研修設計振り返りシートを、習熟度データで次の改善へ
研修設計振り返りシートに完了率や満足度を記入しても、どの学習ポイントで理解が止まったのかは読み取れず、次に直すべき点が定まりにくいものです。UMU AGLは、習熟度の可視化と元資料に忠実なコース作成で、根拠のある設計の見直しに応えます。
研修設計の振り返りで直面する3つの壁
振り返り会議でシートの評価欄が完了率とテスト得点で埋まっていても、学習ポイントごとの理解度は分かりません。業績が伸びない原因を特定できず、フォロー研修の対象を絞れずにいます。
製品マニュアルや規定を章立てしただけのコースでは、受講者が業務の場面で知識を思い出せません。現場の視点を設計段階で反映できず、研修の実施そのものが目的になっています。
業務資料をコース化する過程で数値や固有名詞に誤りが入ると、現場での誤った顧客対応につながります。振り返りの段階で、原文との照合に多くの時間を取られることも少なくないのです。
振り返りを、次の設計につながる根拠へ
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。
研修部門は研修効果の説明を求められる一方で、振り返りの材料が完了率や受講後アンケートに限られ、設計のどこを直すべきかを判断しきれずにいます。足りないのは、学習ポイントごとの理解度を把握し、現場の視点と元資料の正確さを設計段階から確かめられる仕組みだと言えます。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。
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。
根拠をもって見直せる研修設計
受講完了率に加えて、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ます。つまずきの原因を見極め、対象を絞ったフォローアップ研修を実施できるようになります。
要件定義から学習設計までの各段階で事業部門と認識をすり合わせ、現場が納得できるコース設計を実現します。手戻りが減り、修正にかかるコミュニケーションの負担も軽くなります。
コース内容が元の文書に忠実であることを担保し、AIの誤生成によるコンプライアンスリスクを抑えます。正確性の確認にかかる工数も減り、安心して全社に展開できます。
学習ポイント単位で習熟度を測る仕組み
個人とチームの習熟状況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、受講者一人ひとりの知識やスキルの習熟状況を確認できます。チーム単位の学習効果レポートも備え、テスト得点に加えて理解の偏りまで把握できるため、設計を見直す際の根拠として活用できます。
各段階で関係者の合意を得る設計プロセス
要件整理から学習設計までを段階ごとにすり合わせる進め方
コース作成は要件の整理から始まり、アウトラインの作成を経て学習設計へと進みます。各工程で事業部門と研修部門が内容を確認して合意を形成するため、講師の視点だけで構成を決める場合に比べ、現場の期待を反映しやすくなります。
コース内容の出典を元の文書で確かめる仕組み
コースのあらゆる箇所から元の文書の出典を確認
生成されたコース内容のどの箇所からでも、元の文書へ遡って出典を確認できます。個人向けの汎用的なAIツールの出力と比べて記載の根拠を一つずつ照合しやすく、設計の振り返りでも内容の正確性をその場で確かめられます。
UMUが選ばれる理由
UMUとは
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セキュリティ・コンプライアンス
AI活用基盤
