製品
新人研修にプロジェクト型ロボコンを取り入れる前に、新入社員が学習の進め方に迷っているシーンです。

新人研修にプロジェクト型ロボコンを活かす学習設計

製造の現場では、新人研修に実習型のプログラムを取り入れる動きが広がっています。チームでロボットを作り競う形式なら、新人が自ら考える時間を確保できます。ただ、誰が何を理解したのかは、完成した機体からは読み取れないのです。

UMUのソリューションを見る

実習の前後に置く2つの学習

実習前に必要な前提知識

プロジェクト型ロボコンが研修として機能するのは、参加者が設計や加工、制御の基礎を一定の水準まで理解している場合です。基礎が足りないまま実習に入ると、新人は手順をなぞるだけになり、配線を任された担当が回路の考え方を知らないまま作業を終えることもあります。チーム内で作業を分担した時点で学習の機会にも偏りが出るため、実習の前に、扱う設備や工程、安全上の要件を学習として整えておく必要があると言えます。

一人ひとりの理解をどう確かめるか

競技の結果は、チーム全体の成果として表れます。優勝したチームの全員が同じ水準で理解しているとは限らず、敗れたチームに正確な理解を持つ新人がいることもあります。個人が何を理解し、どこでつまずいたのかは、実習そのものとは別に、学習の過程を記録として残す設計があってはじめて見えてくるのです。どの内容で回答が分かれ、どこで質問が集中したのかまで残せれば、配属先での指導の重点を決められます。

実施の前に確認したい3つの課題

コース化を待つ現場の知見

実習で扱う設備や工程の知識は、事業部門の技術者が最も詳しく把握しています。ただ、それを学習コンテンツとして構成するには、学習設計の方法論が必要です。研修部門の制作スケジュールに合わせると、実習の開始時期に内容が間に合わないのです。

個別の疑問に追いつかない指導体制

製作が進むほど、新人が抱える疑問はチームごと、担当ごとに個別に分かれていきます。センサーの値が安定しない、機構が想定どおりに動かないといった問いに、限られた人数の指導役では答えが追いつかず、疑問を抱えたまま作業だけが進んでしまうと言えます。

競技の結果では見えない理解

ロボコンの結果はチーム単位の成果であり、個人が何をどこまで理解しているかは表れません。事業部門の責任者が知識の不足に気づくのは、配属後に手戻りや対応の遅れが生じてからで、気づいた時点では現場の工数にも納期にも影響が出ています。

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
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

現場の知見を、実習前の学習へ

事業部門の技術者が対話形式の質問に答えながら、コースの構成を整えている画面です。

対話で進めるコース作成

UMU AGL(AI Generated Learning)は、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の学習体験の両方を支援します。実習で使う作業手順書や設備の資料を渡すと、UMU AGLが要点を引き出す質問を投げかけ、技術者は答えるだけでコースの構成が整い、学習設計の理論を学び直す必要もありません。研修部門の制作スケジュールを待たずに、実習の開始時期に合わせて前提知識の学習を用意できるのです。

実習を止めない個別の質疑応答

AIがトレーナー、チューター、コーチの役割を担い、受講者の質問に個別に答えている画面です。

聞ける相手が常にいる実習

前提知識を用意しても、実習が始まれば新人ごとに異なる疑問が出てきます。UMU AGLでは、AIが説明ではトレーナー、質問ではチューター、練習ではコーチの役割を担い、一人ひとりの状況に応じた回答をその場で返します。指導役は繰り返しの説明から離れ、設計上の判断や安全に関わる指導に時間を使えるようになるのです。新人は、指導役の人数に学習の進み方を合わせずに済みます。

個人の理解は、どこに表れるか

チーム全体の習熟度と、学習ポイントごとの正誤の分布を確認できる分析レポートの画面です。

学習ポイント単位の習熟度

UMU AGLは、閲覧の時間、読み飛ばしの有無、設問への回答、追加の質問の頻度までを学習ポイント単位で記録します。事業部門の責任者は、どの内容で誤答が集まったかをレポートで確認でき、配属前に指導を重ねる範囲を絞り込めます。前提知識の用意、実習中の質疑応答、理解の記録がそろうことで、ロボコンの位置づけは競技から学習の設計へと移ると言えます。分かるのは理解の状態であり、実技や作業資格の確認に代わるものではありません。

UMU AGLで、社内資料を学習に組み込む流れ

新入社員研修での活用

新入社員がタブレットで学習マップを見ながら、次に学ぶ内容を確認しているシーンです。

配属先の作業手順書や設備の資料をUMU AGLでコースに構成すると、新入社員は要点を理解し、設問に答え、想定した状況で判断しながら学習を進められます。実習の前に、理解のズレを直す機会を持てます。

管理者が確認できるのは、どの学習アクティビティで回答が分かれたかという記録なのです。分かるのは理解の状態であり、実務の遂行力そのものではありません。

管理職研修での活用

実習の指導を担う管理職が、想定した状況で判断を選びながら学習しているシーンです。

実習の指導にあたる管理職向けに、指導の基準や過去のトラブルの記録をUMU AGLでコースに構成します。管理職は要点を説明し、状況に応じた判断を選ぶところまで学習を進められると言えます。

事業部門の責任者は、どの判断で迷いが残りやすいかを学習の記録から確認できます。マネジメント行動の変化まで示すものではありません。

UMUのソリューションを見る

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
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)
AI活用基盤
最新のエンタープライズ向けAIモデルを採用
企業データの外部共有・AI再学習への利用なし
エンタープライズ水準の高度なAIカスタマイズ
ハルシネーションのリスクを効果的に低減
多様なデータに対応し、実務での活用を支援
お問い合わせ