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変わった新人研修を取り入れても、新入社員が一方向の内容を見続けているシーンです。

変わった新人研修、受講者の何が変わるか

変わった新人研修として紹介されるのは、多くの場合、進め方や使う道具の珍しさです。取り入れれば受講者の関心は集まりやすくなります。ただし、受講者が聞く側から答える側に回ったかどうかは、実際に学習が始まってから分かるのです。

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新人研修の変化を見分ける2つの視点

目新しさが表れるのは進め方

変わったと語られる部分は、多くが進め方の側にあります。学ぶ順序を組み替え、使う道具を入れ替え、実施する場所を選び直せば、受講者の関心は確かに集まりやすくなります。参加の姿勢が前向きになることもあると言えます。ただし、そこで変わったのは内容の見せ方であり、受講者が内容をどう扱うかまでは決まりません。見せ方を整えること自体には意味がありますが、珍しさを基準に選ぶ前に、まず受け手の側で何が動くのかを確かめておきたいところです。

受講者の側から見た変化

受け手から見て変わったと言えるのは、3つの状態が動いたときです。受講者が聞くだけの立場から自分で答える立場に回ること、分からないまま先へ進む時間が短くなること、誰がどこでつまずいたかを伝える側が学習の途中で確かめられるようになること。この3つは、進め方が新しいかどうかとは切り離して判断できます。どれも、受講者が学習の中で実際に何をしたかに表れる状態です。研修を選ぶときの基準も、珍しさよりも、まずこの3点に置けるのです。

進め方を変えても残る3つの課題

受け身のまま進む学習時間

進め方を新しくしても、受講者が内容を目で追うだけの時間は残ります。完了の記録は残り、実施した事実も報告の形で説明できます。しかし、実際の業務で必要になったとき、自分から知識を引き出せるとは限らないのです。配属後に同じ内容を聞き直す場面も出てきます。

その場で解けない業務上の疑問

あらかじめ用意された内容は、標準的な業務の流れしか扱えません。受講者が学習の途中で抱いた個別の疑問には、その場で答えが返らないのが実情です。先輩社員に聞ける時間も業務の合間に限られ、質問を持ち越したまま先へ進むため、曖昧なままの理解が積み重なっていきます。

損失が出てから気づく知識の差

研修を終えた後に手元へ残るのは、完了率と最終テストの点数に限られます。顧客への説明の誤りや作業の手戻りが起きてはじめて、知識の差に気づきます。その時点では、埋め合わせにかかる負担がすでに膨らんでいると言えます。事前に手を打つための材料は、手元にありません。

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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対話相手
王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
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聞くだけの学習から、答える学習へ

学習の途中で問いが示され、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です。

学習の途中で答える仕組み

聞くだけの時間が中心である限り、受講者の学び方は変わりにくいのです。UMU AGL(AI Generated Learning)は、AIを使って社内文書をインタラクティブなコースに変換し、研修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援します。学習カード、選択問題、状況を設定した演習を要所に挟むため、新入社員は回答し、要点を自分の言葉でまとめ、示された条件の中で判断します。手元に残るのは読み進めた記録ではなく、答えた内容です。

疑問を持ち越さない学習の進め方

受講者の質問にその場で回答し、理解度に合わせて説明を補っているAIの学習支援画面です。

つまずいたその場での回答

答える機会が増えると、次に問題になるのは、答えられなかったときの扱いです。UMU AGLは、説明の場面ではトレーナー、質問を受ける場面ではチューター、練習の場面ではコーチとして役割を切り替え、受講者の理解度に合わせて説明を補います。新入社員は説明の途中で質問でき、回答を受けた後は元の説明に戻れます。先輩社員の手が空くのを待つ時間が減るため、分からないまま先へ進む状態が短くなるのです。指導する側が同じ内容を繰り返す負担も軽くなります。

誰がどこでつまずいたかを知る手がかり

チーム全体の習熟度を学習ポイント単位で確認できるレポート画面です。

回答の傾向から絞り込む補足

答えた内容が残ると、確認できる範囲が変わります。UMU AGLは、閲覧の時間、読み飛ばし、設問への回答状況、追加の質問の頻度、一定期間後の再確認の正答率を学習ポイント単位で記録し、チーム全体のレポートにまとめます。事業部門の責任者は、誰がどこでつまずいたかを、問題が起きる前に確認できるのです。補足が必要な範囲を絞り込めるため、次に伝える時間を要点へ充てられます。答える機会、その場での回答、つまずきの記録が、ここで1つにつながります。

UMU AGLで社内資料を学習の形へ

配属前後の新人研修での活用

新入社員がラーニングマップをたどりながら、職務に必要な内容を学習しているシーンです。

製品知識、業務プロセス、職務に関する社内資料を、インタラクティブなコースとして構成します。新入社員は要点を理解し、質問に答え、示された状況で判断し、フィードバックを見て理解のずれを直していけます。

事業部門の責任者は、各学習アクティビティの完了状況と回答の傾向を確認できます。単独で業務を担えるかどうかまでは、学習の記録だけでは判断できません。

新製品リリース時の営業への展開

営業担当者が対話形式の学習で質問に答え、製品知識を確認しているシーンです。

製品の訴求ポイントや対象顧客、想定される反論をまとめた資料をコースとして構成し、営業担当者が製品価値を自分の言葉で説明し、よくある質問に答え、顧客対応を想定した判断を練習できるようにします。

誤答や追加の質問がどの学習ポイントに集まったかを、顧客との対話が始まる前に確認できます。ただし、商談の結果までを学習の記録から測ることはできません。

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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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