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新人研修の振り返り方法を考えるうえで、並んだ資料を前に学んだ内容を整理できずにいる新入社員の様子を表しています。

新人研修の振り返り方法、見直すのは学習の設計

事業部門では、業務プロセスの資料やマニュアルを新入社員に渡し、先輩社員が補いながら育てる進め方が定着しています。ただし、何をどこまで理解できたのかを後から確かめる手がかりは、本人の感想のほかにほとんど残らないのです。

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新人研修の振り返り、何をどう見るか

学習の途中に残る反応

振り返りで見るべきなのは、研修を終えた時点の感想ではなく、学習の途中で新入社員が示した反応です。どの説明で読み進める手が止まったのか、どの設問で迷ったのか、どの内容について質問を重ねたのか。こうした反応は、本人が理解したつもりでいる箇所と、実際には浅いまま残っている箇所とのずれを示します。研修が終わってから記憶をたどる進め方では、この手がかりは残りません。

業務の判断に合わせた観点

もう一つは、何を基準に見るのかという点です。一般的なビジネスマナーの理解をそろえても、担当する商材の説明や顧客からの問い合わせへの対応まで確かめたことにはならないのです。事業部門で新人研修を担う立場であれば、観点は自部門の業務で求められる判断に沿って決まります。製品知識のどこを説明できればよいのか、どの局面でどのような判断が求められるのか。この基準を先に置いておくと、振り返りで扱う内容に優先順位をつけられます。

振り返りが形だけで終わる3つの理由

読んで終わる学習の時間

新入社員に渡す資料や動画は、情報を伝えることを主な役割としています。学習の途中で考えたり答えたりする機会が組み込まれていないため、受講が終わっても残るのは完了の記録だけで、振り返りで見直せる反応が手元にありません。

振り返りまで残る業務上の疑問

学習中に生まれる疑問は、担当する顧客や案件に固有のものが多く、標準的なマニュアルには答えが見当たりません。先輩社員に聞ける時間も限られているため、疑問は振り返りの場まで持ち越されます。その頃には、何に迷ったのかを本人も思い出しにくくなっているのです。

完了率と点数だけの手がかり

振り返りで確かめたいのは、業務に必要な知識のうち、どこが浅いまま残っているかという点です。手元にあるのが受講の完了率と最終テストの点数だけでは、新入社員ごとの理解の差を、本人の申告と指導者の印象から推し量るほかありません。

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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王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
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読み終えた記録から、答えた記録へ

学習の途中でAIが問いかけ、新入社員が答えながら学び進められる画面です。

答えた記録が残る学習の流れ

振り返りの材料は、研修のあとではなく学習中に生まれます。UMU AGL(AI Generated Learning)は、AIで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新入社員の学習体験の両方を支援します。ナレッジカードやクイズ、ケースシミュレーションを学習の流れに置き、新入社員が要点を自分の言葉で言い直し、設問に答え、状況の中で判断する機会をつくるのです。手元に残る記録は、読み終えた事実から答えた内容へ変わります。

疑問をその場で解消する学習の進め方

AIがトレーナー、チューター、コーチの役割を担い、学習中の質問にその場で回答する画面です。

学習中の質問に答える仕組み

答える機会が増えると、その分だけ疑問も生まれます。UMU AGLでは、AIがトレーナー、チューター、コーチの役割を担い、講義の場面では説明し、質問を受けたときは回答し、練習の場面では助言します。新入社員は説明の途中でも質問でき、回答を受けたあと元の解説に戻れるのです。先輩社員が対応できる時間や人数に左右されず、その場で確かめられるため、振り返りの場では、判断に迷った論点そのものを扱えます。

新入社員ごとの理解の差は、どこに残るか

学習ポイントごとの回答状況や質問の回数を、チーム単位で確認できる画面です。

学習ポイント単位で残る記録

学び方を整えても、理解の深さには一人ひとりの差が残ります。UMU AGLは、閲覧の時間、読み飛ばしの有無、設問への回答状況、追加の質問の頻度、一定期間後の再テストの結果を学習ポイント単位で記録し、チームの学習効果をまとめたレポートとして示します。振り返りでは、浅いまま残る学習ポイントを先に取り上げられるのです。材料をつくり、その場で疑問を解消し、記録から確認する範囲を絞ります。この3つがそろって、振り返りは次の指導につながります。

社内文書から、振り返りができる研修へ

新入社員研修での活用

新入社員がタブレットで学習の進捗状況を確かめながら、職務に必要な知識を順に学べる様子を表しています。

職務ごとに渡していた業務プロセスの社内資料や製品マニュアルを、UMU AGLがコースの形に組み直します。新入社員は要点を確かめ、設問に答え、想定された状況で判断しながら学び進められます。

指導する側は、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、次の面談で取り上げる内容を、早い段階で絞り込めます。

新製品リリース時の営業研修

営業担当者がスマートフォンで問いに答えながら、製品知識の理解を確かめているシーンです。

新製品の訴求ポイントや対象顧客、よくある反論を整理した社内資料から、UMU AGLがコースを組み立てます。営業担当者は製品価値を自分の言葉で説明し、質問に答え、顧客対応の判断を練習できます。

チームを預かる立場では、顧客と話す前に、理解のばらつきが残るテーマを把握でき、追加で説明する範囲を決めやすくなると言えます。

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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
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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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