製品
サービス業の教育でも起こりがちな、余白のない文字だけの画面に向かい、受講者が頬づえをついて眠気をこらえているシーンです。

サービス業の教育、集めずに進める設計へ

サービス業では、固定の席も会社のメールも持たない従業員がいて、シフトによって勤務の時間帯もそろいません。同じ場所に全員を集めて教える形のままでは、そこから外れた人に教育の中身が渡らないままになるのです。

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サービス業の教育は何から組み直すか

短い時間で完結する形

まず外すべきなのは、全員を同じ時間に集めるという前提です。勤務の時間帯がそろわない以上、教育の中身は一人でも進められる長さに分け、勤務の合間に少しずつ扱える形にしておく必要があります。まとまった時間を取れた人だけが先へ進み、そうでない人の学習が止まる状態は、設計の側であらかじめ避けられるのです。日程を調整し直すよりも、集まらなくても成り立つ形をつくるほうが、拠点をまたぐ運用には向いています。

教える内容をどこから取るか

もう一つは、教える中身をどこから取るかという問いです。標準の手順書だけを配ると、現場ですでに通用しているやり方が抜け落ちます。判断に迷いやすい状況や、経験のある担当者が実際に使い分けている手順まで教育の中身へ引き上げておけば、読んだ内容と目の前の業務との距離は縮まると言えます。進め方と中身の出どころ、この二つを同時に見直してはじめて、サービス業の教育は設計として成り立ちます。

一律に配って終わる教育の限界

答える機会のない学習

資料や動画を配る形の教育では、受講者が自分で考えて答える機会がほとんどありません。内容を最後まで見た記録は残っても、業務の場で同じ判断ができるかどうかは別の話です。学習の完了と実務での活用は、同じものではないのです。

形にならない現場の知識

現場の判断や手順に最も詳しいのは、日々その業務を担う担当者です。ただ、学習設計の経験がないため持っている知識を教育の中身へ組み立てる手立てがなく、研修部門の制作の順番を待つあいだ、現場で通用しているやり方は文書に残らないままになります。

見えないままの拠点ごとの理解

複数の拠点へ同じ内容を配ったあと、責任者の手元に残るのは学習の完了記録だけです。どの拠点のどの内容で理解が分かれたのかは分からず、確認の工程に充てる時間も日々の運営の中では限られるため、業務の場で問題が表面化してから教育の抜けに気づくことになります。

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
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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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短い単位に分けて渡す学習へ

学習の途中でAIが問いを投げかけ、受講者が学んだ内容を思い出しながら答えている画面です。

一区切りごとの問いと答え

ここで手がかりになるのが、UMU AGL(AI Generated Learning)です。AIが社内文書をインタラクティブなコースへ変換し、コースの作成と受講者一人ひとりの学習の両方を支えるのがこのプロダクトなのです。マイクロラーニングの考え方で内容を小さな学習単位へ分け、コースの時間に応じて項目の数を調整し、学習の地図として並べ直します。受講者は一区切りごとに問いへ答えながら進むため、勤務の合間の短い時間でも再開しやすくなります。

現場の判断から組み立てるコース

社内文書をアップロードした画面から、対話に答える形でコースのアウトラインが組み上がっていく様子を示した画面です。

対話に答えるだけの組み立て

次に必要になるのは、中身の出どころを現場側へ移すことです。UMU AGLは、手元の社内資料を読み取ったうえで、要点を引き出す質問を順に投げかけます。現場の担当者は白紙から構成を考えるのではなく、問いに答えながらコースの骨組みを固められるのです。学習設計をあらためて学ばなくても、すでに通用しているやり方をそのまま教育の中身にできます。研修部門の制作の順番を待たずに、業務の変化へ合わせて直していけるようになります。

どの内容で理解が分かれたか

チーム単位の習得の状況と、設問ごとの回答の傾向をまとめたレポート画面です。

学習の記録が示す範囲

最後は、配ったあとの状況をどう確かめるかです。UMU AGLは学習ポイント単位で習得の度合いを数値にし、閲覧の時間、設問への回答、一定期間後の再テストの正答率までチーム単位のレポートにまとめます。責任者が確かめられるのは、どの拠点のどの内容で理解が分かれたのかという学習の中の状況までだと言えます。実務の成果そのものを示すわけではありません。短く分けて配り、現場の中身を入れ、拠点ごとの状況まで見る流れがそろって、一つの設計になるのです。

入社時と昇任時、それぞれの使い方

入社時に渡す業務の手順

受講者がタブレットに表示された学習の地図で、現在の進み具合を確かめているシーンです。

入社時に配る手順書や職務の資料をUMU AGLでコースに変えると、新入社員は読んだ内容について問いに答え、判断が必要な状況にも学習の中で触れられます。先輩が同じ説明を繰り返す回数も抑えられます。

責任者が確かめられるのは、学習アクティビティごとの完了と回答の内容までです。実務を単独でこなせることまでを示すものではありません。

管理職に求める判断の基準

状況を想定した設問に向き合い、選択肢を比べながら判断を考えているシーンです。

評価の運用や部門運営の手引きといった社内文書をコースにすると、管理職は条文を読むだけでなく、判断が求められる状況を想定した設問に自分の考えで答え、返ってきた説明から理解を直せます。

ここで得られるのは、どの規程の解釈が分かれたかという学習の中の情報です。日々のマネジメントの質を保証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
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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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