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新人研修のポイントが整理されないまま、資料の一覧を前に迷っている新人のシーンです。

新人研修のポイント、現場の知識を学びに変える設計

新人研修のポイントを整理する際、多くの現場は教える項目の洗い出しから着手します。資料を渡し、先輩が補足すれば、必要な情報は一通り届きます。ただし配属先で同じ判断を再現できるかどうかは、受講の記録からは読み取れないのです。

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新人研修のポイントを決める2つの基準

判断が分かれる業務から選ぶ題材

最初の基準は、扱う題材の選び方です。業務マニュアルの目次をそのまま研修の構成に移すと、新人が実際に迷う箇所と、時間をかけて解説する箇所がずれます。顧客からの問い合わせにどこまで自分で答え、どこから先輩に引き継ぐのでしょうか。処理の例外が出たときに誰へ確認するのかも、その場で判断を求められますが、そうした例外の扱いほど資料には残っていません。判断が分かれる業務を先に洗い出し、その根拠を題材に据えると、研修の中身は担当業務に近づきます。

理解を確かめるタイミング

もう一つの基準は、理解を確かめるタイミングです。研修の最後に理解度テストを置く形では、つまずきが分かるのは全体を学び終えた後になります。そこから補講の時間を取り直す負担は、新人を迎える現場の側にも及ぶのです。学習を進めている途中で、新人に答えさせ、説明させ、判断させます。そうしたやり取りが理解を確かめる機会になり、講師は説明の仕方を早い段階で調整できると言えます。つまずきが早い段階で分かれば、配属までに手を打てます。

ポイントを押さえても残る課題

手元の知識が形にならない理由

新人が最初に覚える業務の手順を一番よく知っているのは、受け入れを担当してきた現場の講師です。ただし手元にあるのは断片的なメモと過去の資料で、学習設計の手順までは持っていません。コース化は研修部門の制作スケジュール待ちになり、現場への展開が遅れるのです。

読み終えた時点で完了する学習

配布した資料を読み進める学習では、新人は目を通した時点で理解できたと感じます。ところが問い合わせの場に立つと、なぜ言葉が出てこないのでしょうか。学んでいる最中に自分で答える機会がないまま、読み終えているからです。読み終えた状態と説明できる状態は、別のものです。

理解の差が見えないままの配属

同じ資料を同じ時間だけ学んでも、理解の進み方は新人ごとに異なり、配属先で任せられる仕事にも差が出ます。手元に残るのが出席状況と完了の記録だけでは、誰がどの項目でつまずいたのかを講師が把握できず、指導は問題が起きてからの個別対応になりがちです。

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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講師の頭の中から、コースの形へ

講師が質問に答えながら、コースの章立てを組み立てている画面です。

質問に答えて整う章立て

ここで必要になるのは、制作の速さよりも、講師が持つ判断の基準を引き出す手順なのです。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換し、コースの作成と受講者一人ひとりの学習体験を支援します。講師は構成を一から組み立てる代わりに、UMU AGLの質問に順に答えていきます。やり取りを重ねるうちに教える要点が並び、学習設計の理論を学ばなくてもコースの形にまとまると言えます。

新人が答え、説明する学習タスク

受講者が学習の途中で問いに答え、内容を自分の言葉で説明している画面です。

自分の言葉で言い直す時間

コースができても、新人が画面を読み流したままでは、現場で求められる判断にはつながりにくいものです。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といった学習タスクを解説の合間に配置します。新人は手順を自分の言葉で言い直し、問い合わせへの対応を選び、その結果についてフィードバックを受け取るのです。分からない点が出たときはその場で質問でき、AI講師が答えたあとは元の解説に戻って学習を続けられます。

どこでつまずいたかを確かめる方法

チーム単位の習熟度と、誤答が集まった学習ポイントを示すレポート画面です。

誤答が集まる項目の見つけ方

残るのは、誰がどこでつまずいているのかという情報なのです。UMU AGLは習熟度を学習ポイント単位で記録し、閲覧の時間、読み飛ばした箇所、設問への回答状況、一定期間後の再テストの正答率を、チーム単位のレポートとして示します。講師は全員に同じ説明を繰り返す代わりに、誤答が集まった項目に絞って補足できます。コースの作成、学習の進め方、習得の確認がつながったとき、新人研修は配って終わる工程から、理解を確かめながら進める工程へ変わると言えます。

新人の受け入れと製品知識の展開へ

配属前の職務知識の学習

新人がタブレットで学習の進み具合を確認しているシーンです。

受け入れ時に渡す業務プロセスの文書や職務ごとの資料を、UMU AGLがインタラクティブなコースとして組み立てます。新人は要点を理解し、担当業務に関する問いに答え、具体的な状況での判断を練習できます。

管理者は、各学習アクティビティの完了状況と回答の内容を確認できます。実務を任せられる段階かどうかまでを、この情報だけで判断することはできません。

製品資料から始める営業の育成

製品資料をインタラクティブなコースへ組み替える流れを示すシーンです。

マーケティング部門や製品部門がまとめた製品資料を、営業担当者の学習に向いたコースへ組み替えます。営業担当者は製品価値を自分の言葉で説明し、よくある質問への答えを選びながら、理解のズレを直せます。

事業責任者は、どの学習ポイントで誤答や追加の質問が集まったかを確認できます。顧客対応そのものの巧拙は、学習の記録からは測れません。

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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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