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業務プロセス改善研修の準備として、手元に集まった記録を前に、何から書き出すかを考えているシーンです。

業務プロセス改善研修の出発点は、自部門の現状の書き出し

業務プロセス改善研修を任された講師がまず向き合うのは、手法の選定ではありません。いま自部門でどの作業がどの順序で進んでいるのか、それを研修の場で示せる形にする手がかりが、手元にないという状態なのです。

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研修で扱う題材は、自部門のいまの手順

演習の題材を、どこから取るか

改善の手法を扱う研修は、手順の理解から入りがちです。ただ、受講者が演習で動かすのは手法そのものではなく、目の前の工程です。題材になるのは、いま自部門で動いている手順そのもの。受注の受け付けから出荷の指示まで、どの作業が誰の手を経て、どの順序で進んでいるのか。それを書き出したものが、そのまま演習の材料になります。手法の解説を厚くしても、この材料だけは別に用意するほかありません。

研修の準備に組み込む、現状の記述

もう一つ決めておきたいのが、その作業をいつ行うかです。現状の記述を受講者の宿題にすると、研修当日まで題材がそろいません。準備の段取りに組み込み、講師が工程を持つ部門と一緒に手順を確かめておくと、当日は受講者が考える時間に充てられるのです。改善案を採用するかどうかは、その工程を持つ部門と経営の側に残ります。講師が引き受けるのは、受講者が考えるための材料をそろえ、同じ前提で話せる状態をつくるところまでだと言えます。

研修の準備でつまずくのは、どこか

手順書と実際の作業のずれ

手順書は作成された時点で止まり、実際の作業は担当者の判断で少しずつ変わっていきます。いまの手順を確かめる手立てがないまま講師がコースに反映しようとすると、内容は一般的な説明に近づき、受講者から実際の運用を指摘されても答える材料が残りません。

架空の事例で終わる演習

解説を読み、確認テストに答えれば受講は終わります。演習の題材が架空の事例だと、受講者は手法の手順をなぞるだけで終わり、自部門に戻った途端に、自分の工程のどこから手をつけるかで止まってしまうのです。演習の手ごたえと、実務での動き出しにくさが離れていきます。

受講の記録からは見えない習得の差

講師の手元に集まるのは、受講率とテストの点数です。どの工程の説明で回答が割れたのか、どの言い回しが伝わらなかったのか。その記録が残らないため、次の研修で何を補うかを決める材料が足りず、同じ構成のまま回を重ねることになります。

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
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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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手元の記録から、コースの骨組みへ

手元の社内文書をもとに、AIとのやり取りでコースのアウトラインを整えている画面です。

文書と経験から起こすアウトライン

ここで手がかりになるのが、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、研修コースの作成と受講者に合わせた学習体験の両方を支えます。講師が読み込ませるのは、手元の手順書や作業の記録。要件の整理、アウトライン、学習設計の各段階で、工程を持つ部門の担当者と内容を確かめられます。やり取りのうちに、担当者が経験で補う判断も言葉になり、研修で扱う題材に変わっていくのです。

受講者が自分の言葉で言い直す時間

学習の途中でAIが問いかけ、受講者が自分の言葉で手順を説明しているシーンです。

問いに答えながら進む受講

題材が自部門の工程に変わっても、読み流されては同じことになります。そこで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といった学習タスクをコースの中に置き、受講者が問いに答え、学んだ内容を自分の言葉で説明し、状況に合わせて使う形に変えるのです。途中で疑問が出れば、その場でAIに質問し、答えを受け取ってから元の解説に戻れます。答えを重ねるうちに、いまの手順が受講者自身の言葉で語られていきます。

どの工程の説明が伝わっていないか

学習ポイント単位の習得状況と、チーム単位の学習レポートを確認できる画面です。

回答が割れた工程を確かめる材料

三つ目は、次に何を補うかを講師が決められるかです。UMU AGLは習熟度を学習ポイント単位で表し、個人の学習パスマップとチーム単位のレポートに示します。どの工程の説明で回答が割れ、どの手順に質問が集まったのか。そこが見えれば、次に扱う題材を絞れます。読み取れるのは学習中の回答の傾向までで、業務での行動や改善の成果を示すものではありません。現状を書き出し、受講者が語り直し、伝わっていない箇所を確かめること。三つで一つの流れになるのです。

手順書を学習の題材に変える進め方

新入社員研修で渡す手順の学び直し

新入社員がタブレットで学習の進み方を確かめながら、業務の手順を順に学んでいるシーンです。

配属前に渡していた業務プロセスの文書や職務ごとの社内資料も、UMU AGLがコースに組み替えます。新入社員は読み進めながら、次にどの作業へ進むのかを問われ、返ってきた説明で理解を直していけるのです。

講師が受け取れるのは、どの手順の説明で回答が割れたかという傾向まで。一人で工程を回せるかどうかは、現場での指導と合わせて見極めます。

管理職研修で扱う自部門の工程

管理職が学習の画面に向かい、自部門の工程を題材にした問いに答えているシーンです。

工程の見直しに関する社内の方針や、部門ごとの手順の記録もUMU AGLがコースに整えます。管理職は自部門の工程を題材に、どこを先に確かめるのかを選び、その理由を自分の言葉で説明できます。

確認できるのは、学習アクティビティでの回答の傾向まで。実際の工程を見直すかどうかは、その工程を持つ部門と経営の判断として残ると言えます。

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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。
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製薬、金融・保険、製造、小売など幅広い業界で活用
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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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SOC 3:トラストサービス規準報告書
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GDPR:EU一般データ保護規則
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