セミナー受講後の研修設計で直面する3つの壁
製品マニュアルや規定を章立てしただけのコースでは、受講者が実際の業務シーンで知識を思い出せません。体系的に組み立てても、実施そのものが目的になりがちです。
録画講義やPDFを順に読み進めるだけでは、受講者が自ら考える機会が限られます。修了テストに合格しても、顧客から具体的な質問を受けた場面で答えに詰まる状況が残ります。
最終スコアと受講完了率だけでは、どの学習ポイントでつまずいているかを把握できません。業績が伸びない原因を特定できず、的を絞ったフォローアップを打てずにいるのです。
設計の質と学習効果の両立へ
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。
人材育成部門には、現場に即したコースを短期間で届け、その成果を示すことが求められています。ただ、設計の手法を学ぶだけでは十分ではありません。毎回のコース作成で手法を実践し、学習後の習熟まで確かめる仕組みが整っていないと、講師個人の工夫に頼る状態が続くのです。UMU AGLは、設計の工程と習熟の確認を一つの流れで支え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。
現場に生きる研修設計の実現
要件定義、アウトライン、学習設計の各段階で事業部門と認識をそろえ、現場が納得できるコースに仕上げられます。手戻りが減るため、調整や修正の工数も抑えやすいと言えます。
専門的で情報量の多い内容でも、受講者は理解度に合わせて段階的に学べます。学習の負担が和らぎ、専門知識を無理なく吸収して実務で使える形で身につけられます。
チームが各学習ポイントをどの程度習得しているかを確認し、つまずきの箇所に絞ったフォローアップを実施できます。育成の成果を、受講完了率以外の根拠で説明できるようになります。
要件整理から学習設計までの合意形成プロセス
段階ごとに関係者と内容をすり合わせるコース作成フロー
要件整理、アウトライン作成、学習設計という明確な工程に沿ってコースを作成し、各段階で関係者と合意を形成できます。講師の視点だけで内容を決める進め方とは異なり、部門ごとの期待や重視点を設計に反映できるのが特徴です。
知識の種類に応じた指導方法の自動適用
知識の種類ごとに最適な教え方を自動で選択
学習ポイントの種類に応じて指導方法を自動で切り替えます。事実的知識は要点を簡潔に示して定着を促し、概念的知識は類推で説明したうえで理解を確かめます。技能的知識は場面シミュレーションと実践フィードバックで習得を支えます。
学習ポイント別に習熟度を測る分析レポート
個人の習熟状況とチーム全体の学習効果を可視化
習熟度を学習ポイント単位で数値化し、個人ごとの知識やスキルの習熟状況を可視化します。チーム単位の総合的な学習効果レポートも用意されており、テストの得点だけではとらえにくい理解のばらつきまで確認できます。
UMUが選ばれる理由
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