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研修の進め方を見直す場面として、説明を聞く時間が続き、受講者が手を動かせずにいるシーンです。

研修の進め方、説明の時間から手を動かす時間へ

研修の進め方を考えるとき、社内講師がまず組み立てるのは当日の時間割です。ところが同じ90分でも、講師が説明し続けた場合と、受講者が答える場面を挟んだ場合とでは、終わった後に手元へ残るものが変わります。

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当日の流れより先に決める配分

説明と演習に割く時間の比率

研修の進め方を決める作業は、開始から終了までの順序を並べることと同じではありません。先に決めたいのは、確保した時間のうち、講師が説明する時間と受講者が自分で答える時間をどの比率にするかです。説明の分量を基準にすると、内容を足すほど受講者が口を開く機会は減っていくものです。扱う項目の数ではなく、受講者が答える回数を先に置くと、削る内容と残す内容の判断がつきやすくなるのです。

理解を確かめる区切りの置き方

もう一つは、その比率をどの単位で刻むかという点です。最後にまとめて確認を置く形では、途中でつまずいた受講者がどこから分からなくなったのかを、講師も本人もたどれないと言えます。内容を小さな区切りに分け、区切りごとに答える場面を挟むと、理解のずれはその場で表面化します。扱う内容の難しさに応じて区切りの幅を変えれば、研修時間を延ばさずに、当日のうちに進め方を調整できます。

同じ時間でも残るものが違う理由

聞く時間が大半を占める構成

講師が説明し、受講者はそれを聞きます。この構成では、受講者が自分の言葉で説明し直す機会がほとんど生まれません。受講の直後は分かったという手応えが残っても、実際の業務で必要になったときに引き出せるとは限らないのです。

答える場面を用意する難しさ

社内講師は学習設計を専門に学んだわけではありません。手元の資料を順に説明する構成は組めても、どこに問いを置き、どのような形で答えてもらうかまでは形にしにくいのが実情です。研修部門に依頼すれば、制作の順番を待つことになると言えます。

出欠と完了だけが残る記録

実施のあとに手元へ集まるのは、参加者の名簿と学習の完了記録です。どの設問で答えに迷い、どこを読み飛ばしたのかは表れないため、社内講師は次回にどこを厚くするかを、自分の記憶と印象だけで決めることになります。

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。

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
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説明の合間に挟む回答と言い直し

学習の途中でAIが受講者に問いかけ、答えた内容をその場で確かめられる画面です。

聞く姿勢から、答える姿勢へ

この配分を支えるのが、UMU AGL(AI Generated Learning)です。AIを使って社内文書をインタラクティブなコースに変換し、研修コースの作成と受講者一人ひとりに合わせた学習の両方を支援します。ナレッジカードやクイズ、場面に沿った設問を流れに置くため、受講者は聞くだけで終わらず、要点に答え、理解した内容を自分の言い方で説明し直すことになるのです。疑問が出れば説明を止めて質問でき、AIが答えた後はもとの解説に戻ります。

資料の説明から、問いを含む構成へ

社内文書を小さな学習ポイントに分け、どこに設問を置くかを並びの中で選べる画面です。

学習ポイント単位に分けた並び

もっとも、当日の配分は作成の段階でおおよそ決まります。UMU AGLは研修コース作成の手順と学習の科学に基づく設計を備えており、社内講師は対話形式の質問に答えるだけで、手元の社内資料を章立てと学習ポイントに分けた構成へ組み直せます。受講時間の見込みを先に伝えておけば、収められる学習ポイント数の上限までUMU AGLが示すのです。説明を詰め込む構成になりにくく、どこにディスカッションやテストを置くかを、全体の並びを見ながら選べます。

印象での判断から、記録に基づく確認へ

設問ごとの回答の分かれ方と再テストの結果を、チーム単位で一覧にした画面です。

学習ポイント単位で残る回答の傾向

残るのは、実施後に何を手がかりにするかという点です。UMU AGLは学習ポイント単位で、閲覧の時間、読み飛ばした箇所、設問への回答、追加の質問の数、期間を空けた再テストの正答率を記録し、チーム単位のレポートに示します。社内講師は回答が割れた区切りから、次回に説明を厚くする箇所と演習に置き換える箇所を選べるのです。当日の配分、作成時の構成、実施後の記録が順につながります。読み取れるのは学習の状況までで、業務を任せる判断は上司に残ります。

手を動かす時間を確保する2つの研修

配属前に答える機会を作る新入社員研修

新入社員が手元の端末で問いに答え、学んだ内容を自分の言葉で言い直しているシーンです。

自部門に置かれた手順書や職務資料を、UMU AGLがインタラクティブなコースへ構成し直します。新入社員は配属後に使う手順の要点に答え、判断が要る場面では選んだ理由まで説明しながら進められます。

どの学習ポイントで回答が分かれたかを、社内講師がそのつど確認できます。実務を任せてよいかどうかは、受け入れ先の上司が見極めます。

新製品の要点を確かめる営業研修

営業担当者が移動の合間に、学習ポイントごとの回答結果を見直しているシーンです。

マーケティング部門から届いた製品資料を、UMU AGLが営業担当者向けのコースに構成し直します。担当者は学習の途中で製品価値を説明し、想定される反論への答え方を選ぶ練習まで行えます。

訴求の要点のうち、説明が曖昧になりやすい箇所を事前に確かめられます。実際の商談での成果を示すものではありません。

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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)
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