製品
研修のグループワークで扱った内容を、顧客を前にして思い出せずにいるシーンです。

研修のグループワーク、議論の活発さから個人の理解度へ

研修にグループワークを取り入れている企業は少なくありません。ケース討議、班ごとの発表。議論の場をつくるところまでは、既存の進め方でも対応できます。残るのは、一人ひとりが何をどこまで理解したのかを確かめる工程なのです。

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研修のグループワークは何を担うのか

議論の時間が引き受ける範囲

グループワークが引き受けるのは、考えを言葉にして他の参加者に説明し、異なる視点に触れる時間です。参加者は、自分の理解が曖昧な箇所をこの時間に自覚できます。一方で、議論の土台となる知識のインプットや、終了後に一人ひとりの理解を確かめる工程までを代わりに担うわけではないのです。前後の工程を別に用意しているかどうかで、同じ議論の時間から得られるものは変わります。グループワークの設計だけを見直しても研修全体の効果が変わりにくいのは、このためです。

効果を見立てる材料はどこにあるか

判断の手がかりになるのは、当日の盛り上がりや発言量、満足度アンケートの点数だけではありません。参加者が共通の前提知識を持って当日に臨めているか、終了後に個人単位で理解の到達点を確認できるか。この2点が、グループワークを実務につなげられるかどうかを分ける材料になります。前者が欠けると、議論は参加者どうしの経験談の交換にとどまります。後者を用意しないまま議論の時間だけを長くしても、現場で使える状態には近づきにくいと言えます。

グループワークの前後に残る3つの課題

自分で考える時間の偏り

グループワークに割ける時間は、研修当日の数時間に限られます。当日までの学習が一方向の動画や資料のままだと、能動的に考える機会は当日に集中し、さらに発言の多い一部の参加者に偏ります。受け身で時間を過ごしたメンバーは、学んだ内容を現場で引き出しにくくなるのです。

その場で確かめられない疑問

班の中で交わされる意見が、必ずしも正確な答えにたどり着くとは限りません。講師が一人で複数の班を回る運営では、複雑な顧客ニーズを扱う班ほど、確認の順番が後回しになります。議論の途中で出た業務上の疑問。それを持ち帰ったまま現場に戻る参加者も出てきます。

班の成果物からは見えない個人差

発表資料や議事メモに残るのは、班という単位でまとめられた成果です。そこから、誰がどこまで理解したのかは読み取れません。班の結論として一つにまとまる個人ごとの理解の差。事業部門の責任者が個人の知識不足に気付くのは、顧客からの指摘や失注が起きた後になりがちです。

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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“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?”
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社内資料を読む時間から、考えを答える時間へ

UMU AGLのコースの途中に置かれた問いに、受講者が答えている画面です。

学習の途中に置かれる問いかけ

ここで検討したいのが、UMU AGL(AI Generated Learning)です。AIで社内文書をインタラクティブなコースに変換し、コースの作成と受講者一人ひとりの学習体験の両方を支えます。コースの途中に置かれる学習カード、選択問題、ケースシミュレーション。受講者は読み進めるだけでなく、回答し、要点を自分の言葉でまとめ、状況に応じて知識を使います。当日の数時間に限られていた能動的に考える時間を、学習の全体で確保できるのです。

講師を待たずに解消できる学習中の疑問

UMU AGLのAIが、説明と質疑応答と練習のそれぞれで受講者を支援している画面です。

3つの役割を兼ねるAI

考える機会が増えるほど、途中で生まれる疑問も増えます。説明の場面ではトレーナー、質疑の場面ではチューター、練習の場面ではコーチ。UMU AGLでは、AIがこの3つの役割を兼ね、受講者一人ひとりの状況に合わせて説明します。説明の途中でも質問でき、回答後は元の説明に戻れます。班で答えが出なかった論点も、その場で確認できるのです。個別の対応を講師の人的リソースに頼らずに済むため、担当分野の異なるメンバーが同じ研修に参加しても対応できます。

班の成果物から、個人の習熟度の把握へ

UMU AGLのレポートで、チームの習熟度を学習ポイント単位で確認している画面です。

どこで理解が止まっているか

考える機会と疑問を解消する手段だけでは、誰がどこまで理解したのかは分かりません。閲覧時間、読み飛ばしの有無、設問への回答状況、一定期間後の再テスト正答率。UMU AGLはこれらを記録し、習熟度を学習ポイント単位で示します。職務を単独で遂行できることの証明にはなりませんが、理解が止まっている箇所はメンバーごとに特定できます。考える機会、その場での疑問解消、個人単位の確認。この3つがそろって、グループワークが実務とつながるのです。

社内資料を学習に変えるUMU AGLの活用

新入社員研修への適用

新入社員がUMU AGLの学習マップで、次に学ぶ職務知識を確かめているシーンです。

業務プロセスをまとめた社内文書や職務に関する資料を、そのまま学べるコースとして構成します。新入社員は要点を理解し、担当業務についての問いに自分で答え、具体的な状況での判断を選びながら学習を進めます。

管理者は、学習の完了記録より踏み込んだ情報として、各学習アクティビティでの回答内容を確認できます。単独で業務を遂行できる段階の証明にはなりません。

新製品リリース時の営業研修

営業担当者がUMU AGLの対話型コースで、製品知識の問いに答えているシーンです。

マーケティング部門や製品部門がまとめた製品資料を、営業担当者が学ぶためのコースとして構成します。担当者は製品価値を説明し、よくある質問に答え、顧客対応の判断を練習しながら理解のズレを直せます。

事業部門の責任者は、顧客とのやり取りが始まる前に理解のズレの一部を把握できます。セールストークの習得や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

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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