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オンボーディングプログラムの項目が並ぶ画面を前に、新入社員がどこから始めるか判断できずにいます。

オンボーディングプログラムの最初に何を置きますか

オンボーディングプログラムの並びは、会社概要から制度、基礎知識、実務へと、内容の体系で決まることが多くあります。説明する側から見れば筋は通ります。ただ、配属された本人が最初の週に手を動かす仕事は、並びの終盤にあるのです。

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並びの根拠を、体系から使う順へ

最初の数本を決めるのは受け入れ部門

オンボーディングプログラムを見直すとき、まず検討の対象になるのは、研修の期間と扱う内容です。ただ、期間を延ばしても内容を削っても、この順番の問題は残るのです。動かすのは並びの根拠で、教える内容の体系で並べる形から、配属直後に実際に使う順で並べる形へ切り替えます。最初の数本に何を置くかは、配属先の予定と、その週に新しい担当者へ任せる仕事を把握している受け入れ部門が指定します。

並べ替えてよい範囲はどこまでか

並べ替えの対象は、いつ使うかによって位置を変えられる範囲に限ります。制度の説明、安全に関わる手順、法令に沿った取り扱いには体系立てて順を追う説明が必要で、こうした内容を後ろへ回してよいという話ではありません。並べ直すのは、前後を入れ替えても意味が通る部分だけと言えます。この線引きを先に決めておけば、受け入れ部門と研修部門の役割分担も早く決まり、次の配属までに間に合う範囲も先に見えます。

最初の数本を動かせない三つの事情

コース化の手段が部門にありません

受け入れ部門は、自分たちの業務資料を直接コースに変える手段を持っていません。研修部門の制作スケジュールと所定の手順に沿って進むため、入れ替えたい時期と、実際に制作の手が空く時期がずれます。学習設計の進め方が部門の側にないことも、着手を遅らせているのです。

標準の手順から外れた質問

配属直後に出てくる質問は、担当する顧客や案件の事情を含んだものが多く、標準の手順から外れます。あらかじめ作った教材やマニュアルは、標準的な業務シーンを中心に構成されています。その場のやり取りができないため、答え方は手の空いた先輩社員によって変わると言えます。

数字や社名が原文と変わります

部門の資料を最初に置くほど、コースに変換する工程を通る資料の量も、公開前の確認にかかる手間も増えます。汎用の大規模言語モデルが確率をもとに次の言葉を選ぶため、厳密さを求められる資料では、数字や社名、製品名が元の記述とは違う形に変わることがあります。

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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王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
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最初の数本は、受け入れ部門が組む形へ

AIとの対話で引き出した要点から、コースの構成を組み立てられるUMU AGLの画面です。

対話に答えるだけでコースになります

最初の数本を部門で組めるようにするのが、UMU AGLです。UMU AGL(AI Generated Learning)は、AIで企業の資料をインタラクティブなコースに変え、コースを作る側の工程と学ぶ側の工程をつなぎます。部門の担当者は対話形式の質問に答えていくだけで要点を整理でき、学習設計の理論を別に学ぶ必要はないと言えます。研修部門が組む共通の部分はそのまま残り、受け入れ部門が指定するのは配属直後に使う数本に限られるのです。

質問に答える役をAIが担います

説明と質問への回答、練習のそれぞれをAIが担うUMU AGLの学習画面です。

つまずいた場所で受けられる説明

並べ替えたあとでも、配属直後に出てくる質問がすべて消えるわけではありません。UMU AGLでは、説明はトレーナー、質問への応答はチューター、練習の相手はコーチという役をAIが担い、一人ひとりの状況に合わせてその場で対応します。従業員は説明の途中で質問を挟み、答えを聞いたうえで先ほどの説明に戻れるのです。個別の対応を先輩社員の空き時間に頼らずに済むため、受け入れ部門は指導の順番を業務の都合に合わせて組みやすくなると言えます。

順番を変えても内容は原文どおり

アップロードした文書のどこから生成された記述かを確認できるUMU AGLの画面です。

コースの記述から原文へ戻れます

並べ替えを進めるほど、部門が持つ資料をそのままコースに通す回数が増えます。UMU AGLでは、コースのどの記述を起点にしても、アップロードした資料の該当箇所まで出典をたどれます。元の記述から変わっていないかを、部門の担当者が原文と並べて確かめられるのです。最初の数本を部門が組めること、その場で質問に答えが返ること、内容を原文で確かめられること。この三つがそろってはじめて、並びの根拠を入れ替えた運用を続けられると言えます。

UMU AGLで、使う順に並べ直した学習

新入社員研修で、最初の週から使う内容

新入社員が手元の端末で、いま学んでいる項目と次に進む項目を確かめています。

配属先で最初に触れる製品知識と業務プロセスの資料を、UMU AGLがコースに組み立てます。新入社員は、要点を理解し、職務に必要な知識に関する問いに答え、具体的な状況で判断しながら学習を進められます。

管理者は各学習アクティビティでの回答状況を確認でき、次の受け入れで先に置く内容を見直せます。任せられる業務の判断とは別に扱う必要があると言えます。

新製品のリリース直後に営業が使う順

営業担当者がスマートフォンで、対話型の設問に答えながら新製品の要点を確かめています。

製品資料をUMU AGLがコースの形にまとめます。営業担当者は、訴求ポイントや顧客価値を説明し、よくある製品関連の質問に答えながら理解を確かめられます。リリース直後に必要な内容から順に置き直せます。

事業部門の責任者は、営業担当者の学習アクティビティでのパフォーマンスを確認できます。商談の成否や成約率までが、この記録から分かるわけではないのです。

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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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