組織知の評価軸、蓄積量から現場との一致へ
社内の資料はそろい、研修の実施記録も残ります。それでも現場の手順が変わった後にコースが以前の版のままであれば、古い組織知が受講者を通じて広がり続けるのです。確かめたいのは、教えている内容が現場の今と一致しているかです。
組織知とは、現場の今と一致した版
量ではなく版で見る理由
社内に文書がそろっていても、そこに書かれた手順が半年前のものであれば、読んだ人は古いやり方を正しいものとして受け取ります。たとえば、承認を取る順序が入れ替わった後も、以前の説明のまま研修を進めてしまうことがあります。どれだけの分量が社内にあるかは、その内容がいまの業務と合っているかを保証しません。判断の基準になるのは、研修で参照している内容が、現場で実際に行われている手順と同じ版かどうかという一点です。
一致を確かめる観点
では、一致しているかをどう確かめるのでしょうか。手がかりは2つあります。1つは、現場の手順が最後に変わった時期と、いま使っているコースを最後に直した時期の、どちらが新しいかという点です。もう1つは、同じ内容を学んだ受講者が、同じ説明を受け取っているかという点です。この2つがそろって初めて、いま伝えている内容は現場と同じ版だと言えます。
版が古いまま残る3つの背景
業務の手順は、担当部署の判断で日々調整されます。しかし、その変更を研修の担当者へ伝える決まった段取りがないため、講師は変わった事実そのものを把握できません。結果として、以前の内容がそのまま次の研修でも使われます。
直したいのは、手順の一部を説明した数ページ分だけという場合もあります。それでもコースを作り直す規模の作業となり、他の業務との兼ね合いで後回しになりがちです。先送りが重なるほど、現場の運用との差は開いていきます。
同じ講座でも、実施した時期によって説明の細部が変わることがあります。ところが、いつどの内容を伝えたかを後から突き合わせる記録が残らないため、受講者ごとに理解の差が生じても、どこをそろえ直せばよいか判断できません。
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。
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更新の起点は、コースではなく文書
文書の更新から組み立て直す流れ
UMU AGLでは、講師が複数の文書やPDFをアップロードすると、AIが素材を分析したうえで、そのまま受講できるインタラクティブなコースを生成します。手順が変わった部分を元の文書で直し、あらためて読み込ませれば、コース側もその内容から組み立て直せます。作り直しの単位が講座全体から更新した文書の範囲へと小さくなり、後回しにする理由が減るのです。
学習ポイント単位で見る理解の差
どこがそろっていないかの把握
UMU AGLは、受講者の習熟度を学習ポイント単位で示し、チーム単位の学習レポートも提供します。修了したかどうかだけでなく、どの内容でつまずきが集中しているかを確認できます。理解に差が残る学習ポイントをたどれば、次の更新でどこを直すかを判断できるのです。変更を設計の工程に取り込み、文書側から組み立て直し、結果を学習ポイントで確かめます。この3つがそろうことで、現場と同じ版を保ちやすくなります。
現場と同じ版で学ぶ2つの研修
新入社員研修での運用
新入社員に渡していた製品知識や業務プロセスの社内資料を、UMU AGLがインタラクティブなコースとして構成します。新入社員は学習の中で内容を理解し、質問に答え、具体的な状況で判断します。
管理者は、各学習アクティビティの完了状況とつまずいた箇所を確認でき、次にどの社内資料を見直すかを決められるのです。
新製品リリース時の営業研修
製品資料が更新されたとき、その更新後の資料からコースを組み立て直せるのがUMU AGLです。営業担当者は顧客に伝える製品価値を説明したり、よくある質問に答えたりしながら学びます。
事業責任者は、説明のどこにずれが残っているかを学習の記録から把握し、顧客対応の前に確認すべき点を絞り込めます。
UMUが選ばれる理由
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