製品
技能伝承の指導役を任された熟練者が、自分の作業を説明する資料づくりに時間を取れず、電話を受けながら白紙の画面に向き合っています。

技能伝承の指導役は、腕前だけで選ばれています

製造や技能の部門から技能伝承の相談が入ると、まず決まるのは誰に教えてもらうかです。その工程で一番うまい人の名前が挙がり、そのまま指導役に決まります。ただ、うまいことと教えられることは、同じではないのです。

UMUのソリューションを見る

渡す中身より先に決まる人選

教える人から決まる順序

技能伝承は、ある工程を担ってきた人の作業を、後任が同じように進められる形にして渡す取り組みです。ただ、着手して最初に決まるのは、何を渡すかという中身ではありません。誰に教えてもらうか、という人選のほうが先に固まるのです。製造や技能の部門から研修部門へ相談が届く時点で、対象の工程はすでに絞られており、それを任せられる人も数えるほどしかいません。日程の調整も、教材の形を考えることも、その一人が決まってから動き出します。

腕前が、そのまま指名の理由になります

誰に頼むかを選ぶとき、判断の材料になるのは腕前です。不良の少なさ、段取りの速さ、条件の悪い日でも仕上げてきた実績。そうした評価が積み重なっている人に声がかかります。技能を渡す取り組みである以上、この選び方には理屈が通っていると言えます。研修部門の担当者は工程の出来を自分で判定できないため、現場の評価をそのまま受け取るほかに手がないという事情もあります。

腕前とは別にある、説明の言葉

説明する機会が少なかった年月

工程を長く任されてきた人ほど、その作業を人に説明する場面は少なくなります。一人で回している間は、手順を言葉にしなくても仕事は進み、判断の理由をたずねられることもありません。説明が不得意だという話ではないのです。説明という作業に時間を使う機会が、その年月のあいだ回ってこなかっただけです。指導役に選ばれて初めて、自分の手つきを言葉に置き換える作業が生まれます。

腕前以外の条件を、先に言葉にします

技能そのものの良し悪しを、研修部門の担当者が判定することはできません。ただ、誰に教えてもらうかという人選の観点であれば、言葉にしておくことができます。自分の手順を説明する言葉を持っているか、後任からの質問に付き合える時間はあるか、話した内容を後から確かめられる形にできるか。腕前とは別のこうした条件を、指名の前に挙げておくことはできます。

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。
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

現場を持ったまま捻出する説明の時間

広い製造フロアで、指導役を任された一人のもとに後任が集まり、ほかの熟練者はそれぞれの作業を続けています。

作業の合間に置かれる説明

指導役に決まっても、その人の現場の仕事が減るわけではありません。日々の生産や検査を抱えたまま、説明の時間を作ることになります。しかも、腕の立つ人ほど難しい工程を任されていて、持ち場を空けにくいのです。研修部門が押さえられるのは、作業の切れ目の短い時間に限られます。

条件を入れ替えても候補は狭いままです

では腕前以外の条件で選べばよいかというと、そう単純でもありません。説明した内容を教材の形に書き起こすところまで求めると、今度は文章をまとめられる人しか候補に残りません。条件を一つ入れ替えただけで、指名はまた限られた誰かに戻ると言えます。人選の観点を広げるには、選ばれた人に回ってくる書く作業のほうを先に軽くする必要があります。

指導役が書かずに済む部分

口頭の説明を下書きの形にします

指導役の作業のうち、AIが肩代わりできるのは書き起こしの側です。口に出した説明や箇条書きのメモを受け取り、教材として読み進められる順番に組み直せます。白紙の画面に向かって文章を起こす作業は、その分だけ小さくなるのです。ただし、説明に割く時間そのものが消えるわけではありません。何をどこまで話すか、出てきた原稿が実際の手順と合っているか。どちらも、指導役本人が目を通して確かめる部分として残ります。

候補から外せる、書く力の条件

書く作業の重さが下がると、人選のときに置いていた条件を一つ外せます。文章をまとめられるかどうかは、候補に残るための条件ではなくなります。指導役に求められるのは、聞かれたことに自分の言葉で答えられるかどうか。誰をどの条件で選ぶかを決めるのは、引き続き研修マネージャーの判断です。AIの側に寄せられるのは、選ばれた人が抱える作業の一部にとどまります。

腕前以外の理由でも選べる指導役

同じ製造フロアで、複数の熟練者がそれぞれ後任と向かい合い、自分の担当する工程を落ち着いて説明しています。

候補が一人に絞られなくなります

技能伝承の進め方は、指導役の候補が広がるところから変わります。一番うまい人が持ち場を離せないなら、同じ工程を担える別の人に説明の役だけを頼む、という組み方も取れます。腕前の順位と指導役の順位を、必ずしも一致させなくてよくなるのです。現場の側も、生産の手を止めずに済む人から先に声をかけられます。

選んだ理由を言葉にできる状態

研修マネージャーの手元に残るのは、なぜその人に頼んだのかという説明です。後任の質問に付き合える時間があったこと、話した内容を後から確かめられる形にしたこと。こうした理由を挙げられれば、人選は現場と共有できる判断になります。技能の中身に踏み込めない立場でも、選び方の筋道なら自分の言葉で示せます。

重要なポイント

腕前と言葉が同じ人に集まらない事情

技能伝承では、その工程が一番うまい人がほぼ自動的に指導役になります。ただ、長く一人でその工程を回してきた人ほど、自分の手順を言葉にする機会は回ってきませんでした。本人の資質の問題ではなく、その必要が生じにくかったという経緯です。腕前の高さと、それを言葉にできることは、同じ一人に必ずしも集まるわけではないのです。

腕前以外の言葉で言えるか

指導役を決めたあとに確かめたいのは、その人を選んだ理由を腕前以外の言葉でも言えるかどうかです。説明に付き合える時間があったか、話した内容を後から確かめられるか。こうした条件を先に挙げておけば、候補が一人に絞られにくくなり、人選の理由も現場に伝えやすくなります。

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)
AI活用基盤
最新のエンタープライズ向けAIモデルを採用
企業データの外部共有・AI再学習への利用なし
エンタープライズ水準の高度なAIカスタマイズ
ハルシネーションのリスクを効果的に低減
多様なデータに対応し、実務での活用を支援
お問い合わせ