皆さまあけましておめでとうございます★
2019年もUMUをどうぞよろしくお願い致します。

現在、特に日本国内の多くの企業が国内市場の縮小、人件費などコストの高騰、成長の停滞など、様々な課題に直面しています。

私達UMUは今、企業や組織の人材育成・研修という領域でビジネスを展開させていただていますが、この領域では、企業や組織にとって限られた研修予算の中で、いかに投資効果を最大化するかが最大の関心事となっています。

2019年、UMUは「パフォーマンスラーニング」の効果とその重要性について発信していきます。

「パフォーマンスラーニング」とはラーニングサイエンス（学習の科学）とラーニングテクノロジーを融合し、「標準学習」と「パーソナライズ学習」の２つを効果的に組み合わせた教え方、学び方で、研修を「低コスト」「高い生産性」「高い効果性」で実現することを可能とします。

　すなわち研修における「ROIの最大化」を可能とします。

ここで皆さんにひとつ質問があります。

「皆さんが行っている研修や学習の最終目的は何でしょうか？」

　私達はそれを「企業・組織・人のパフォーマンス変革と向上」、シンプルに言うと「学んだ人たちによって企業の利益や価値がきちんと上がる」ことだと考えています。

　その実現のために、私達は今後研修にはラーニングテクノロジーの導入が不可欠だと考えています。もっというと、これからの研修プログラムや学習プログラムには必ずラーニングテクノロジーを使わなければいけなくなると思っています。なぜなら、研修におけるパフォーマンスを高めるためにはテクノロジーを使う以外に良い手段が無いからです。

なぜ今「パフォーマンスラーニング」なのか？

実はこの考えには違う業界での良い前例があります。

　10年前の2008年に起きた世界規模の経済危機の際、GoogleがPerformance Ads（パフォーマンス広告）の仕組みを提唱し、インターネット広告の考え方、課金モデルを大きく変化させました。

　従来の広告媒体はどのぐらい「認知」や「影響」を与えられるか、その大きさで金額を決めるような仕組みでした。「影響した人数＝評価」となっていました。ただ、本来の広告の最終目的は消費者の「行動」にきちんと影響を与えたかどうか、効果があったどうかなので、効果がなかった広告にお金を払わなくても良い、効果が非常に良かった広告にお金を支払うべきだという考え方で、GoogleがPerformance Adsを出したのです。

　「行動した人数＝評価」としたのです。

影響した人数 ＜ 購入した人数

私達はこの考え方を学習、研修に置き換えられると思っています。

研修業界関係者の皆さんの中にも従来のやり方では研修の効果に限界を感じていたり、評価が難しくなってきていると感じている方が多いのではないかと思います。

学習した人数・時間 ＜ 結果を出した人数

パフォーマンスラーニングを考えるにあたり実際どうすればよいか？

人材育成担当さまや研修の企画、運営をされる皆さまには下記3つのポイントを押さえていただくことをオススメします。

３つのポイント

①ラーニングテクノロジーの活用
②学習プログラム、学習エクスペリエンスのデザイン
③学習プログラム、学習エクスペリエンスのファシリテーション

UMU AIコーチング

　私達は2019年のかなり早い段階で皆さんにこのコンセプトを浸透するつもりで準備を進めています。まずはそのきっかけとして「UMU AIコーチング」をリリースしました。

　UMUは、学習の設計から、運営・管理まで、学習に関わる人々全てをつなぐend to endのサービスです。

　様々なデバイスに対応し、全ての学習シーンに置いて最適なソリューションを提供します。UMUが研究し続けてきた学習の科学、業界のトップトレーナーや権威ある専門家の意見、そして世界中のユーザのフィードバックから開発されたソリューションはきっと皆さまの人材育成や研修にお役に立てると信じています。

UMUはラーニングテクノロジーの力で今までの学習のあり方にイノベーションを起こします。

　2019年、皆さまと一緒に研修の「低コスト」「高い生産性」「高い効果性」の実現、企業・組織・人のパフォーマンス変革と向上の実現に向けて、「パフォーマンスラーニング」を推進していきたいと考えています。

　本年もUMUをどうぞよろしくお願い致します。

　Performance learning = make learning practical, effective, aims for performance changing

2019年1月1日

UMUテクノロジージャパン
代表取締役　松田　しゅう平

http://www.umu.co
cs@umu.co
03-4400-7319
東京都港区六本木7−8−6
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