製品
新人研修の罠が表れる例として、顧客の質問に答えられず戸惑う新入社員を描いたシーンです。

新人研修の罠に気づくのは、配属の後

新入社員には製品マニュアルと業務プロセスの資料を渡し、足りない部分は先輩社員が口頭で補います。本人からも、分かりましたという返事が返ってきます。それでも顧客を前にした瞬間、覚えたはずの言葉が出てこないことがあるのです。

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罠の正体は、確かめていない理解

日数を増やしても埋まらない差

研修の日数を増やしても、この罠は残ります。教える側が伝え終えた時点と、新入社員が現場で知識を引き出せる状態との間に、確認する工程がないからです。資料を配った記録も説明にかけた時間も残りますが、口頭で補った内容はその場で消えてしまうのです。聞いた側も、理解したつもりのまま先へ進みます。どこに理解のズレがあるのかは、本人にも、教えた側にも見えません。

読み終えたかより、説明できるか

配属前に確かめたいのは、資料を最後まで読んだかどうかという点ではありません。職務に必要な内容を自分の言葉で説明できるか、判断が求められる局面で適切な手順を選べるか、という点です。この2つは、学習の途中に答える機会を置けば確かめられると言えます。設問への回答や、自分の言葉での説明のやり直しが、理解の深さを映す手がかりになります。どの内容の理解が浅いのかを、業務が始まる前に絞り込めます。

罠が生まれる3つの段階

口頭に頼る業務知識の引き継ぎ

新入社員に教える内容の多くは、現場で実務を担う担当者の経験の中にあります。それをコースの形に組み立てる手順も時間も手元にないため、指導は資料の受け渡しと口頭の説明が中心になるのです。研修部門に依頼すれば、制作の順番を待つ間に配属の日が近づきます。

その場限りで終わる質疑

新入社員の疑問は、資料を読んでいる最中や、はじめての顧客対応を控えたときに生まれます。先輩社員の手が空いていれば答えられますが、そうでなければ後回しになります。手元の資料が扱えるのは標準的な進め方までで、込み入った状況では確かめる相手がいないと言えます。

完了記録に表れないつまずき

指導する側の手元に残るのは、学習の完了記録と確認テストの点数です。どちらも、職務のどの内容でつまずいているのかまでは示しません。理解の浅い箇所に気づくのは、たいてい顧客からの質問に答えられなかったとき、あるいは手順の誤りが業務に表れたときなのです。

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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口頭の説明から、対話で作るコースへ

現場の担当者がUMU AGLとの対話を通じて、業務知識を研修コースの形に整えているシーンです。

現場の担当者が主導するコース作成

教える内容を用意する段階でまず検討したいのが、UMU AGL(AI Generated Learning)です。AIが社内文書をインタラクティブなコースへ変換し、コースの作成と受講者の学習の両方を支えます。UMU AGLが順に質問を投げかけ、現場の担当者は自分の言葉で答えるだけで、業務の要点とつまずきやすい手順を含むコースへ組み直せるのです。学習設計の理論を学び直す必要も、制作の順番を待つ必要もありません。

先輩の時間に左右されない質疑応答

新入社員がUMU AGLに質問しながら、理解の浅い箇所をその場で確かめているシーンです。

学習中にその場で答えるAI

コースの形が整っても、学びの途中で生まれる疑問はそのまま残ります。UMU AGLでは、AIが講義のときはトレーナー、質問を受けるときはチューター、練習のときはコーチとして、受講者の理解度に合わせた説明と回答を返します。新入社員は、気になった点をその場で確かめ、納得してから元の説明に戻れるのです。実務で迷いやすい状況についても質問できるため、先輩社員が基礎的な内容を繰り返し説明する機会は少しずつ減っていきます。

点数の先にある、学習ポイント単位の記録

現場の担当者がチーム単位のレポートで、学習ポイントごとの習熟度を確認しているシーンです。

補う対象を配属前に絞り込む手がかり

作る段階と学ぶ段階を整えても、理解のばらつきがどこに残るのかは別の問題です。UMU AGLは習熟度を学習ポイント単位で数値化し、閲覧の状況、設問への回答、追加の質問、再テストの正答率を記録して、チーム単位のレポートにまとめます。誤答が集まる箇所を配属前に確認できるため、残りの日程で補う対象を絞り込めるのです。現場発のコース作成、その場で解ける疑問、学習ポイント単位の記録。この3つで、教えた手応えと実際の理解の差が配属前に見えてきます。

社内文書をコースに変えるUMU AGLの活用

新入社員研修で使う場合

新入社員がUMU AGLのコースで、業務プロセスの要点を順に学んでいるシーンです。

新入社員に渡していた製品マニュアルと業務プロセスの資料を、学ぶ順序に沿ったコースへ組み直します。要点を理解して設問に答え、実務に近い状況で手順を選び、フィードバックを受けながら理解を整えられます。

指導担当者は、学習アクティビティごとの完了状況と回答の傾向を確認できます。単独で業務を任せられる段階に達した証明にはなりません。

セールスイネーブルメントで使う場合

営業担当者がUMU AGLのコースで、新製品の要点を自分の言葉で確かめているシーンです。

新製品の説明資料や提案の手引きを、営業担当者が学ぶためのコースとして構成します。訴求ポイントを自分の言葉で説明し、よくある質問に答え、顧客対応で迷いやすい局面を練習しながら進められます。

事業部門の責任者は、顧客と接する前に理解のズレが残る箇所を確認できます。成約率や売上の向上を裏付ける情報ではありません。

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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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