製品
膨大な業務ドキュメントを前に、研修コンテンツへ変換する作業の壁に直面しているシーンです。

研修コンテンツ作成ツールは、要件の合意から始まる設計へ

研修コンテンツ作成ツールを比べると生成の速さに目が向きがちですが、事業部門と要件をすり合わせずに作ったコースは実務とずれ、公開後の手戻りを招きます。UMU AGL は、要件定義から学習設計までを関係者と合意して進めるコース作成に応えます。

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講師の視点だけで進む教材作成の3つの課題

実務とずれる教材内容

マニュアルや規程を講師の視点だけでコースにすると、公開直前に事業部門が事例の差し替えを求めることも少なくありません。修正が重なり、受講者も知識を業務で使えないままになります。

情報量に埋もれる要点

長い動画や資料を通しで視聴するだけの研修では、受講者が一度に処理できる量を超えやすくなります。受講は完了しても、顧客の具体的な質問には答えられない状態が残るのです。

完了率に隠れる理解差

受講完了率と最終テストの得点だけでは、どの学習ポイントで理解が止まったのかを確認できません。成果が伸びない原因を切り分けられず、補習の対象も絞れません。

要件の合意で、手戻りの少ない作成へ

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。

研修部門は、事業部門が求める時期にコースを公開し、実務に合った内容と受講後の理解の確認まで担っています。それでも手戻りや理解のばらつきが続くのは、作る前に関係者と要件をそろえる手順も、学習量と習熟度を学習ポイント単位で扱う仕組みも、作成の流れに組み込まれていないためと言えます。UMU AGL は、この課題を解決するために生まれました。

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?”
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現場に沿うコースと確かな定着

要件定義からの合意形成

要件定義、アウトライン、学習設計の各段階で事業部門の視点を取り込めるため、現場が納得できるコースに仕上がります。不要な手戻りが減り、確認と修正にかかる工数も抑えられます。

学習単位への細分化

受講者が一度に受け取る情報量を抑えられるため、重要な内容を無理なく理解し、身につけられます。内容の多いテーマでも、要点が埋もれにくくなります。

ポイント別の習得度把握

チームが各学習ポイント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。成果が伸びない原因の切り分けにも役立ちます。

事業部門と段階ごとに合意を重ねる作成手順

対話を通じて暗黙知を引き出し、コースのアウトラインを洗練させていく画面です。

要件整理から学習設計までの段階別の合意形成

UMU AGL は、要件整理、アウトライン作成、学習設計の順にコース作成を進め、各段階で関係者全員が内容を確認して合意できます。講師の視点で決まりがちな従来の作り方に比べ、部門ごとの期待を早い段階で反映できます。

想定受講時間に合わせて学習量を区切る設計

マイクロラーニングに基づく体系的な章立てと、最適化された学習ポイントを確認できる画面です。

学習ポイント数の上限設定とラーニングマップの作成

UMU AGL はマイクロラーニングの手法で学習内容を小さな単位に分け、想定受講時間に応じて学習ポイント数の上限を自動で設定します。長尺動画を編集し直す従来の制作に比べ、ラーニングマップまで文書から直接組み立てられます。

チームの強みと弱みを学習ポイント単位で示す分析

チーム単位の習熟度トラッキングと、強み・弱みを可視化するデータ分析レポートの画面です。

個人とチームの習熟状況を定量化するレポート

UMU AGL は習熟度を学習ポイント単位で定量化し、個人の知識・スキルの習熟状況とチーム全体の学習効果をレポートで可視化します。得点と受講完了率に頼る従来の評価に比べ、理解が分かれた学習ポイントを具体的に把握できます。

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
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ハルシネーションのリスクを効果的に低減
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