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研修が終わった後、手元の記録だけでは研修評価の判断がつかずに考え込む研修マネージャーのシーンです。

研修評価、数週間後の定着まで測れていますか

研修が終わって数週間が経つころ、研修部門の手元にある材料は終了時点の回答のままです。内容が業務のなかで使われているかどうかは、そこからは見えません。測る時点そのものを組み直す必要があるのです。

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研修評価を後から確かめる方法

一つの調査から、時間の幅へ

研修評価という言葉が指す範囲は、終了時に集める回答だけにとどまりません。研修が終わった直後は、内容への満足度と、理解できたという手応えが集まりやすい時期です。ただし研修マネージャーが次の判断に使いたいのは、数週間が経った後も内容が業務のなかで参照されているかどうかという情報のほうです。評価を、一つの時点から複数の時点へと広げて見る前提に置き換えることが、最初の分かれ目と言えます。

後から確かめられる記録の形

複数の時点で見る前提に立つと、必要になるのは調査の回数を増やすことではありません。研修の途中で受講者が何に答え、どこで手が止まったのかが、そのまま記録として残る形をあらかじめ用意しておくことです。記録が残っていれば、時間が経った後に同じ項目をもう一度確認し、直後の状態と並べて読めます。何を評価項目に置くかという判断は、研修マネージャーの側に残ります。

評価が一時点で止まる3つの理由

終了直後に集まる回答

研修評価として実際に手元へ集まるのは、終了直後に配るアンケートの回答が中心になりがちです。その場の満足度や、理解できたという感触までは分かります。しかし業務で使われているかどうかまでは、この一枚から読み取れません。

時間が経った後の空白

数週間が経った後に、内容がどれだけ残っているかを確かめる手段は、あらかじめ用意されていないことが少なくありません。定着したかどうかの確認は現場の判断に任され、研修部門の手元には、直後の回答から先の変化を示すものが残らないのです。

測れる単位のない研修設計

研修そのものが、スライド資料と動画を順に見る形で組み立てられていると、途中に測れる単位がありません。次の研修の設計は前回の手応えから始まることになり、どこを変えるべきかを記録に基づいて選びにくくなります。

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
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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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終了後の調査から、学習中の記録へ

学習の途中でAIが問いかけ、受講者が自分の言葉で答えているインタラクティブな学習画面のシーンです。

答えと説明が残る学習

必要になるのは、評価のための調査を足すことではなく、学習そのものを記録の残る形にすることです。UMU AGL(AI Generated Learning)は、企業が持つ文書をAIでインタラクティブなコースに変え、コースをつくる工程と、従業員が学ぶ工程を一つにつなぎます。受講者は説明を読むだけでなく、設問に答え、内容を自分の言葉で言い直し、状況に応じて判断していくのです。答えた内容と、途中の質問が、そのまま評価の材料として残ります。

直後の結果と、後から見る結果

チーム単位の習熟度と学習ポイントごとの回答状況を示す学習効果レポートの画面のシーンです。

一定期間を置いた後の定着

記録が学習ポイントごとに残ると、研修マネージャーはチームがどの内容をどこまで習得しているかを、同じ単位で確認できます。UMU AGLは習熟度を学習ポイント単位の数値にし、個人の学習パスと、チーム単位のレポートとして示します。測る単位が変わらないため、一定期間を置いた後の定着の状況も、直後の結果と横に並べて読めるのです。ただし、ここで読み取れるのは学習の側の状況であり、業務の成果を裏づけるものではありません。

毎回同じ形で残す評価の設計

文書のアップロードからコースアウトラインの生成まで、同じ工程でコースを組み立てる作成フローの画面のシーンです。

どの研修でもそろう評価の前提

時点をまたいで比べるには、研修ごとに測り方が変わらないことが前提になります。UMU AGLは研修コース作成に特化した仕組みで、明確な作成プロセス、業界ごとの研修シーンに対応したテンプレート、学習の科学に基づく学習設計を備えています。担当者が代わっても同じ工程でコースを組めるため、学習の記録も同じ形で残るのです。次の研修の設計を、前回の手応えではなく、残った記録から始められます。

文書が学習になり、記録が残るまで

新入社員研修

新入社員がタブレットでラーニングマップを見ながら、次に学ぶ内容を確認しているシーンです。

新入社員に渡していた製品マニュアルや業務プロセス文書を、UMU AGLがインタラクティブなコースとして構成します。新入社員は読むだけでなく、学習の過程で内容に答え、具体的な状況のなかで判断します。

各アクティビティの完了状況と回答内容が残るため、配属前の時点で、どの内容に理解のずれがあるかを確認できます。業務を任せられる水準の証明ではありません。

セールスイネーブルメント

営業担当者がスマートフォンで対話形式の学習に答え、製品知識を確かめているシーンです。

新製品のリリース時に配っていた製品資料を、UMU AGLがコースとして構成します。営業担当者は学習の過程で製品価値を説明し、よくある質問に答え、顧客対応の局面で判断を練習します。

説明や回答の記録が残るため、顧客と話す前に、理解のずれが残っている論点を把握できます。成約率の向上を示すものではありません。

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UMUが選ばれる理由

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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。
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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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