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リアルタイムフィードバックのない研修を終えた受講者が、白紙のノートを前に内容を思い出せずにいるシーンです。

リアルタイムフィードバックを研修に組み込む条件

研修資料を配信すれば内容は伝えられ、手元に残るのは受講率と修了率。それでも、受講者が学習の途中で答えを示し、その答えに反応が返る機会は多くありません。実務で引き出せる形にするには、この機会を用意する条件が問われます。

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どこからがリアルタイムなのか

答えた直後に返るかどうか

リアルタイムフィードバックが指すのは、受講者が学習の途中で質問に答え、自分の言葉で説明した直後に、その内容へ返ってくる反応です。研修後のアンケートや最終テストの結果通知も受講者に情報を返しますが、返るのは学習が終わったあと。学習の途中であれば、受講者は自分の理解がどこでずれていたのかをその場で確かめ、理解を修正したうえで次の内容に進めます。同じ内容を伝えていても、この返るタイミングの違いによって、受講者の手元に残るものは変わってくるのです。

成立しているかを見分ける基準

研修に組み込めているかどうかは、三つの点から確かめられます。一つは、受講者が答える機会がコースの中に用意されているかどうか。二つ目は、返ってくる内容が一人ひとりの答えに応じているかどうかです。三つ目に、そのやり取りが講師の手元に記録として残るかどうかも、基準の一つと言えます。配信の速さや通知のタイミングだけを整えても、この三つがそろわなければ、受講者は自分の理解を確かめられません。

従来のコースに残る三つの課題

受け取るだけで終わる学習

録画コースと配布資料、最終テストで組み立てた研修では、受講者は内容を受け取るだけで修了できます。読み飛ばしても再生時間は進み、修了率は目標を満たします。それでも、顧客から具体的な条件を挙げて質問されると、どの知識が当てはまるのか答えに詰まることがあるのです。

講師一人では回らない個別指導

同じ内容を同じ順序で進めるコースでは、すでに知っている受講者は退屈し、基礎が足りない受講者は途中でつまずきます。つまずいた受講者に個別で解説を返せれば理解は戻りますが、講師が受講者全員に一人ずつ向き合う時間は、確保しにくいものです。

修了率だけが残る記録

研修が終わって手元に残るのは、修了率と最終テストの点数。どの学習ポイントで誤りが集中したのか、どこで読み飛ばしが起きたのかまでは分からないため、フォローアップの対象を絞り込めません。チームとして弱い箇所が、次の研修まで手つかずで残りやすくなります。

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
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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受け取る学習から、答える学習へ

学習の途中でAIが問いかけ、受講者が自分の言葉で答えているUMU AGLの画面です。

学習の途中に置く回答の機会

UMU AGLは、AIを使って企業文書をインタラクティブなコースに変換し、コース開発と従業員の学習の両方を支援します。UMU AGL(AI Generated Learning)が生成したコースに入るのは、クイズやケースシミュレーション。受講者は学習の途中で問いに答え、学んだ内容を自分の言葉で言い直します。分からない箇所はその場で質問でき、AIが答えたあとは解説に戻ります。読み進めるだけの研修とは、受講者の関わり方が変わるのです。

誰が一人ひとりに返すのか

AIがトレーナー、チューター、コーチと役割を切り替えながら受講者を支援しているUMU AGLの画面です。

役割を切り替えて返すAI

答える機会を置いても、返ってくる内容が全員同じ解説であれば、つまずいた受講者の理解は戻りにくいと言えます。UMU AGLでは、AIが講義のときはトレーナー、質問を受けたときはチューター、練習のときはコーチとして役割を切り替え、受講者の答えに応じた解説を返します。個別の対応を講師の人手に振り分けなくても、受講者は自分がつまずいた箇所から理解を組み直せます。講師は、どの内容を先に扱うかという設計の判断に時間を使えるようになるのです。

やり取りが残る学習ポイント単位の記録

学習ポイントごとの習熟度と、チームで誤りが集中している箇所を一覧で確認できるUMU AGLの画面です。

学習ポイントごとに見える習熟度

返した解説は、受講者の手元だけで消えるものではありません。UMU AGLは学習ポイント単位で習熟度を数値化し、個人の記録とチームのレポートを提供します。講師が確認できるのは、誤りが集中している学習ポイント。対象を絞ったフォローアップも組めます。答える機会、答えに応じた解説、残る記録。この三つがそろって、リアルタイムフィードバックは一つの流れになるのです。分かるのは学習アクティビティでのパフォーマンスであり、実践力の裏づけではありません。

UMU AGLを取り入れる二つの研修

新入社員研修

新入社員がタブレットで学習の流れと現在の進捗を確認しているシーンです。

職務資料をコースとして構成:製品マニュアルや業務プロセス文書、職務資料をUMU AGLがインタラクティブなコースとして構成し、新入社員は学習の中で要点を理解し、質問に答え、示された状況で判断します。

指導で補う内容の手がかり:管理者は、各学習アクティビティの完了状況と回答の傾向を確認したうえで、先輩社員が指導で補う内容を決められます。

新製品リリース時の営業研修

営業担当者がスマートフォンで問いに答えながら製品知識を確かめているシーンです。

製品資料を学習の中の練習へ:新製品の資料をUMU AGLがコースとして構成し、営業担当者は学習の中で訴求ポイントを自分の言葉で説明し、よくある質問に答え、顧客対応の局面でどう伝えるかを練習します。

案内を始める前に分かるズレ:研修担当者は、これらの学習アクティビティでのパフォーマンスから、顧客とのやり取りが始まる前に、理解のズレが残る箇所を把握できます。

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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。
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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