システム属人化解消を阻む育成側の3つの壁
担当者の手順書を研修にするたびに、スライドの整形や操作画面の録画、編集に講師の時間の大半が費やされます。公開が遅れる間も、質問は担当者に集まり続けます。
受講者ごとにつまずく操作は異なりますが、講師が一人ずつ補足する時間は限られています。解消されない疑問は、結局システムに詳しい担当者へ持ち込まれるのです。
受講完了率や最終テストの得点だけでは、誰がどの手順を身につけたかを確認できません。異動や退職で担当者が替わる際、業務を引き継げるかの判断材料がそろいにくくなります。
一人に集まる知識を、育成で引き継ぐ流れへ
UMU AGL(AI Generated Learning)は、あらゆる社内文書を即座にインタラクティブなコースへと変換し、AIを活用した効果的な学習体験を提供します。
月末の締め処理で画面が止まると、問い合わせは決まって同じ担当者に集まります。研修部門はその知識を広げる役割を担いながら、教材づくりの工数と、受講者ごとに異なる疑問への対応に追われています。足りないのは、手順書を短期間でコースにし、学習中の疑問に応え、習得状況まで確かめられる育成の仕組みと言えます。UMU AGL は、この課題を解決するために生まれました。
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。
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。
チームで操作を習得する流れ
講師は整形や録画の作業から離れ、担当者の手順書を早い段階で受講できるコースとして公開できます。効率と学習設計の専門性を両立したコース作成につながります。
受講者は自分のペースで学習を進め、つまずいた操作をその場で解消できます。担当者に質問を持ち込む前に理解を深められ、学習への参加度も高まります。
誰がどの手順をどこまで習得したかを確認でき、理解が浅い箇所に絞ってフォローアップ研修を組めます。担当者の異動に備えた引き継ぎの判断材料にもなります。
手順書から学習ポイントを抽出する作成工程
学習ポイントの抽出から受講用コースの生成まで
UMU AGL は、担当者の手順書をAIが解析して学習ポイントを抽出し、そのまま受講できるコースを生成します。文書にない勘所は担当者が書き足す必要がありますが、整形や録画を重ねる従来の作り方より短い工程で公開できます。
受講者の疑問にAIがその場で答える学習支援
三つの役割を同時に担うAIによる個別の学習支援
UMU AGL のAIは、講義(Teacher)・気づき(Coach)・個別サポート(Tutor)の三役を担います。講師の手が回る範囲で補う従来の研修と比べ、つまずいた受講者に合わせて説明と質疑応答をその場で行えます。
誰がどの手順を習得したかを示す学習ポイント別の分析
手順ごとの習熟度を数値で示すチーム別レポート
UMU AGL は、学習ポイントごとに習熟度を数値化し、受講者一人ひとりの習熟状況とチーム全体の学習効果をレポートにまとめます。最終テストの得点で判断する従来の評価と比べ、手順のうち理解が分かれた箇所まで特定できます。