製品
医薬品研修の教材づくりを任された担当者が、白紙のスライドと積み上がった印刷物を前に手を止めています。

医薬品研修の教材が、更新のたびに探し直される理由

医薬品研修の教材は、社内資料をもとに組み立てられます。ところが出来上がった教材には、どの記述がどの資料から来たのかという対応が残りません。もとの資料に新しい版が出るたび、該当箇所を記憶と読み合わせで探すことになるのです。

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制作の時点で決まる更新の手間

更新で必要になるのは対応

新しい版が出たときに事業部門が行うのは、教材の作り直しではありません。資料に書かれている内容そのものは、多くの場合そのまま使い続けられます。必要になるのは、変わった箇所が教材のどの記述に当たるのかを、もれなく言い当てる作業です。ところが教材は、資料を学びやすい形に整えた結果として出来上がっています。章の並びも文の単位も元の資料とはそろっていないため、担当者の記憶と読み合わせに頼る確認が、版が変わるたびに発生するのです。

対応を残す作業は制作と同時

この対応は、教材が出来上がったあとから復元しようとすると、結局は資料を最初から読み直す作業になります。組み立てている最中であれば、どの記述をどの資料のどこから起こしたのかは分かっている状態です。作りながら書き留めておけば、次に版が変わったときの確認は、探すことから当てはめることに変わります。なお、ここで扱うのは教材と資料の対応をどう残すかまでであり、社内の取り決めや外部の定めに照らした可否には立ち入りません。

新しい版が出たあとに残る作業

手当てが制作の順番待ちに入る

教材を直す作業は、研修部門の制作の予定に組み込まれてはじめて動き出します。事業部門が現場に伝えたい時期と、教材が実際に直る時期は、そのぶんだけ離れます。もとの資料は先に新しくなっているのに、学ぶ側が受け取る教材は前の版のままという期間が生まれるのです。

疑問をその場で確かめられない

教材を読む側が、目の前の記述がどの資料に基づくのかを知りたくなっても、その場で確かめる先がありません。質問は特定の担当者に集まり、回答が返るまでのあいだ、読み手はそれぞれの解釈で先へ進みます。結果として、同じ内容の説明が人によって少しずつ違う形で伝わります。

言い換えのたびに広がるずれ

資料を教材の形に整える過程では、要約や言い換えが必ず入ります。その結果、元の記述と教材の記述が一対一で並ぶとは限りません。どこまでが資料のままで、どこからが読みやすさのために手を加えた部分なのかは、組み立てた本人以外にはあとから見分けにくくなります。

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
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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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制作の順番待ちを外す進め方

社内資料を読み込ませると章立ての案が組み上がり、対話しながらコースへ仕上げていく作業の流れが並んでいます。

資料を起点に組み上がる章立て

ここで手がかりになるのが、UMU AGL(AI Generated Learning)です。AIで社内資料をインタラクティブなコースへ変換し、教材づくりと学ぶ側の理解を一つの流れに置きます。事業部門が手元の資料を渡すと章立ての案が組み上がり、対話しながら中身を詰められるため、教材の手当てを研修部門の予定に預けずに済みます。もとの資料に新しい版が出た時点で、手を入れる必要があると判断した部門が、その場で着手できる形になるのです。

疑問が出た時点での確認へ

学習の途中で出た問いにAIが答え、説明の相手と練習の相手を同じ画面の中で引き受けています。

講義役と質問役を兼ねるAI

UMU AGLでは、説明を進めるAIがそのまま質問の相手になります。読み手は講義の途中で手を止めて尋ね、返答を確かめてから続きへ戻れる形です。トレーナー、チューター、コーチにあたる役割を一つの画面が引き受けるため、これまで特定の担当者に集まっていた確認が、教材の中で片づくようになります。回答を待つあいだに各自の解釈で先へ進む状況が減り、同じ内容が別々の理解のまま広がることを避けやすくなるのです。

記述と資料のひもづけが残る形

コースの記述から元の文書の該当箇所へ戻り、書かれていることが一致しているかを見比べられる仕組みを示しています。

記述ごとに残る出所の対応

UMU AGLは、渡した文書に忠実な形でコースを組み立て、生成された記述のどこからでも元の文書の該当箇所へ遡れるようにします。整える過程で入り込む言い換えを抑えるため、元の資料にある数字や名称がほかの表現へ差し替わることはありません。教材と資料の対応がそのまま残るので、新しい版が出たときに開くのは全体ではなく、変わった箇所にひもづく記述だけで済みます。部門の中で作れること、教材の中で確かめられること、対応が残ることの三つがそろってはじめて、更新は探す作業から離れると言えます。

探す更新から、特定する更新へ

新入社員研修

手元の文書が、学習の単位ごとに区切られたカードの並びへ置き換わっていく流れを表しています。

配属前に渡している業務手順や職務資料は、UMU AGLがそのままコースへ組み替えます。新入社員は理解を確かめながら進み、手順の資料が新しくなったときは、対応の残った記述から見直せます。

事業部門の責任者が受け取れるのは、どの設問で答えが分かれたのかという学習の記録までです。単独で業務を任せられるかどうかは、そこには表れません。

管理職研修

管理職が業務の状況を示す問いを読み、選んだ答えに返ってきた指摘を確かめながら考えを進めています。

社内の手順や方針をまとめた資料も、同じようにコースへ組み替えられます。管理職は読み流すのではなく、具体的な状況へ置き換えて答える形です。方針の資料が新しくなれば、対応の残る記述だけを開けば足ります。

ここで残るのは学習の場での回答であり、日々の判断そのものを裏づける材料ではありません。確かめられるのは、方針の読み取り方がそろっているかどうかです。

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UMUが選ばれる理由

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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
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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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