研修コンテンツをあらゆる言語で作成・翻訳することで、コンテンツ配信、学習者の習熟、スキル開発を加速し、組織へのより大きな貢献を実現します。
研修コンテンツの作成とローカライズを迅速化することで、世界中の学習者が母国語で教材にアクセスできるようになり、オンボーディング、認定、スキルアップが加速されます。
Learning Content Agentを使用して、単一プラットフォームでトレーニングコンテンツの作成と翻訳を効率化します。既存のチームとツールを使用して、コンテンツ配信を高速化しながら、コストと複雑さを削減します。
人間のフィードバックから継続的に学習する、専門家の支援を受けたAIエージェントにより、ブランドボイス、法令遵守、品質基準を維持します。エラーを減らし、すべての学習者が正確で一貫したコンテンツを受け取るようにする。
70%
より費用対効果が高い
スタンレー ブラック・アンド・デッカーは、SmartcatのAI駆動型プラットフォームを使用することで、翻訳コストを最大70%削減し、平均翻訳納期を2週間短縮しました。
400%
所要時間の短縮
スミス・アンド・ネフューは、Smartcatを使用して、エンドツーエンドのグローバルコンテンツのターンアラウンドを400%加速させ、7つの言語でのeラーニング研修のより迅速な提供を可能にしました。
90%+
コースの成果
トプコンは、10言語でのeラーニングコース制作時間を削減しました。2年間で、彼らはアウトプットを10倍に増やすことができ、29カ国をサポートし、11言語に翻訳した。
ロールベースアクセス制御
組織構造に合わせて、AIエージェントへのアクセスを部署、役割、または地域ごとにカスタマイズします。
シングルサインオンとアイデンティティ管理
既存のSSOプロバイダーとのシームレスな連携により、認証基準の徹底が保証されます。
SOC 2 準拠インフラストラクチャ
最も厳格なデータセキュリティおよびガバナンス要件をも超える
AIインタラクション監督
チームやワークフロー全体でのAIの使用状況を一元的に可視化する。
監査証跡および透明性
オートメーション活動(誰が、何を、いつ、どこで)を完全に可視化し、コンプライアンスと説明責任を強化します。
保存時および転送時のデータの暗号化
エンタープライズグレードの暗号化プロトコルにより、機密性の高いコンテンツはライフサイクル全体を通じて安全性が確保されます。
学習コンテンツ作成とは、コース、モジュール、動画、マイクロラーニング体験などの教材を、設計、開発、提供するプロセスです。
人材育成担当者は、コンテンツを作成するためにコース作成ツールを使用します。
学習コンテンツを作成することで、L&Dチームは組織内の研修、スキルアップ、あるいはコンプライアンスに関する目標達成を支援することを目指しています。それは、売上高、従業員定着率、顧客サービスパフォーマンスといった全社的な指標を向上させるために、従業員のパフォーマンスを確保する手段でもある。
研究により現在明らかになっていることとして、AIを活用したアダプティブラーニングシステムは、個々のスキルギャップに合わせて調整されたカスタマイズされた指導により、知識の定着と従業員のエンゲージメントを著しく向上させる。[1]
Smartcatは、多言語学習コンテンツ向けの包括的なソリューションを提供しており、オンボーディング、コンプライアンス、マイクロラーニングプログラムの迅速な作成とローカライズを可能にします。
コンテンツを同時に作成、翻訳、ローカライズするAIエージェントと自動ローカライゼーションを通じて、世界中で一貫性のある最新のトレーニングが保証されます。
当社のグローバルコンテンツ向けエンタープライズAIプラットフォームは、既存のLMSや学習エコシステムとシームレスに統合し、継続的なヒューマン・イン・ザ・ループのフィードバックを通じてブランドボイス、正確性、コンプライアンスを維持しながら、更新と翻訳を自動化します。
AIを活用したプラットフォームは、コンテンツ作成と評価を自動化することにより、企業が年間のL&D(学習・開発)コストを約30%削減することを可能にします。[1]
Smartcatのエキスパート対応ラーニングコンテンツエージェントを使用すると、コンテンツライフサイクル全体を自動化することで、多言語トレーニングコンテンツを最大50倍速く作成・公開できます。これは、インテリジェントなタスク選択と転移学習を活用し、市場全体への迅速な展開を実現します。[4] このエージェントAIアプローチは、プロフェッショナルがあらゆる言語で、いつでもより効率的に作業することも可能にします。[2]
マッキンゼーによると、AIによる認知タスクの自動化は、企業ユースケース全体で最大4.4兆ドルの生産性向上効果をもたらす可能性がある。[2]
Smartcatのラーニングコンテンツエージェントは、専門家が有効化したAIを活用し、コース作成のライフサイクル全体を自動化します。主な特徴は以下の通りです。
