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新人研修の悪い例と良い例を分ける論点として、配られた資料だけで学習を進める新入社員のシーンです。

新人研修の悪い例と良い例、分かれ目はどこか

配属前の新人に、製品マニュアルや業務手順を一通り渡して説明するところまでは、どの部門でも整えられます。違いが出るのは、渡したあとに理解を確かめる工程を学習の中に置いているかどうかなのです。

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良い例と悪い例を分ける2つの観点

悪い例に共通する終わらせ方

悪い例として挙がる新人研修は、扱う内容そのものよりも、終わらせ方がよく似ています。製品資料と業務手順を配り、説明会を開き、修了の報告までを一つの流れとして設計します。多くの部門では、この時点で研修を完了として扱いがちだと言えます。ところが、情報を渡したことと、新人がその内容を理解したことは別のできごとです。配属後に求められるのは、覚えた内容を必要なときに思い出して使う力ですが、配布と説明だけの流れには、それを確かめる工程が含まれていません。

良い例が備える確認の工程

一方、良い例と呼ばれる新人研修には、学習の途中に確認の工程が組み込まれています。新人は、説明を受けた直後に問いへ答え、具体的な状況の中で判断し、自分の言葉で要点を説明します。こうした行為を学習の中に挟むからこそ、自分の理解のどこがあいまいかに気づけるのです。管理者の側にも、誰がどの内容でつまずいたかという手がかりが残ります。研修の良し悪しを分けるのは、内容の量よりも、理解を確かめる工程が学習の中にあるかどうかです。

良い例に届かない3つの理由

読むだけで進む学習の限界

事業部門が新人に渡すのは、製品マニュアルや業務プロセスの資料が中心です。読み進めれば学習は前に進みますが、覚えた内容を思い出して使う練習までは含まれていません。配属後に同じ内容を顧客から尋ねられても、答えに詰まる状態が残りやすいと言えます。

疑問を抱えたまま進む時間

学習の途中で生じる疑問は、新人ごとに異なります。資料が扱えるのは標準的な業務までのため、例外的な顧客対応や判断に迷う内容は、その場では解消できません。先輩社員に聞ける時間も限られ、疑問を残したまま配属の日を迎えることになるのです。

修了率だけでは見えない差

事業部門の責任者が受け取れるのは、受講率や修了率、最終テストのスコアに限られます。誰がどの内容を理解できていないかまでは分からないため、顧客からの申し出や案件の停滞といった結果が出てはじめて、知識の不足に気づくことになります。

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。

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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資料を読む学習から、答えて判断する学習へ

インタラクティブな学習タスクを通じて、新人が答えながら理解を確かめられる画面です。

学習の中に置かれる問いと判断

確認の工程を学習に組み込む方法の一つが、UMU AGL(AI Generated Learning)です。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、コースの作成と受講者の学習体験の両方を支援します。学習カードや選択問題、ケースシミュレーションが適切なタイミングで挟まるため、新人は読み進めるだけでなく、答え、要点をまとめ、具体的な状況の中で知識を使うようになるのです。理解があいまいな箇所は、本人にもその場で見えてきます。

誰が新人の疑問に答えるのか

AIがトレーナー、チューター、コーチとして新人の質問に答え、学習を支援する画面です。

トレーナーとチューターを兼ねるAI

学習の中で問いに答えるようになると、次に必要になるのが、答えられなかったときの支えです。UMU AGLでは、AIが説明のときはトレーナー、質問のときはチューター、練習のときはコーチとして、一人ひとりの状況に合わせた説明と回答を返します。新人は説明の途中でも質問でき、回答を受けたあとは元の説明へ戻れるのです。先輩社員の予定を待つ必要がないため、疑問を抱えたまま先へ進む時間が短くなります。

損失が出る前に見つける理解のズレ

学習ポイント単位の習得状況と、チーム単位の学習効果レポートを確認できる画面です。

配属前に手を打つための材料

新人が答え、つまずきをその場で解消できるようになると、学習の過程そのものが記録として残ります。UMU AGLは、閲覧の時間、設問への回答、追加の質問、一定期間後の再テストの正答率までをとらえ、習得の状況を学習ポイント単位で数値化します。事業部門の責任者は、チーム単位のレポートから、どの内容で回答が分かれたかを確認できるのです。損失が出てから動くのではなく、配属前に補う範囲を判断できるようになります。

社内文書から始まる学習の組み立て

新入社員のオンボーディング

新入社員が学習の全体像を確認しながら、次に学ぶ内容へ進んでいるシーンです。

新入社員に渡してきた製品マニュアルや業務手順の社内文書を、UMU AGLでインタラクティブなコースに構成します。新入社員は読むだけでなく、問いに答え、具体的な状況の中で判断しながら学びます。

管理者は、各学習アクティビティの完了状況とパフォーマンスを確認できます。単独で業務を遂行できる状態を示すものではありません。

新製品リリース時の営業研修

営業担当者が対話形式のコースで製品知識を確認しているシーンです。

新製品の資料をUMU AGLで営業向けのコースに構成すると、営業担当者は訴求ポイントを読むだけでなく、製品価値を説明し、よくある質問に回答しながら理解を整えられます。

事業部門の責任者は、顧客と向き合う前に理解のズレを一部把握できます。顧客訪問の成否や成約率までを示すものとしては扱えません。

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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
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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 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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