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コールセンター言葉遣い研修を受けたオペレーターが、応対の資料を読み進めても内容が頭に残らないシーンです。

コールセンター言葉遣い研修、覚える敬語から選べる言い回しへ

敬語のマニュアルも研修の実施記録も、コールセンターではすでに整っています。それでも、苦情につながりやすい一言を通話中に言い換えられるかどうかは、受講完了の数字から読み取れません。確かめたいのは、その言い換えなのです。

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通話で活きる言葉遣い研修とは何か

迷いが生まれる応対の洗い出し

研修で扱う言い回しは、応対の中で迷いが生まれる箇所から決めていきます。敬語の体系を順に追う構成では、どの一言が苦情につながりやすいのかまでは伝わりません。相手の要望を断るとき、保留をお願いするとき、こちらの誤りを訂正するとき。表現を誤ると心証を損ねやすい局面を先に洗い出し、その順序で扱う内容を組み立てます。こうした箇所は、日々の応対の記録や苦情の内容から拾い出せます。扱う範囲を広げるよりも、迷いが残る箇所に内容を寄せるほうが、通話中に言い換えを思い出しやすくなるのです。

言い換えられるかを確かめる方法

研修の効果は、受講の記録ではなく、学習の途中で受講者が選んだ表現から確かめます。動画を最後まで再生したことは、通話で言い換えられる根拠にはなりません。断りを伝える、保留を依頼する、説明の誤りを訂正するといった状況を示し、その場でどう言い換えるかを選んでもらえば、選び方の傾向が理解の手がかりになると言えます。どの状況で答えが分かれたかを見れば、次に補うべき範囲と優先順位も絞り込めます。

言い回しが定着しない3つの理由

敬語の一般論にとどまる内容

研修部門が通話の実態をつかみきれていないと、体系的に整理された内容であっても、受講者は応対の最中に言い回しを思い出せません。社内規定や商品資料を静的な知識のまま扱い、実際のやり取りに沿った形へ組み替える工程が抜けているため、研修の実施自体が目的になりがちです。

聞いて終わる一方向の学習

録画された講義と配布資料を読み進める形式では、受講者が自分で言い換えを考える機会がほとんどありません。再生時間を消化するだけでも修了できるため、相手の反応が想定と違ったとき、学んだ表現が出てきません。知っていることと、通話中に選べることは同じではないのです。

修了率では見えない習熟の差

既存の仕組みで確認できるのは、最終テストの得点と受講完了率にとどまります。どの言い回しで迷ったのか、どの設問で答えが分かれたのか、その理由までは追えません。応対品質が上がらない理由を、知識の不足と通話中の運用のどちらに求めるべきかも判断しにくいと言えます。

3分で、相手を説得できるか試してみよう

業務シーンを1つ選ぶと、AIが顧客役を務めてあなたと1回の会話を行います。終了後、評価フィードバックを確認できます。

循環器内科部長に新しい脂質低下薬を紹介する
あなたはMR(医薬情報担当者)です。王部長への初めての正式訪問で、外来の合間の時間を使って製品を紹介します。
顧客に重大疾病保険を紹介する
あなたは保険代理人です。李様は以前に重大疾病保険についてご相談されましたが決めきれずにいたため、今回は対面でお話しする約束をしました。
顧客に高価格帯の定番ハンドバッグを紹介する
あなたはベテランのレザーグッズ販売員です。陳様が来店され定番のハンドバッグをご覧になっているので、声をかけてご案内します。
不動産デベロッパーの調達責任者にエレベーターを提案する
あなたはエレベーターメーカーの営業です。ある不動産デベロッパーの調達部・趙マネージャーを訪問します。この案件は複数のサプライヤーで比較検討が進んでいます。
訪問目標
新薬の有効性と安全性の優位性を王部長に明確に伝え、有効性・安全性への懸念を解消し、外来の対象患者に試していただけるよう合意を得ます。
対話相手
王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
“部長、3分だけお時間をいただけますか。先生の外来で、スタチン不耐容の患者さんや、単剤では脂質管理目標に届かない患者さんについて、現在はどのように処方を調整されていますか?”
ワンクリックで入力
送信
ログイン / 新規登録でご利用いただけます。各シナリオ10回まで練習可能です
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現場の応対を起点にしたコース設計

