製品
コールセンターオペレーター研修の資料はそろっていても、習得の状況までは見えにくいことを表したシーンです。

コールセンターオペレーター研修、資料配布から習得の確認へ

コールセンターでは、応対マニュアルやFAQを整え、改定のたびに現場へ配信するところまで仕組みができています。ただし、配った記録からわかるのは、伝えた事実にとどまります。難しい問い合わせを任せられるかは、別の話なのです。

UMUのソリューションを見る

配布で終わらせない研修の組み立て方

応対を分ける学習の単位

研修の中身は、扱う商品や手続きの一覧をそのまま並べる形になりがちです。オペレーターが何を判断できれば次の応対に進めるのか、という単位で組み直すと、確認の設計がしやすくなります。商品知識、手続きの手順、クレームを受けたときの判断では、確かめ方はそれぞれ異なると言えます。同じ一覧に並べたままでは、研修は説明を終えた記録で止まります。一つの単位で問う内容を絞り、想定する学習時間に収まる範囲まで分けておくと、後から理解を確かめる設問を置きやすくなるのです。

理解を確かめる機会の設計

もう一つは、学んだ内容にオペレーターが答える機会を、研修の中に置いてあるかどうかです。読んだ、聞いたという記録だけでは、実際の通話で必要になったときに引き出せるかどうかまでは見通せないのです。設問に答える、手順を自分の言葉で説明する、具体的な問い合わせで判断するといった機会があれば、理解のずれを応対の前に見つけられます。答えた記録が残るほど、研修の後に手を打てる範囲は広がり、補うべき手順から先に指導の時間を使えると言えます。

手順書を配った後に残る3つの課題

応対ノウハウの共有の難しさ

難しい問い合わせをさばくコツは、経験を積んだオペレーターやスーパーバイザーの手元にあります。ただ、それを学習の順序や設問の形に組み直す作業は本業の外にあり、日々の稼働の合間には手が回りません。結局は口頭で伝える形が続き、中身も担当者ごとに変わると言えます。

後回しになる疑問への回答

オペレーターが資料を読む中で生まれた疑問は、スーパーバイザーの手が空いたときにしか解消できません。入電が立て込む時間帯ほど確認は後回しになり、あいまいなまま次の通話に入ります。同じ質問に何度も答える負担も現場に残り、指導に使える時間は削られていくのです。

苦情が起きてから気づく理解の差

チームの理解度は、受講の完了率と最終テストの点数からしか見えません。どの手順のどこがあいまいなまま残っているのかは、顧客からの苦情や対応の遅れが起きてから初めて表面化します。指導を厚くする先も、日々の観察と現場の印象で決めることになってしまうのです。

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
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

現場の応対ノウハウをコースにする方法

手元の手順書をもとに、対話に答えながらコースの章立てが組み上がっていく画面です。

手順書から起こす章立てと設問

出発点になるのは、手元にある応対マニュアルや手順書、よくある問い合わせの記録です。UMU AGL(AI Generated Learning)は、AIを用い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一人ひとりの学習体験の両方を支援します。示される質問に順に答えていくと、要点が整理され、章立てと設問が形になるのです。白紙から構成を考える負担は軽くなり、現場の言葉のまま、日々の研修の中身として使えると言えます。

複雑な問い合わせに備えるための学び方

AIがトレーナーやチューターの役割を担い、学習の途中の質問に答えているシーンです。

判断に迷いやすい点の確認

コースができても、学ぶ側には手順の理由や例外の扱いなど、その場で確かめたい細かな疑問が残ります。UMU AGLでは、AIがトレーナー、チューター、コーチの役割を担い、解説の途中で出た質問に答え、そのうえで元の説明に戻ります。スーパーバイザーの手が空くのを待たずに、判断に迷う点をその場で確かめられると言えます。標準の手順から外れる相談ほど、確認できたかどうかの差が応対に表れるのです。同じ内容を説明し直す負担も軽くなります。

業務上の損失が出る前に手を打つ判断材料

チームの習得状況と、学習ポイントごとの強みや課題が一覧で示された分析レポートの画面です。

学習ポイント単位で残る記録

UMU AGLは、閲覧の時間、読み飛ばしの有無、設問への回答状況、追加の質問の頻度、一定期間後の再テストの正答率を、学習ポイント単位のデータとして記録します。チームのどこに理解の差が残っているのかを、顧客からの苦情や対応の遅れが起きる前に確かめられるのです。読み取れるのは学習時点の状況までで、応対の遂行能力そのものを示すものではありません。応対の中身をつくり、学び、確かめるまでがひと続きになり、研修は運用できる形になっていくと言えます。

UMU AGLで進める2つの育成シーン

新しいオペレーターの受け入れ

新しく入ったオペレーターが、学習の順序を確かめながらコースを進めているシーンです。

新しく入ったオペレーターに渡していた手順書や商品資料をUMU AGLでコースに変えると、解説を読んだうえで設問に答え、問い合わせごとの判断を確かめながら学べます。先輩が説明し直す時間も抑えられます。

スーパーバイザーが確かめられるのは、各学習アクティビティの完了状況と回答の傾向です。単独で応対を任せられる段階かどうかまでを示すものではありません。

料金やサービスの改定時の展開

商品資料がインタラクティブなコースの形に変わっていく流れを示したシーンです。

料金やサービスの改定にあわせて配る資料と、想定される質問への回答をUMU AGLでコースに構成すると、オペレーターは改定の要点を自分の言葉で説明し、質問に答えながら理解のずれを直していけます。

運用を始める前の段階で、説明が足りていない項目を把握できます。読み取れるのは学習の状況までで、実際の応対の結果までを示すものではないのです。

UMUのソリューションを見る

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)
AI活用基盤
最新のエンタープライズ向けAIモデルを採用
企業データの外部共有・AI再学習への利用なし
エンタープライズ水準の高度なAIカスタマイズ
ハルシネーションのリスクを効果的に低減
多様なデータに対応し、実務での活用を支援
お問い合わせ