品質データ
品質データを、動画・確認テスト・記録の流れで確認できるように整理します。
Udemy Business型 / 学習パス・カテゴリ訴求
AI活用の前に品質の判断軸をそろえる
AIやデジタルツールを使う前提として、品質管理、記録、原因分析、標準化の基礎を整えます。
品質基礎
データの見方
AI活用前提
無料体験で確認
品質基礎、データの見方、AI活用前提を見て判断できます。
POINT
このLPで伝えること
AI活用と品質教育を両立したい管理者に向けた専用の訴求です。
原因分析
原因分析を、動画・確認テスト・記録の流れで確認できるように整理します。
標準化
標準化を、動画・確認テスト・記録の流れで確認できるように整理します。
よくある詰まりどころ
教育系eラーニングのLPでは、悩みを具体化してから解決策を見せる構成が重要です。
- 品質データを確認したいが、社内資料だけでは判断しづらい
- 原因分析の状況が部署や担当者ごとにばらついている
- 標準化を後から説明できる記録として残しにくい
品質カレッジで目指す状態
動画を見るだけで終わらせず、理解確認と記録に接続することを前面に出します。
- 品質基礎を無料体験またはデモで確認できます
- データの見方を教材とセットで運用できます
- AI活用前提を監査前・社内説明前に確認できます
FLOW
申し込みから確認までの流れ
申込フォームは共通化し、LPごとの流入元だけを識別します。
01
基礎確認
基礎確認
02
データ理解
データ理解
03
AI活用
AI活用
04
改善へ反映
改善へ反映
DEMO
無料体験前に見られるもの
実在顧客の導入事例ではなく、導入前に確認できる画面・記録サンプルとして表示します。
教材
状態
確認
品質データ
受講済み
合格
確認テスト
実施済み
82%
教育記録
管理者確認
完了
DECISION
社内検討で見るポイント
顧客実績ではなく、導入前に確認できる判断材料を先に置きます。
教材
標準教材だけでなく、社内手順書や品質基準を教材化できます。
管理
受講、確認テスト、教育訓練記録を同じ導線で確認できます。
支援
導入設計、対象者整理、監査前の説明整理まで相談できます。
FAQ
よくある確認事項
公開時に誤認を避けるため、実績・申込・参考元の扱いを明記します。
このLPは実在顧客の導入事例ですか？
いいえ。顧客がいない段階でも誠実に判断できるよう、想定活用例とサンプル画面として作成しています。
申込フォームはLPごとに別ですか？
いいえ。申込フォームは共通化し、どのLPから来たかをパラメータで識別する設計です。
参考元サイトの文章やデザインをコピーしていますか？
いいえ。参考にしているのは構成の考え方だけで、文章、HTML、画像は品質カレッジ向けに作成しています。
AI時代の品質教育リスキリングは無料体験だけで判断できますか？
まず無料体験で受講画面、確認テスト、教育訓練記録サンプルを確認し、必要に応じて支援サービスや企業契約を検討する流れです。
AI活用前の教育を相談する
教育系eラーニング公式サイトの構成型を参考に、品質カレッジ向けの導線として作成しています。
共通申込フォームへ
共通フォームで受け付けます
LPごとにフォームを増やさず、source=reference-lp21 と lp=udemy-ai-quality-upskill で流入元を識別します。
申し込みに進む
LPごとにフォームを増やさず、source=reference-lp21 と lp=udemy-ai-quality-upskill で流入元を識別します。
参考型：Udemy Business型 / 参考URL：https://www.benesse.co.jp/udemy/business/