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昇格の準備がどこまで進んでいるかを、部門の責任者が現場の様子からは確かめられずにいるシーンです。

女性管理職候補研修、内容を分ける必要はあるか

女性管理職候補研修を検討する段階で、部門の責任者が最初に決めるのは中身の範囲です。管理職の仕事は判断の連続ですが、そのどれに立ち会ってきたかは、これまでの配置によって変わります。昇格の前に埋めるのは、その差なのです。

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内容は分けない、では何を渡すか

管理職の判断に共通する内容

管理職候補に渡す内容は、候補者ごとに変える必要がありません。どの部門でも管理職が扱うのは、要員の配置を組み替える、評価の根拠を本人に説明する、部門をまたぐ調整で優先順位を決めるといった判断です。材料の集め方にも、決めた後の伝え方にも、共通して使える型があるのです。研修で扱う中身をこの共通部分に置けば、候補者ごとに別のプログラムを組む理由は、内容の側には見当たりません。

立ち会った回数の違い

違いが出るのは、これらの判断にこれまで何回立ち会ってきたかです。どの役割に配置されてきたかによって、同席した会議も、任された調整の範囲も変わります。決め方を間近で見たことがない判断について、事前に見当をつけることは誰にとっても難しいものです。埋めるべきなのは能力の差ではなく、立ち会う機会の偏りだと言えます。昇格の前に渡すのは、まだ通っていない判断を一度自分で決めてみる時間です。

未経験の判断を渡す側に残る課題

部門に残る記録を組み直す手段

過去にどう判断したかは、議事録や方針の文書として部門に残っています。ただ、それを研修の中身に組み直す手段が部門側にありません。研修部門の制作日程に合わせるとなると、昇格の時期には共通の内容だけで済ませる形になりやすいと言えます。

読んだだけでは通らない判断

資料を読む時間と説明を聞く時間は、昇格の前にも用意できます。足りないのは、判断が割れる状況で自分なら何を選ぶかを示す機会です。読み終えた時点では分かったつもりでも、実際に決める場に立つと出てこないのです。

損失が出るまで見えない未経験の判断

どの判断が未経験のまま残っているかは、受講の完了記録や最終テストの点数からは読み取れません。チームの運営が滞ったり、対応の遅れが業績に表れたりして、はじめて見えてきます。そこから手当てを始めるまでの間に、失われる機会も出てくるものです。

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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手元の記録を、そのまま渡せる形へ

社内文書を取り込み、対話しながらコースのアウトラインを組み立てている画面です。

未経験の場面から組むコース

ここで使えるのが、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に合わせた学習の両方を支援します。部門の責任者は、示される質問に順に答えていくだけで、自部門で重ねてきた判断をコースのアウトラインとして形にできるのです。学習設計の理論を別に学ぶ必要はありません。白紙から構成を組み立てる手間が軽くなり、昇格の時期に合わせて用意できます。

一度通すとは、何をすることか

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画面です。

理由まで言葉にする学習

一度通すとは、説明を読むことではなく、自分で決めて、その理由まで言葉にすることです。UMU AGLは、要点をまとめた学習カードや設問、状況を想定したケースを学習の中に配置し、受講者が答え、学んだ内容を自分の言葉で説明できるようにします。途中で分からない点が出てきたときは、その場で質問を挟み、答えを受け取ってから解説に戻れるのです。読むだけで進む時間が減り、決める側に回ったときの手がかりが残ります。

昇格の前に確かめられる範囲

学習ポイントごとの回答状況と、チームの習熟度をまとめたレポート画面です。

回答が割れた判断の特定

文書をコースにし、答える時間を挟んだうえで残るのは、どの判断でつまずいたのかという記録です。UMU AGLは、回答の状況や読み飛ばした箇所、一定期間後の再テストの正答率を学習ポイント単位で記録し、チームのレポートとして示します。部門の責任者は、昇格の前に、未経験のまま残っている判断を確かめられるのです。ここから読み取れるのは学習の状況までであり、昇格の可否を決めるものではありません。

同じ組み方で扱える二つの研修

管理職研修

画面に示された選択肢を前に、受講者が決め方を考えているシーンです。

自部門の判断基準や過去の対応をまとめた社内文書を、UMU AGLがコースの形に組み直します。候補者はまだ立ち会っていない場面から読み進め、要点に答え、判断が割れるところでは選んだ理由まで示せます。

部門の責任者は、どの判断で回答が割れたのかを確かめられます。マネジメントの行動が変わったかどうかは、この記録からは読み取れません。

セールスイネーブルメント

移動中の短い時間に、受講者がやり取り形式のコースで質問に答えているシーンです。

新しい製品の資料や顧客対応の方針を、UMU AGLがコースとして構成します。担当者は学習の途中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できます。

責任者は、顧客と話す前に理解のずれが残っている箇所を確かめられます。成約や訪問の結果を約束する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
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Fortune 500企業
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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
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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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