応対マニュアルを読み込ませ、UMU AGLが業界の代表的な研修シーンに沿ってコースを組み立てている画面です。

社内資料と定番シーンの組み合わせ

応対の実態に近い内容は、資料を整理する工程から生まれます。UMU AGL(AI Generated Learning)は、AIを使って社内文書をインタラクティブなコースに変換し、研修コースの作成と受講者ごとの学習体験を支援します。応対マニュアルや想定問答を読み込ませると、業界ごとの代表的な研修シーンの型に沿って、扱う内容と対象者、想定受講時間の案がそろうのです。講師は資料づくりに追われず、どの言い回しを扱うかの判断に時間を使えます。

聞く学習から、言い換える学習へ

UMU AGLが学習ポイントの種類に応じて、知識カードや設問、ケース学習を使い分けている画面です。

技能として扱う言い回しの練習

コースを短い期間で用意できても、受講者が読み流すだけでは表現は身につきません。UMU AGLは学習ポイントの種類に応じて教え方を変え、覚えるべき決まり文句は要点を短く示し、判断が必要な言い換えはシミュレーションと実践フィードバックで扱います。断りや保留を伝える状況の中で、受講者は自分で表現を選び、その場で助言を確かめられるのです。専門的な内容も理解度に合わせて順を追って説明するため、経験の浅い受講者でも無理のない順序で進められます。

つまずいた言い回しの特定

UMU AGLのレポートで、どの言い回しに回答が集中したかをチーム単位で確認しているシーンです。

学習ポイントごとの回答の傾向

受講者が学習の中で表現を選ぶようになると、その選択の記録が習熟度を確かめる材料になります。UMU AGLは習熟度を学習ポイント単位で数値化し、一人ひとりの学習パスマップとして示します。チーム単位の学習効果レポートもあわせて確認できるため、断りの伝え方でつまずく層と、訂正の言い回しでつまずく層を分けて捉えられるのです。コースの作成、学習、習得の確認が一本の流れになり、実施した回数にとどまらず、習熟の状況を根拠として社内に説明できます。

同じ流れで広げる2つの研修

新人オペレーターの応対研修

新人オペレーターがラーニングマップで、応対の学習がどこまで進んだかを確認しているシーンです。

応対マニュアルや社内規定を、そのまま一つのコースとして構成します。新人オペレーターは、読み進めながら言い回しの設問に答え、断りや保留を伝える状況で表現を選び、フィードバックを見て理解のズレを直せます。

指導担当者は、配属の前にどの表現で回答が分かれたかを確認できます。ここで分かるのは理解の状態であり、単独で応対できる段階に達した証拠ではありません。

サービス案内の言い回しの統一

オペレーターが案内の状況を想定した設問に答え、どの言い回しを選ぶかを判断しているシーンです。

新サービスの案内資料や想定問答をUMU AGLに渡し、案内の開始前に学ぶコースへ組み替えます。オペレーターは、変更点を説明する言い方を選び、よくある質問への答え方を確かめながら学習を進められます。

研修チームは、説明の表現が固まっていない論点を、学習の記録から確認できます。ただし、案内の開始後に苦情が必ず減ることまでを示す情報ではありません。

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UMUが選ばれる理由

28,000社突破
国内導入企業
1億人超
世界203カ国でユーザー
100社が導入
Fortune 500企業
約5,000製品中で1位
ITreview Best Software in Japan 2022
UMUとは
2015年に設立されたグローバルAIソリューションカンパニーです。AIを活用したオンライン学習プラットフォーム「UMU」を核に、学術的な根拠に基づいた実践型AIリテラシー学習プログラム「UMU AILIT(ユーム エーアイリット)」、セールスイネーブルメントソリューション「UMU AIロープレ」などの提供により、AI時代の企業や組織における学習文化の醸成とパフォーマンス向上を支援しています。
導入実績
業界トップクラスの生命保険会社・電機メーカー・製薬会社など、日本を代表する大企業が導入
製薬、金融・保険、製造、小売など幅広い業界で活用
従業員1,000名以上の大企業を中心に、営業教育や新入社員研修で導入が拡大
導入事例インタビューを公式サイトで多数公開
セキュリティ・コンプライアンス
ISO/IEC 27001:情報セキュリティマネジメントシステム (ISMS) の国際規格
ISO/IEC 27017:クラウドサービスに関する情報セキュリティ管理策
SOC 3:トラストサービス規準報告書
ISO/IEC 27018:クラウドサービス上における個人情報セキュリティに関する国際規格
ISO/IEC 27701:プライバシー情報マネジメントシステム (PIMS)
GDPR:EU一般データ保護規則
HIPAA:医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律
ISO/IEC 42001:人工知能マネジメントシステム (AIMS)
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企業データの外部共有・AI再学習への利用なし
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