資料から研修コンテンツ作成を、本業と両立させる仕組み
マニュアルや提案書といった手持ちの資料から研修コンテンツ作成を進めると、本業を抱える社内講師は構成づくりの段階で手が止まりがちです。UMU AGL は、現場の知識を短期間で学べるコースに変える速さと、教え方の質の両立に応えます。
資料から研修コンテンツ作成で講師が抱える3つの課題
マニュアルを配って説明会を開いても、顧客ごとに異なる状況への対応までは資料に載っていません。質問は講師個人に集まり、本業の手を止めて回答する日が続きます。
提案書や製品資料を転用しようにも、どの順で何を問えば身につくのかという学習設計の知見が手元にありません。説明資料を並べ替えただけの内容にとどまってしまうのです。
受講後、誰がどの手順を理解できていないのかを示すデータがありません。現場でミスが起きてから補足説明を繰り返し、その間に顧客対応の機会を逃しています。
手持ちの資料を、学べるコースへ
UMU AGL(AI Generated Learning)は、文書をプロフェッショナルかつアジャイルに効果的なコースへと変換します。
事業部門では、本業と講師役を兼ねながら、資料の作り直しから受講者への個別対応までを、限られた時間で担っています。足りないのは、現場の知識を学習設計に沿って組み立て、受講後の疑問と習熟度にまで対応できる仕組みと言えます。UMU AGL は、この課題を解決し、講師が本業に時間を戻せるように設計されています。
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。
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。
本業と講師役を両立する体制へ
受講者は自分のペースで学びながら、つまずいた箇所をその場で解消できます。講師への質問の集中が和らぎ、顧客対応の遅れによる機会損失も防げます。
学習設計の理論を改めて学ばなくても、現場の知識を効果のあるコースにまとめられます。構成づくりにかかる時間と労力が減り、本業に充てる時間を確保できます。
業務に入る前にチームの準備状況を確認でき、ミスが起きてから補う対応から、事前に手を打つ対応へ移れます。
AIが講義と質疑応答を担う学習支援
受講者ごとに説明と回答を調整するAI講師
AIが講義(Teacher)・気づき(Coach)・個別サポート(Tutor)を同時に担い、理解度に合わせて説明を変えます。質問にもその場で答えるため、講師1人では難しい個別対応を、職種の異なる受講者に広げられます。
対話で知識の要点を引き出すコース作成
問いに答えながら整えるコースアウトライン
白紙から構成を考える作り方と異なり、UMU AGLが対話形式の質問で講師を導き、資料と経験から知識の要点を抽出します。講師は各ステップの問いに答えながらアウトラインを整え、インタラクティブなコースに仕上げられます。
チームの理解度の差を学習ポイント単位で分析
行動データにもとづく習熟度とチームのレポート
閲覧時間や読み飛ばしの有無に加え、設問への回答状況と追加質問の頻度を記録します。一定期間後の再テストの正答率も合わせて習熟度を学習ポイント単位で数値にし、チームの能力差をレポートで確認できます。