AI生成のコース構成およびインタラクティブなコンテンツ作成
280以上の言語に瞬時翻訳
AIによる吹き替えと字幕生成
組み込みのコラボレーションおよび編集ワークフロー
SCORM/xAPI準拠のエクスポート
品質とブランドボイスを維持するための人間参加型フィードバック
はい、Smartcatは、AI音声ナレーションを使用した動画および音声の生成、多言語での字幕および吹き替えの作成、SCORM互換のインタラクティブモジュール、埋め込み画像、ドキュメント、アセットなど、豊富なマルチメディアコンテンツの作成に対応しています。
はい。Smartcatは、SCORM/xAPI互換の学習管理プラットフォーム(LMS)と連携し、分岐、クイズ、直接プレビュー、編集、エクスポートが可能なモジュール式コンテンツを備えたインタラクティブなコース構造をサポートします。
Smartcatは、チームの編集や用語から学習するAIエージェント、レビュアーや分野の専門家とのリアルタイムでの共同作業、組み込みのQAワークフローとコンテンツプレビュー、そしてSmartcat Marketplaceの50万人以上の言語学者や分野の専門家へのアクセスを通じて、品質を保証します。
Smartcatは、無制限のユーザーシート、リアルタイム編集とコメント機能、バージョン管理、割り当てられたレビュー手順、およびチーム全体のワークフローの完全な可視性を含む、堅牢なコラボレーション機能を提供します。
はい。SmartcatはSCORMおよびxAPIのエクスポート形式をサポートしており、シームレスな学習者追跡と分析のために、ほとんどの学習管理システム(LMS)に直接インポートできます。
スマートキャットは、以下を含む80種類のファイル形式に対応しています:
SCORM/xAPI
MP4、mov(動画用)
PDF、DOCX、PPTX
XLIFF ファイル
SubRip (.srt) および WebVTT (.vtt) 字幕用
Smartcatにおける効率化された7段階のプロセスは通常以下を含みます:
コースの目標とトピックを定義する
AIによるコース構成の生成
AI生成コンテンツの確認および編集
メディアおよびインタラクティブ要素を追加
必要な言語に翻訳
字幕およびAI音声を生成する
SCORM/xAPI形式でエクスポートし、LMSに公開する
Smartcatに特化したものではないが、効果的なコンテンツを作成するための一般的な「5つのC」は以下の通りです。
明確さ– 明確な目標と構造
一貫性– 統一されたトーン、スタイル、メッセージ
創造性– 魅力的なフォーマットとビジュアル
コラボレーション– ステークホルダーの意見とレビュー
コンプライアンス– 規制、ブランド、アクセシビリティの基準に準拠
SmartcatのAIエージェントは、コラボレーションを効率化し、コンプライアンスと一貫性を自動化することで、チームが5つのすべてを達成するのを支援します。
方法は次のとおりです。
コースのアイデアから始める、または既存のアセットを使用する (PDF, briefなど)
AIエージェントに学習目標を入力する
コースコンテンツを即座に生成(テキスト、構造、マルチメディア)
Smartcat エキスパート対応 AI エージェントであらゆる言語に翻訳
ナレーションと字幕を自動的に追加
チームとリアルタイムでレビュー
SCORM/xAPI形式でエクスポートし、LMSにアップロード
1.スミス,K.、テイラー,B.、アンダーウッド,G.(2025)。企業研修における AI の将来: 機会と課題。リサーチゲート。 https://www.researchgate.net/publication/389649987_企業研修におけるAIの未来
2. Mayer, H., Yee, L., Chui, M., & Roberts, R. (2025年1月28日).職場におけるスーパーエージェンシー:人々が職場でAIの可能性を最大限に引き出せるように力づけるマッキンゼー・アンド・カンパニー。 https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work
3. Karunakaran, A. (2024年9月6日).仕事におけるAIの未来スタンフォード大学工学部。 https://engineering.stanford.edu/news/future-ai-work
4. Zewe, A. (2024年11月22日).MITの研究者らは、より信頼性の高いAIエージェントを訓練する効率的な方法を開発した。MITニュース。https://news.mit.edu/2024/mit-researchers-develop-efficiency-training-more-reliable-ai-agents-1122