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新人研修で、できた人に手を上げさせる確認を待つ間、受講者が文字の多い画面を読み続けているシーンです。

新人研修で、できた人に手を上げさせる確認の限界

新人研修の途中で、できた人に手を上げさせる確認は、その場で全員の状況を知る数少ない手段です。ただし手が上がる数は、理解の広がりよりも周りの様子に左右されます。事業部門の責任者が見直せるのは、確認の手段そのものなのです。

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手が上がった数から、一人ずつの回答へ

挙手は何を示しているか

手が上がった数が示すのは、いま手を上げてもよいと判断した人の数であり、理解の度合いがそのまま表れるわけではありません。分かっていないと言い出しにくい状況は誰にでも起こりますし、周りが何人上げているかを見てから決める人もいます。挙手で集まるのは、確かめたかった一人ひとりの理解ではなく、その場で示された反応なのです。

一人ずつの回答が残る形

置き換える先は、全員が同じ問いに自分の答えを出し、その回答がその場に残る形です。条件は3つあります。まず、周りの様子を見なくても答えられること。次に、答えが本人と管理する側の双方に記録として残ること。そして、答えた直後に正しい理解へ戻れることです。この3つがそろえば、確認の回数を増やさなくても、どの内容で誰が止まっているかを後から読み取れると言えます。挙手の代わりに一人を指名して発言を求める方法は、受講者の負担が増えるだけで、3つのどれも満たしません。

挙手に頼る確認、3つの課題

理解を試す機会がない受講

説明を聞く時間が中心の構成では、受講者が自分の理解を試す機会はほとんどありません。分かったつもりのまま次の内容へ進むため、配属後に同じ説明をもう一度繰り返すことになりがちです。受け取った側の理解は、実務で使うときまで表に出てこないのです。

研修部門の制作日程への依存

問いと回答を含む形に研修を組み替えるには、手元の資料を作り直す作業が必要になります。作り直す手段を事業部門が持っているとは限らず、研修部門の日程を待つうちに当日が近づき、例年どおりの進め方に落ち着きます。

結果の数字しか届かない報告

事業部門の手元に届くのは、受講の実績と最終テストの点数という、研修が終わったあとの結果です。途中でどの内容が伝わらなかったかまでは分からないため、顧客対応の遅れや問い合わせの増加という形で、不足があとから表面化します。

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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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。
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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?”
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全員の理解は、どこで分かるのか

学習の途中でAIが問いを出し、受講者が自分の言葉で答えを入力している画面です。

説明の途中に置かれた問い

分かるのは、説明の途中に置かれた問いへの回答です。ここで使えるのが、UMU AGL(AI Generated Learning)です。AIが社内文書を読み取り、解説と問いを含むインタラクティブなコースに組み立て、研修コースの作成と、受講者ごとの学習の進み方の両方を支援するのです。コースには学習カードや選択問題、実際の状況をもとにした課題が置かれ、受講者は周りを見ずに自分の答えを入力します。

現場の資料から、確認まで備えたコース

担当者との対話から要点を引き出し、コースの構成としてまとめている画面です。

対話に答えて整えるコース構成

もっとも、この形の確認は、コースを用意できてはじめて成り立つのです。UMU AGLは、事業部門の担当者が持つ手順や判断の勘所を、対話形式の質問で引き出しながら構成にまとめます。新入社員の受け入れや新製品の説明といった、研修でよく扱うシーンのテンプレートと、学習の科学に基づく設計を備えているため、学習設計を学び直さなくても、問いとフィードバックを含む形に整えられます。必要になった時点で、事業部門の側から準備を始められると言えます。

受講率では見えない、つまずきの所在

回答が分かれた設問と、期間を空けた再テストの結果を、チーム単位でまとめた画面です。

設問ごとに残る回答の記録

残った回答は、そのままチームの状況として読み取れます。UMU AGLは学習ポイント単位で習熟の度合いを数値にし、設問への回答に加えて、閲覧の時間や読み飛ばした箇所、期間を空けた再テストの正答率、追加の質問の数まで記録します。事業部門の責任者は、問題が表面化する前に、どの内容で回答が分かれているかをレポートで確認できるのです。分かるのは学習の状況までであり、業務の遂行そのものを示すものではありません。

確認の形を置き換える2つの研修

配属前の職務知識を確かめる新入社員研修

新入社員が手元の端末で、職務知識のコースを進めながら学習の全体像を確かめているシーンです。

UMU AGLは、配属先の手順書や職務ごとの資料をインタラクティブなコースにまとめ直します。新入社員は説明を読んだあとに要点へ答え、判断が必要な箇所では自分の選んだ対応を示します。

どの内容で回答が分かれたかを、受け入れ先の部門が確認できます。任せてよい業務の範囲は、現場の上司が判断します。

リリース直後に確かめる営業研修

営業担当者が外出先で、手元の端末に表示された問いへ答えているシーンです。

UMU AGLは、製品部門がまとめた新製品の資料から営業担当者向けのコースを組み立てます。担当者は要点を確かめながら、顧客からよく出る質問への答え方を自分の言葉で入力します。

説明の分かれやすい箇所を、顧客との面談の前に把握できます。示しているのは学習の記録であり、商談の結果を予測す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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