会議のメモは、実際の組織の知識や実践を反映した効果的なオンボーディングおよびトレーニング資料を作成するための貴重な情報源となることがあります。ゼロから始めるのではなく、企業は既存の会議で得られた豊富な情報を活用し、より本格的で関連性のある学習コンテンツを構築できます。

会議メモを使ったオンボーディングおよびトレーニング資料の作成

さまざまな種類のセッションからの会議メモには、実践的な学習リソースに変換できる貴重な洞察が含まれています。たとえば、プロダクト開発会議では、新入社員が理解する必要のあるワークフローや意思決定プロセス、問題解決のアプローチに関する議論がしばしば行われます。これらのメモを分析することで、組織は共通のテーマを抽出し、実際に仕事がどのように行われているかを示すトレーニングモジュールを作成できます。これは単に理論上で行われるべきことを示すだけではありません。

AIは、このプロセスを大幅に加速させることができます。複数の会議の書き起こしからパターンを特定し、学習コンテンツの初稿を自動生成します。たとえば、カスタマーサポートチームの会議で特定のトラブルシューティング技術や顧客対応の戦略が一貫して議論されている場合、AIはこれらのパターンを取り出して初期のトレーニングスクリプトやシナリオを作成できます。この技術はまた、部門や役割レベル、トピックエリアによって情報を分類することができ、さまざまなポジションに対するターゲットを絞ったオンボーディングパスを作成するのが容易になります。

会議メモはまた、組織内で使用される本物の言語や用語を捉えており、効果的なオンボーディング資料に不可欠です。上級管理者が概念を説明する際やチームメンバーが質問する際の録音は、会社内で実際に知識がどのように伝達されているかの実例を提供します。この本物性は、新入社員が迅速にフォーマルなプロセスとインフォーマルな文化の両方を理解するのに役立ち、学習のカーブを大幅に削減します。

会議の協力的な性質は特に、チームワークやクロスファンクショナルな関係を示す資料を作成するのに価値があります。プロジェクトの見直し、ブレインストーミングセッション、問題解決会議のメモは、新入社員が異なる部門がどのように協力するかを示すケーススタディとして活用できます。これらの実際のシナリオは、一般的なトレーニングの例よりもはるかに魅力的で、従業員がより広い組織の文脈の中で自分の役割を理解するのを助けます。

会議メモを使用してオンボーディングおよびトレーニング資料を作成する

CirclebackのようなAIアシスタントを通じて得られる会議メモは、実際のプロセス、課題、知識のギャップに対するフィルタリングされていない洞察を含んでいます。これらの録音は、チームメンバー間の本物の対話を提供し、しばしば公式文書には反映されない現実のコンテキストと実用的な知恵を明らかにします。この有機的な知識を構造化されたオンボーディング資料に変換することで、理論的な概念ではなく、関連性があり、実際の職場の状況に対処するトレーニングコンテンツを作成できます。

これらの会議の書き起こしを分析するためにAIを使用することも、コンテンツ作成プロセスを大幅に加速します。トレーニング資料をゼロから構築する代わりに、チームは複数の会議で共通のテーマ、しばしば議論される手順、繰り返される質問を特定できます。このアプローチは、オンボーディング資料が現在の実践および進化する企業知識を反映し、AIは論理的な学習パスに洞察を整理したり、異なる段階の新入社員に最も重要な情報を特定したりするのに役立ちます。

会議メモからオンボーディング資料を作成するためのステップバイステッププロセス

1. Circlebackを使用して会議キャプチャを設定する

• Circlebackを設定し、関連する会議（チームスタンドアップ、クライアントコール、研修セッション、製品レビュー）に自動的に参加し記録するようにする

• オンボーディングに関連するコンテンツのための特定の会議カテゴリ（例：「プロセストレーニング」、「クライアントオンボーディング」、「製品デモ」）を作成する

• 新入社員と関わる部門全体での一貫した記録を確保する

2. 会議内容を分析し、分類する

• Circlebackの転写および要約を選択したシステム（Notion、HubSpotなど）にエクスポートする

• AIを使用して、会議全体で再発するテーマ、プロセス、知識のギャップを特定する

• 部門、役割レベル、トピックエリア（技術スキル、企業文化、クライアント対応など）によってコンテンツにタグを付ける

• オンボーディングの関連性で編成された利用可能な知識のマスターインベントリを作成する

3. 実行可能なトレーニング要素を抽出する

• 企業価値や問題解決のアプローチを示す実際の会話からの直接引用や例を引き出す

• 会議で言及されるステップバイステッププロセスを特定し、それをトレーニングモジュールとして文書化する

• 仮想例: 営業会議で価格の異議に対処する方法が議論されている場合—この対話を抽出して「異議への対処」トレーニングモジュールを作成する

• チームのショートカット、非公式な手続き、カジュアルな会話でのみ明らかになる文化的なニュアンスなどの非公式な知識を捕捉する

4. コンテンツを学習パスに構造化する

• 抽出した知識を進行的な学習シーケンス（週1、月1、四半期1の目標）に編成する

• それぞれのポジションに適した会議内容を用いて役割特有のトラックを作成する

• 会議で議論された実際のシナリオに基づいた知識チェックを組み込む

• 仮想例: 顧客成功会議での共通のクライアント問題を明らかにする—これらを新しい顧客成功のためのケーススタディ演習に変える

5. トレーニング資料を作成し、展開する

• 会議の洞察を使用して現実的なシナリオ、FAQ、およびプロセスガイドを書く

• 会議で議論された実際の状況を参照したトレーニングビデオを録画する

• 最終化されたコンテンツをLMS、Notionワークスペース、またはHubSpotにプッシュして簡単にアクセスできるようにする

• 役割と開始日に基づいて関連するトレーニングが利用可能になったときに新入社員に通知する自動化されたワークフローを設定する