製品
新製品研修を終えた担当者が、取引先からの具体的な問いに答えを続けられず、机の上の分厚い資料へ目を向けています。

新製品研修の直後こそ、これまでとの違いを説明しにくい状態

新製品の発売に合わせて研修を組むとき、資料も説明も新しいもの単体を中心にまとまります。ところが現場で最初に問われるのは、これまでのものとの違いです。新しい側だけを受け取った手元に、並べる相手は残らないのです。

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違いを答えられる状態までを含む研修設計

現場で最初に来る問い

新しいものを扱う担当者が現場で最初に受けるのは、仕様の確認ではありません。まず来るのは、これまでのものとどう違うのか、という問い。相手はすでに前のものを知っているか、少なくとも前のものを前提にして話しています。新しい側の説明だけを受け取っていると、違いはその場で自分で組み立てることになりますが、並べる相手は研修で渡された中に入っていません。新製品研修を終えた直後ほど違いを言葉にしにくい、という事態がここから生まれるのです。

渡す単位の決め方

ありがちな手当ては、いずれもこの形を変えません。新製品の説明を丁寧にしても、増えるのは新しい側の情報だけ。資料の巻末に一覧を添えても、見比べる作業は受け取った側に残ります。発売前の期間を長く取っても、変わらないのは問いの形そのもの。変えるべきなのは、渡す単位です。新しいもの単体を渡す形をやめ、これまでのものと並べて答えられるひとまとまりにします。どの既存のものと並べるかは、扱っている製品の構成から決まると言えます。

並べて答えられる形が成り立たない事情

発売の時期から離れる制作

発売の時期は事業の都合で決まりますが、研修コースの制作は研修部門の予定に乗せる必要があります。これまでのものと並べて答えられる形に組み直すとなれば、制作はその分だけ重くなります。予定の後ろに回った分、現場に届く時期は発売から離れていくのです。

組み直しを担う側の手掛かり

どの既存のものと突き合わせ、どの順序で説明するかを決められるのは、製品に詳しい事業部門の講師です。ただし学習の組み立て方までを手掛かりとして持っているとは限らず、資料づくりの延長で止まり、並べて答えられる形までは組み切れません。

資料が想定していない聞かれ方

現場で違いを問われたとき、手元の資料の中心にあるのは新しい側の説明。想定していなかった角度から聞かれると、どこを見れば答えられるのかが分かりません。その場は持ち帰りになり、相手の判断もそこで止まったままになります。

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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発売に合わせて用意できる制作の進め方

新製品の発売にあたる研修の型を選び、社内文書からコースの骨組みを起こしている画面です。

事業部門の側から始める制作

製品資料が固まった段階から、制作を研修部門の予定に預け直さずに進められるかどうか。ここに手を入れるのが UMU AGL(AI Generated Learning)です。AIが社内文書を読み取り、章立てと確認の問いを備えたインタラクティブなコースへ整え、受講者一人ひとりの学習支援までを同じ仕組みで扱います。新製品の発売にあたる研修の型が最初から備わっているため、事業部門の側から着手できるのです。

突き合わせる相手が決まる流れ

講師が対話形式の質問に答えながら、製品の要点とコースの構成を引き出している画面です。

質問に答えるうちに決まる構成

制作の予定から外れても、組み直しそのものが軽くなるわけではありません。残るのは、どの既存のものと突き合わせ、どこを厚くするかという判断。UMU AGLは、順を追った質問の形でこの判断を引き出します。講師が製品の要点を答えていくうちに、並べる相手と説明の順序が構成として形になります。学習設計を別途学び直さなくても、詳しい人が詳しいまま組み立てに入れると言えます。

違いをその場で確かめる先

受講者から届いた質問に、AIがコースの内容に沿って説明を返している画面です。

コースの中に置かれた質問の宛先

並べて答えられる形で渡しても、現場の問われ方はそのつど違います。想定していなかった角度から違いを聞かれたときに、確かめる先がコースの中にあるかどうか。UMU AGLでは、受講者が質問を投げるとその場で学んだ内容に沿った説明が返ります。発売に合わせた用意、これまでのものと並べる組み直し、そして問われた場での確認。ここまでつながって初めて、渡しているものが新しいものの説明から、違いを答えられる形へと変わるのです。

違いを答えられる形が生きる持ち場

営業への展開

営業担当者が移動の合間に、新製品のコースを手元の画面で進めている様子を表しています。

製品資料とこれまでの製品の説明資料をまとめて UMU AGL でコースに組むと、営業担当者は新しい側の要点と、これまでのものとの違いを同じ流れの中で確認し、その場で答えを組み立てられます。

どの設問で答えが分かれたかを確認できるため、顧客と話す前に、説明のそろっていない箇所を事業部門の側で把握できます。学習上の結果にとどまる情報です。

新入社員への展開

配属直後の社員が、次に進む順序の見えるコース画面に向き合っています。

業務プロセス文書と製品の説明資料をコースに組むと、前のものを知らない新入社員でも、両方を並べた説明を最初から受け取れます。先輩社員が同じ内容を何度も説明する手間も軽くなります。

配属先ごとに補う内容は、どの要点で確認が重なったかを見て決められます。実務での対応力そのものを示す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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