階層別研修の振り返りで直面する3つの壁
経営層から研修の成果を問われても、示せるのは受講完了率とテスト得点だけです。業績が伸びない原因が知識不足か活用の課題かを判断できず、的を絞ったフォローアップ研修を実施できません。
新任管理職や中堅社員に求める行動は、部門ごとに異なります。研修部門の視点だけで内容を決めると、受講者は業務の場面で知識を思い出せず、研修の実施そのものが目的になりがちです。
汎用的なAIツールで階層別のコースを作ると、同じ目的で作り直しても構成や質が毎回変わります。多人数が同時に受講する場合、階層や担当者によって学習体験にばらつきが生じるのです。
振り返りの結果を、次の研修設計へ
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。
階層別研修を振り返る段階で、研修部門は成果の説明と次の設計判断を同時に求められます。足りないのは、学習ポイントごとの習熟度を把握し、その結果を現場の要件とあわせて設計に反映する仕組みです。さらに、どの階層にも同じ品質でコースを提供できなければ、振り返りは改善につながりにくいと言えます。UMU AGLは、まさにこの課題の解決からスタートします。
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。
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。
振り返りを生かす3つの仕組み
階層ごとに、各学習ポイントをどの程度習得しているかを確認できます。完了率では見えなかった能力のギャップをもとに、対象を絞ったフォローアップ研修を計画しやすくなります。
要件定義やアウトライン、学習設計の各段階で事業部門の視点をすり合わせられます。現場が納得できるコース設計を実現し、手戻りや修正にかかるコストを抑えられるのが特徴です。
担当者や作成時期が変わっても、同種のコースを一定の品質で提供できます。多人数が同時に受講する場合も、各階層に一貫した学習体験を用意できます。
学習ポイント単位の習熟度トラッキング
個人とチームの習熟度を学習ポイントごとに可視化
習熟度を学習ポイント単位で数値化し、一人ひとりの知識やスキルの習熟状況を可視化します。チーム単位の総合的な学習効果レポートも確認できるため、テスト得点だけでは見えなかった階層ごとの強みと弱みを把握できます。
設計の各段階で関係者の合意を得るプロセス
要件整理から学習設計まで段階的に進む作成フロー
コースは、要件整理からアウトライン作成、学習設計へと明確な手順で進みます。各段階で関係者全員が内容を確認して合意を形成するため、講師の視点だけで決める進め方と比べ、事業部門の期待を設計に反映しやすくなります。
数百の設計判断を標準として組み込んだ基盤
学習科学と研修支援の知見に基づく安定したコース生成
学習ポイントごとの情報量や教える順序など、数百に及ぶ設計判断を、学習科学と多様な業界の研修支援で得た知見に基づき標準化しています。その基盤に各企業固有の情報を重ねて生成するため、何度生成しても質の高い結果を再現できます。
UMUが選ばれる理由
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