製品
新人研修でクイズ形式とチームビルディングを検討する前に、受講者が説明を聞くだけになっている状況を示したシーンです。

新人研修のクイズ形式とチームビルディング、分けて設計する理由

新人研修の企画では、設問に答える形式と、初めて会う受講者どうしが話す時間を、どちらも聞くだけの状態を避けるために並べて置きます。日程には収まりますが、それぞれで何が残るのかは、研修が終わるまで見えにくいままなのです。

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一人で答える場面と、互いに話す場面

一人ひとりの理解の確認

設問に答える形式が受け持つのは、受講者が自分の理解を自分で確かめることです。説明を聞いて分かったという手応えと、必要なときに思い出せることは、同じとは限りません。答えを選び、選んだ理由まで言葉にしたところで、どこがあいまいだったのかが本人に見えてくるのです。同じ設問に全員が向き合う形にして初めて、この確認は人数分そろいます。全員で一つの答えを出す形にすると、一人ひとりの理解を確かめる働きは弱まります。

初めて会う人どうしの関係づくり

一方、初めて顔を合わせる受講者どうしが話す時間が受け持つのは、配属後に質問できる相手を知っておくことです。何が分かっていないかを口に出せるかどうかは、同じ場にいた相手を知っているかどうかにも左右されます。正解を決める活動ではないため、理解の確認とは評価の軸が違うと言えます。二つを別々に置き、それぞれで何を確かめ、何を確かめない活動なのかを先に決めておくと、どちらの時間も短くせずに済みます。研修全体の組み立ても、受け入れ側に説明しやすくなります。

混ぜて設計したときに起きること

代表して答えて終わる形

二つを一つにまとめると、チーム対抗で設問に答える形になりやすく、答えを知っている受講者が代表して答えることになります。場は盛り上がりますが、残りの受講者は自分の理解を確かめないまま次に進むため、聞くだけの時間と変わらない結果になるのです。

用意しきれない設問と解説

一人ずつ答える形にするには、全員分の設問と、答え合わせで返す解説が要ります。本業を持ちながら登壇する社内講師にとって、知っていることを設問の形に直す作業は手間がかかり、学習設計を学ぶ時間も取りにくいため、用意が間に合わないまま当日を迎えることになります。

後から確かめられない理解の状況

研修が終わったあとに手元へ残るのは、出席の記録と当日の印象です。どの内容で手が止まったのかがそこに表れないため、配属先に伝える内容も、次回どこを厚くするかも、見当で決めることになります。それぞれで何が残ったのかは、後から確かめにくいと言えます。

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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代表して答える形から、各自が答える形へ

インタラクティブな学習の中で、受講者が問いに答えながら理解を確かめられる画面です。

全員が自分の言葉で答える形

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、受講者一人ひとりに合わせた学習を支援します。ナレッジカードやクイズ、状況をもとにした問いかけを学習の中に置くため、受講者は説明を聞くだけでなく、自分で答え、学んだ内容を自分の言葉で言い直すことになるのです。代表者が一度答えて終わる形から、全員が答える形へ変わります。

設問と解説を用意する手立て

講師との対話から知識の要点を引き出し、コースの構成にまとめていく画面です。

対話で引き出す自部門の知識

問いかけの中身をどこから持ってくるかは、講師の側に残る課題です。UMU AGLは知識の要点を引き出す手順を用意し、講師が対話形式の質問に答えていくと、要点が整理され、インタラクティブなコースの形にまとまります。学習設計を別に学ばなくても、手元の手順書や製品資料を出発点にして、一人ずつ答える内容を組み立てられるのです。構成をはじめから考える作業は軽くなりますが、何を正解とするかを決めるのは、業務を知る講師の側に残ります。

どちらの場面で、何が残るのか

学習ポイントごとの回答状況から、チームの理解の偏りを確かめられるレポート画面です。

記録に表れるものと、表れないもの

残る情報の形も、二つで違います。UMU AGLは、どこを読み飛ばしたか、どの問いにどう答えたかを学習ポイント単位で記録し、チーム単位のレポートにまとめます。一人で答える形で確かめたかったことは、ここに表れるのです。互いに話す時間で生まれた関係は記録に残らないため、講師が見て判断する部分として残ります。設問を用意し、全員に答えてもらい、残った記録を次の組み立てに生かす流れがそろうと、二つを分けて置く設計を続けられます。

手元の資料から始まる2つの学習

配属前の新入社員研修

新入社員がタブレットで学習の全体像をたどり、いま取り組む内容を確かめているシーンです。

新入社員に渡していた製品マニュアルや業務プロセスの社内資料を、UMU AGLがコースとして構成します。新入社員は解説を受けながら職務知識の問いに回答し、具体的な状況では自分で判断してみます。

一人ずつ答えた結果が学習アクティビティごとに残るため、社内講師は互いに話す時間に何を回すかを決めやすくなります。単独で任せる判断は現場に残ります。

新製品リリース時の営業向け学習

営業担当者が、問いに答えながら製品知識を確かめているシーンです。

新製品の資料をUMU AGLがコースとして構成し、営業担当者は訴求の要点を自分の言葉で説明し、よくある製品関連の質問に答え、顧客と向き合う状況を想定した判断まで練習します。

どの説明でつまずきやすいのかを、顧客に会う前に事業責任者が把握できます。分かるのは学習の状況までで、商談の結果を裏づけるものではありません。

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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
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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