研修設計を、講師個人の経験に頼る状態から組織の仕組みへ
新任の担当者が研修設計を引き継ぐたびに、前任者の判断の根拠が残っておらず、構成づくりを一からやり直す場面は少なくありません。UMU AGLは、熟練者のノウハウを組織で再利用できる研修設計の仕組みを提供します。
研修設計の仕組み化を阻む3つの壁
研修設計の勘所が担当者の頭の中にとどまり、異動や退職のたびに組織から失われます。後任者は進め方を組み立て直すため、研修の品質が担当者によって変わるのです。
製品マニュアルや社内規程を章立てどおりに並べた研修では、受講者が顧客対応の場面で知識を思い出せません。研修を実施すること自体が目的になりがちです。
個人向けのAIツールの中には、入力した内容をモデルの学習に利用するものがあります。法務や情報セキュリティ部門の要件を満たせず、AIを使ったコース作成を全社に広げられません。
研修設計を組織で受け継げる体制へ
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。
研修部門では、研修設計の進め方が担当者ごとに異なり、現場に合う内容をそろえる作業も、AIを使う際の情報管理の確認も、そのつど個人の判断に委ねられています。足りないのは、熟練者の判断と業界の定石を、安全な環境で組織の手順として残す仕組みなのです。UMU AGLは、この仕組みを研修設計の現場に用意するところから始まります。
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。
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。
組織で引き継げる研修設計
担当者の異動や退職があっても、研修設計の勘所が組織に残ります。後任者は前任者の判断を土台にして、同じ水準の研修を引き継げます。
業界のベストプラクティスに沿って研修を組み立てられるため、受講者が実際の業務場面で知識を使える内容に近づきます。
データセキュリティに関する法令上の要件に沿って、社内資料を使ったコース作成を進められます。AI活用を部門の試行から全社へ広げる判断がしやすくなると言えます。
対話で熟練者の知見を引き出す仕組み
対話を通じて要件を整理する研修タスクシート
講師が自然言語で要件を伝えると、UMU AGLが対話を重ねて重要な情報を引き出し、研修タスクシートに反映します。目標行動や典型的な誤りまで整理されるため、聞き取りと記録を重ねる方法より少ない手間で知見を形にできます。
代表的な研修テーマを業界別に備えたテンプレート
8つの業界に対応した標準コーステンプレート
UMU AGLは、8つの業界に対応したコーステンプレートを搭載しています。一般的な知識だけで構成を組むAIツールと異なり、10年以上の業界支援の知見をもとに、新入社員オンボーディングなどの代表的なテーマを網羅しています。
生成工程のデータを保護するセキュリティ設計
国際認証に裏づけられたデータプライバシー保護
コース生成の各工程で作成したデータは、大規模言語モデルへの保存や学習利用の対象外です。UMUはISO/IEC 27001など複数の認証を取得しています。個人設定に頼るAIツールと比べ、データの扱いを組織で確認できます。
UMUが選ばれる理由
UMUとは
導入実績
セキュリティ・コンプライアンス
AI活用基盤
