新製品研修の教材作成を阻む3つの課題
教材の制作が研修部門の所定のプロセスに沿って進むと、完成は発売後にずれ込みがちです。その間も現場は従来のトークで顧客に対応し、先行して提案できる機会を逃しているのです。
説明資料で仕様を一通り学んでも、顧客から想定外の質問を受けた場面で答えを確かめる手段がありません。担当者は回答を持ち帰ることになり、商談を前に進められずにいます。
受講完了の記録だけでは、新製品のどの論点をメンバーが理解できていないかを特定できません。弱点が明らかになるのは失注の後で、手当てが後手に回っています。
発売の速さと現場の理解を両立する教材へ
UMU AGL(AI Generated Learning)は、文書をプロフェッショナルかつアジャイルに効果的なコースへと変換します。
新製品の発売に向けて、事業部門は製品知識をいち早く現場に届けたい一方で、教材の完成を待つ間に機会を逃し、受講後の理解度も確かめられずにいます。足りないのは、事業部門の社内講師が自らの知識を短期間でコースにまとめ、その習得状況まで把握できる仕組みだと言えます。UMU AGLは、事業部門が主導する教材作成を出発点に、この仕組みを提供します。
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。
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。
発売と同時に動ける現場へ
事業部門の社内講師が、新製品のコースを自ら用意できます。製品資料の確定後、数時間でコースを生成できるため、事業戦略を現場へ展開するまでの期間を大きく短縮できます。
受講者は学習中に生じた疑問を、その場で解消しながら進められます。複雑な顧客ニーズに直面しても対応方法を確認できるため、知識不足による機会損失を防げます。
事業部門の責任者や社内講師は、発売前にチームの準備状況を確認できます。損失が出てから挽回する対応から、問題が起きる前に手を打つ対応へと切り替えられます。
業務文書を研修シーン別のコースへ変換
8つの業界の代表的な研修シーンに対応したテンプレート
製品資料をアップロードし、新製品リリースや業務知識などの研修シーンを選ぶと、インタラクティブなコースへ変換します。研修部門に頼っていたコース作成の工程を、事業部門の社内講師が自ら担える点が特徴です。
AIが講義と個別サポートを同時に担う仕組み
3つの役割を兼ねるAIによる個別最適な学習支援
AIが講義(Teacher)・気づき(Coach)・個別サポート(Tutor)の3役を同時に担い、受講者の理解状況に合わせて説明と学習支援を行います。講師の人的リソースに頼らず、職種の異なる受講者にも個別に応じられます。
チームの習熟度を学習ポイントごとに可視化
学習行動データに基づくチーム別の分析レポート
受講者ごとの閲覧時間や設問への回答状況など、詳細な学習行動を記録します。そのデータをもとに習熟度を学習ポイント単位で数値化し、チームの強みと改善が必要な領域を受講完了率とあわせてレポートで示します。