研修作成の効率化で、事業部門の知見を実務に活きるコースへ
新製品の発売や業務手順の改定のたびに研修作成を担う事業部門の社内講師は、白紙の資料から構成を組み立てる作業に追われ、現場への展開が後手に回りがちです。UMU AGLは、講師が自らの知見を短期間でコースにできる仕組みを提供します。
研修作成の効率化を阻む3つの壁
事業部門の社内講師は業務知識を持っていても、学習設計の進め方を知らないままゼロから構成を考えます。検討と修正を繰り返すうちに、現場への展開が遅れていくのです。
作成を急いで長時間の動画やPDFをそのまま配信すると、受講者は要点をつかめないまま修了しがちです。顧客から具体的な質問を受けた場面で、学んだ知識を使えません。
作成したコースの受講完了記録だけでは、チームの誰がどの業務知識でつまずいているかを特定できません。問題が表面化してから対処することになり、売上や顧客との機会を失います。
作成の速さと学習効果の両立へ
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、現場の知見を素早くコースにまとめ、その内容が実務で使われているかまで確かめることを求められています。しかし、知識を学習設計に沿って整理し、理解度を確認する仕組みが部門内に整っていないため、作成も効果検証も研修部門の手を借りることになるのです。UMU AGLは、社内講師が自ら研修作成を進められるよう、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。
研修作成を変える3つの仕組み
事業部門の社内講師が自らの知見を起点にコース作成を主導でき、作成にかかる時間と労力を削減できます。新製品や手順改定の内容も、必要な時期に現場へ展開できます。
受講者が一度に処理する情報量を抑え、重要な内容を無理なく理解・習得できるようになります。短期間で作成したコースでも、顧客対応で使える知識として身につきます。
業務に入る前にチームの準備状況を確認できます。事業部門の責任者や講師は、損失が出てから挽回する対応を改め、問題が起きる前に手を打てるようになります。
対話形式で進めるコース作成
講師の知識の要点を引き出すガイド付きの作成フロー
UMU AGLのガイドに沿って、講師は対話形式の質問に順に答えていきます。回答から知識の要点を抽出し、インタラクティブなコースとして組み立てます。白紙から構成を練る方法に比べ、作成の道筋を最初から描けるのが特徴です。
学習内容を小さな単位に分ける設計
想定受講時間に応じた学習ポイントの自動設定
マイクロラーニングの手法で内容を小さな単位に分け、想定受講時間から学習ポイント数の上限を自動で設定します。収録や編集を省き、文書からインタラクティブな学習を生成できる点が、従来のオンラインコースとの違いと言えます。
学習ポイント単位で習熟度を数値化する分析
チームの強みと弱みを示す学習効果レポート
閲覧時間や設問への回答状況などの学習行動を記録し、再テストの正答率も含めて習熟度を学習ポイント単位で数値化します。チームの学習効果と能力ギャップはレポートで確認でき、受講完了の記録では見えにくい理解の偏りも把握できます。