中にある進め方や判断の勘所を引き出して、コースの構成へ整えます。学習設計を別に学ぶ必要はなく、研修部門の制作予定を待たずに、現場の言葉のまま内容へ反映できます。質問に答えられる状態と、理解を確かめられる進め方に現場の実態が加わり、補いなしでも成り立つ内容がそろうと言えます。
社内文書から、学習と確認の形へ
配属直後の学習
製品マニュアルや業務の手順書をUMU AGLでコースに変換すると、新入社員は読むだけでなく、要点に関する質問に答え、具体的な状況で判断を選びながら学習を進められます。
管理者は、各学習アクティビティの完了状況と回答の傾向を確認でき、どの内容で理解が分かれたのかを、実務に入る前に把握できます。
管理職の学び直し
評価面談の進め方やマネジメント方針をまとめた社内資料も、UMU AGLでコースに変換できます。管理職は説明を読み、想定された状況で判断を選びながら理解を確かめられます。
どの内容で回答が分かれたのかを把握でき、次の管理職研修で扱うテーマや、あらためて説明が必要な方針を絞り込めます。
UMUが選ばれる理由
UMUとは
導入実績
セキュリティ・コンプライアンス
AI活用基盤
