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リスキリングのコースを受講し終えたものの、学んだ内容を実務ですぐに思い出せずにいるシーンです。

リスキリング、コースの配信から習得の確認へ

担当する業務が変われば、必要な知識も入れ替わります。研修は用意でき、受講も進んでいます。それでも、役割が変わった社員が現場で判断を求められた瞬間には、手が止まるのです。受講の記録と、実務で使える状態は同じではありません。

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リスキリングは何を設計する取り組みか

知識の提供から判断の練習へ

リスキリングで求められるのは、新しい業務の知識を覚えることだけではありません。同じ手順書を読んでいても、扱う案件や相手の状況が変われば、選ぶべき対応は変わります。知識の解説に加えて、状況を読み取って1つの対応を選ぶところまでを練習の対象に含めて、はじめて実務での判断につながるのです。

業務に入る前に見える理解の状態

同時に確かめたいのは、学んだ内容がどこまで理解されているかを、業務に入る前に把握できるかどうかという点です。受講率や修了率は集計できますが、それは学習の量を示す数字にとどまります。どの内容でつまずいているかが受講の直後に分かれば、担当を任せる前に補足の説明を加えられると言えます。この確認を置かないまま現場に送り出すと、手戻りや品質のばらつきが起きて初めて課題に気づくことになります。リスキリングの設計は、この確認をどこに置くかという判断にも左右されます。

リスキリングが定着しにくい3つの要因

コースにならない現場の知識

新しい業務の進め方を最もよく知っているのは、その業務を担当してきた社員です。ただ、その知識を研修の形にするには、構成を考え、練習の問いを作る作業が必要になります。通常業務と並行して進めるため、頭の中にある内容が学習の中身に反映されないまま時間が過ぎるのです。

読み終えた記録と実務の判断

新しい制度や手順を伝える際は、説明資料や動画を配って各自で確認してもらう形が一般的です。ただ、受講者が内容を自分の言葉で言い直したり、想定されるケースで判断したりする機会は多くありません。見た記録は残っても、業務の場で同じ判断ができるとは限らないと言えます。

見えないままの習得のばらつき

受講率と修了率は集計できても、どの内容を誰がまだ理解できていないかまでは分かりません。指導が入るのは手戻りや品質の問題が起きてからで、同じつまずきが複数の担当者に共通していても、気づくのは業務に影響が出たあとになります。

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
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。
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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。
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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?”
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業務知識をコースに変えるのは誰か

担当者が対話形式の質問に答えながら、業務知識をコースの構成に整理している画面です。

対話に答えるだけで進むコース作成

ここで手がかりになるのが、UMU AGL(AI Generated Learning)です。AIで社内文書をインタラクティブなコースに変換し、コース作成と受講者ごとの学習の両方を支えます。リスキリングの中身を最もよく知っているのは、その業務を担当してきた社員だと言えます。UMU AGLは対話形式の質問で要点を引き出し、コースの構成としてまとめます。学習設計の理論を別に学ぶ必要はなく、白紙の資料に向き合う時間も短くなるのです。

問いに答えながら進む学習の設計

学習の途中でクイズやケースに回答し、理解を確かめながら進められる画面です。

知識を使う練習まで含む学習の流れ

コースを用意しても、受講者が画面を眺めているだけでは、新しい業務の判断は身につきにくいと言えます。そこでUMU AGLは、ナレッジカード、インタラクティブなクイズ、ケースシミュレーションを学習の途中に置き、受講者が問いに答え、学んだ内容を自分の言葉で言い直せるようにします。理解が止まったところではその場で質問でき、AIの回答を受けたあとは元の解説に戻れます。実務で求められる判断を、学習の中で先に経験できるのです。

受講率の集計から、理解の状態の把握へ

学習ポイントごとの回答状況から、チームの習得の偏りを読み取れるレポート画面です。

回答が割れた学習ポイントの特定

誰が何を理解できていないか分からないまま、新しい担当業務に送り出す状態は残ります。UMU AGLは、閲覧の時間、読み飛ばしの有無、設問への回答状況、一定期間後の再テストの正答率を記録し、チームの習得状況をレポートにまとめます。回答が割れている学習ポイントを特定できるため、業務を任せる前に補足の説明を用意できるのです。現場の知識をコースに変え、受講者が考えながら学び、習得の状態を確かめる流れが、ここで一続きにつながります。

担当業務が変わるときのUMU AGLの使い方

新製品の担当に移る営業担当者

新製品の資料を、営業担当者向けのインタラクティブなコースへ変換しているシーンです。

製品資料やよくある質問の一覧を、UMU AGLがインタラクティブなコースに変換します。営業担当者は読むだけでなく、要点に回答し、顧客とのやり取りを想定して対応を選びながら進めます。

事業部門の責任者は、各学習アクティビティでの回答状況を確認できます。分かるのは学習の中での理解の状態であり、商談の結果を示すものではありません。

管理職の役割に移る社員

管理職に求められる判断を、ケースに沿って選びながら学習しているシーンです。

評価の基準や面談の進め方をまとめた社内文書を、UMU AGLがコースに変換します。新しく管理職を担う社員は、想定されるケースでどう対応するかを選び、フィードバックを受けながら理解を整えます。

研修の担当者は、どの内容で回答が割れたかを事前に確認できます。学習の中で得られる情報であり、マネジメント行動の変化を示すものではありません。

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UMUが選ばれる理由

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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
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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
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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