CORE
育成サポートのあり方は
次の時代へ
Coreは学びを実践にレバレッジし、
データドリブンな育成の実現をサポートする
Learning Enhancement Systemです。
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学びのサイクルを醸成
効果的なタイミングで質の良い問いをシステムが自動配信。質問への回答を通してユーザーの自問自答が繰り返され、研修や現場での学びが定着します。
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学びの深化
投稿をきっかけにオンライン上でディスカッションできるフォーラム機能が、ユーザー同士の知識の共有を実現。また、個々の利用状況に合わせたメッセージの送信で、発展的な活用を促します。
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データ資産活用
個々の投稿データは蓄積され、研修内容の改善はもちろん、能力のある人財を見つけ出すタレントマネジメントデータとしてなど、様々な人事活動に活用可能です。
PRODUCT LINE
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Coreで促す自律型人材の育成
経験学習バージョン
現場での経験を学びに変える
Coreは問いかけによって日々の業務から経験学習サイクルを回す習慣を促し、自律的に思考・行動できる人材の育成をサポートします。現場で直面した具体的な経験を様々な視点から振り返り省察)、そこから気づきを得て別の場面でえるように教訓化(概念化)したうえで、新たな場面で実践する。その経験をまた振り返り、試行錯誤しながら、教訓を確かなものにしていきます。
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Coreで実現する「やりきる研修」
研修フォローアップバージョン
OffJTとOJTをスムーズに接続
日々の業務からは学びにくい知識や理論を切り出して学ぶ研修は、
現場に戻るとどうしても忘れてしまいがちです。
Coreは研修後の個別フォローを徹底することで研修と
現場をスムーズに接続します。
Core導入例
- ① 研修効果測定:
満足度→実践度でとらえる。カークパトリックモデルの適用。 - ② 研修フォローアップ:
実践面のFACTを収集することで次なる育成機会を企画。 - ③ 一連の研修群をつなぐ:
研修間の活動状況の共有や実践。 - ④ 内省プロセスの実践:
コルブモデル、ダブルループによる効果的な教訓の引き出し。 - ⑤ 1on1への適用:
人と人との対応の間をつなぎ、記憶から記録に基づくコーチングへ。 - ⑥ マネジメント補助ツールとしての活用:
リモート管理における部下の状況把握と助言。 - ⑦ 小集団活動への活用:
現場での小集団活動における状況共有や指導に利用。 - ⑧ 内定者~若手3ヵ年育成への活用:
Of fJTとの融合により点から線での育成へ。 - ⑨ マイクロラーニングへの活用:
eラーニング→Coreでの実践フォローによる定着。
2017年サービス開始以降、現在まで
累計15社・1000ユーザの方に利用頂いております。
(2019年8月現在/ユーザ数前年比250%)
TalentEvaluation.ai
株式会社ウーシアは、Coreを用いて収集した学びのデータを解析し、人材評価・アセスメントレポートとして出力できるよう、研究開発を進めています。学術機関との連携や、これまでのお客さまにおけるトライアル利用を経て、既に下記のような AI(人工知能)を開発しており、ご利用後の各種レポートへの応用や、ご要望のお客さまへの提供を開始しています。
- 学びのグループ内での、他者への影響力を推定するエンジン
- ビジネスリーダーとしての視座・視野の広さを推定するエンジン
PRODUCT IMAGE
主な特徴
- ① 質の良い問いを効果的なタイミングで自動配信
- ② 立場に応じた育成フォローが簡単にできるSNSライクな直感的操作
- ③ 育成効果を高めるレポーティングやレコメンデーション
回答画面
定量 / 定性質問に直感的に回答可能。
リアクション/
コメント画面
リアクション / コメントが簡単に可能。グループでの学びの醸成や上司・人事からの助言などに活用。
個人レポート
個人の回答状況を時系列で一覧参照可能。
自身での振り返りや上司・人事による状況把握や育成の活用が可能。
グループレポート
グループのCore利用状況が時系列や分布図などで
視覚的に把握可能。グループ間での状況比較や個人ごとの全体的な位置付けが一目でわかる。
フォローアップ
回答状況が一覧で確認可能。未回答者に対する
フォローや回答があった際のフォローが簡単。
※ 画面イメージには開発中のものを含みます。
Coreレポーティングサービス
(オプションサービス)
目的に応じたレポート作成サービスも実施。
ニーズにあったアウトプットを生成。
標準機能である「個人レポート、グループレポート、CSVダウンロード」以外に導入ニーズに最適化したレポート生成も可能。
本番開始前に打ち合わせによりレポート様式、提供形態、
提供価値等を決定させていただきます。
データ資産の活用
蓄積したデータに基づくレポーティングや
人財レコメンドを実現
優れたリーダーの行動・発言傾向を学習したAIが、Coreに蓄積されたデータから複数の評価軸に基づき能力のある人材の発掘をサポート。
従来研修履歴やスキル習得レベルにとどまっていた学びに関する個人データをより育成や実践にフォーカスし個人レポートを作成・提供することでタレントマネジメントシステム内のデータ拡充に貢献。
現場の評価制度に基づいた判断軸に加え、育成データを活用した客観的な基準に基づき既存の枠組みを超えて新たなチャレンジができる人財を発掘。
共同研究
国立東京工業高等専門学校との共同研究のほか、様々な企業とのパートナー活動や、大学院・大学との産学連携を実施。 企業の人財育成の枠を飛び越え、 教育機関での活用も視野に進化するサービスの提供を目指します。
利用開始の流れ
必要情報の作成
問いの設計
- ・ 必要な項目を入力すると問いを自動生成するシートを準備。
- ・ 標準サンプルをベースに作成可能。
名簿
- ・テンプレートに従い、利用者リストを作成。
約1週間で利用開始
利用
- ① 利用開始日に利用対象者にメール通知が届く
- ② メール記載のURLにてパスワード設定する(ユーザ登録録済みの場合は不要)
- ③ ログイン後システム利用する
- ④ 順次メールリマインダーに従い利用を継続する
結果報告・共有
利用中 / 利用終了後に適宜、
利用状況 / 結果に関するレポートを提出。
→アウトプットイメージは導入ニーズに基づき利用開始前に決定。