オンボーディング施策、増やす前の棚卸し
オンボーディング施策は、歓迎の場や面談、座学、現場での同行と、年々増えていきます。新しく足すときには理由を説明できますが、すでにある取り組みをやめる理由は、誰の手元にも残っていないのです。
施策の要否を決める一つの問い
この施策でしか分からないこと
オンボーディングの取り組みを整理するとき、先に置きたいのは、数や新しさの比較ではなく、その取り組みでしか分からないことがあるかという問いです。面談でしか聞き取れないこと、現場に同行しないと気づけないこと、学習の記録からしか読み取れないことは、それぞれ違います。同じ中身を扱っていても、確かめられることが違えば、その取り組みは別の役割を担っていると言えます。どの取り組みが何を確かめるためのものかを言葉にできれば、残す理由も手放す理由も、同じ基準で説明できます。一方、採用や配属、評価の仕組みは、人事部門や事業部門の責任者の判断として残る部分です。
二重に確かめている取り組み
もう一つは、同じことを二度確かめていないかという観点です。座学で説明した内容を面談でもう一度確かめ、同行先でも同じ点を見ているとしたら、確認の役割は重なっています。重なりに気づかないままでは、足す判断だけが続いていくのです。重なりが見つかった取り組みは、中身を削るのではなく、確かめる役割をどちらか一方に寄せることで減らせます。
兼務のまま抱える数が増える理由
新しく入った人に伝える中身を持っているのは、日々その業務を回している社内講師です。ただ、それを学習の形に整えるノウハウはなく、研修部門に頼めば制作の順番待ちになります。結局、その場で口頭で伝える方法しか残らないのです。
配布した資料を読み終えても、本人が中身を業務でどう使うかまでは分かりません。そこで面談や同行の機会を足して様子を見ることになり、同じ中身を二度確かめる時間と、日程を押さえる手間が、本業を持つ社内講師の側に残ります。
取り組みごとに何が分かったのかは、参加人数や実施回数の記録には表れません。本業の合間に受け持っているため、印象として覚えている中身は残っても、どの取り組みを手放してよいかを人に説明する材料にはなりにくいと言えます。
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。
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口頭の説明から、手元で読める学習へ
対話で引き出す業務の要点
この手立てとなるのが、UMU AGL（AI Generated Learning）です。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の両方を支援します。社内講師は白紙から構成を組み立てる必要がなく、UMU AGLが示す質問に順番に答えていくだけで、頭の中にある業務の要点がコースの形に整っていくと言えます。口頭で繰り返していた説明を、必要なときに読み直せる中身として残せるのです。
学習の中で理解を確かめる問い
問いに答えながら進む学習
コースの形に整えるだけでは、読み終えたという記録しか手元に残らないのです。UMU AGLは、ナレッジカードやクイズ、ケースシミュレーションを内容の切れ目に置き、受講者は学習の途中で問いに答え、学んだ中身を自分の言葉で言い直し、状況に応じて判断します。分からないところではその場で質問でき、AIが答えたあとは元の解説に戻ります。面談で一から確かめ直していた中身の一部は、この段階で手元に残ると言えます。
重なりを手放すための学習の記録
学習ポイント単位で残る結果
手放す判断には、どの取り組みで何が分かったのかを後から読み取れる記録が要ります。UMU AGLは、閲覧の状況や読み飛ばし、設問への回答、追加の質問の頻度、期間を空けた再テストの正答率を学習ポイント単位で記録し、理解の差がどこにあるかをレポートで示します。ここから読み取れるのは学習の場で示した理解までですが、記録で足りる部分と、面談や同行でなければ分からない部分を分けて考えられるようになるのです。
棚卸しの考え方を当てはめる2つの例
新入社員研修
新しく入った人が最初に読む手順書や製品資料を、UMU AGLがコースの形に整えます。受け入れ側は、座学の回数を増やす代わりに、読みながら要点に答える時間を用意できます。
どの中身で手が止まったかを学習の記録から確認でき、面談の時間は、記録に表れない不安や迷いだけに充てられるのです。
セールスイネーブルメント
新しく扱う商材の資料をUMU AGLがコースに変換し、担当者は学習の途中で、実際の商談を思い浮かべながら訴求点やよくある質問に自分の言葉で答え、理解のずれをその場で直せます。
説明会をもう一度開く前に、どの説明でつまずいているかを学習の記録から読み取れます。ここで分かるのは理解の状況までです。
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