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コールセンターの社内講師が、ロールプレイングの研修で使う題材づくりに取りかかっているシーンです。

コールセンターの研修、ロールプレイングを支える準備と確認

多くのコールセンターでは、応対品質を高める手段としてロールプレイングを研修に組み込んでいます。台本を読み合わせ、講評まで行う流れは定着しました。それでも、当日の講評だけで、誰がどの応対で迷うのかまでは分からないのです。

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台本の読み合わせから、判断の練習へ

判断が分かれた入電の選び方

ロールプレイングの題材をどこから取るかによって、練習の中身は大きく変わります。応対マニュアルの想定問答をそのままなぞっても、受講者の答えは分かれにくいものです。オペレーターが実際に迷うのは、規約上は応じられない要望をどう断るか、説明の途中で語気が強まった相手にどう向き合うか、上位者へつなぐ判断をどの時点で下すか、といった局面でしょう。題材は、整った想定問答よりも、現場で実際に判断が分かれた入電から起こす必要があります。

練習の前後に置く二つの工程

もう一つ決めるのは、練習の前と後に何を置くかという設計になります。受講者の理解がそろっていなければ、当日は応対基準の説明から始まり、練習そのものに使える時間は短くなります。資料を配って読んでおいてもらうだけで、その状態にたどり着けるとは限りません。終わったあとも、誰がどこで迷ったのかは、講師の印象からしか読み取れないのです。練習の前に認識をそろえる工程を置き、後に理解の差を確かめる工程を加えると、ロールプレイングは台本の再現から判断の練習へと近づきます。

ロールプレイングが形だけになる理由

経験を題材に起こす手間

応対で判断を重ねてきた社内講師の手元に、題材のもとになる経験はあります。ところが、文章に起こし、想定場面を組み立て、進行案までまとめる作業を通常業務の合間に収めるのは簡単ではありません。研修部門に頼めば順番待ちとなり、応対方針の改定から実施まで間が空くのです。

見学の時間が長くなる練習

ロールプレイングでは数人が実演し、残りの受講者はその様子を見学に回ることが多いものです。事前に配った資料も、読むだけで終わり、内容を自分の言葉で言い直す機会がないままです。声に出して答えた回数が限られたまま、受講者は実際の入電に向かうことになります。

講評のあとに残る印象

研修を終えて手元に残るのは、講師の講評メモと受講者の感想です。発言の少なかった人がどの基準で迷っているかまでは読み取れません。判断のズレが表面化するのは、顧客からの申し出やモニタリングの指摘が届いたあと。やり直しにかかる時間と手間は、そのたびに増えていきます。

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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社内講師の経験から起こす題材

対話形式の質問に答えながら、応対の要点をコースの構成案へ整えている画面です。

問いに答えて固まる構成案

まず手を入れるのは、題材を用意する工程になります。UMU AGL(AI Generated Learning)は、AIが社内文書をインタラクティブなコースとして構成し、コースの作成と受講者一人ひとりの学習をつなぐサービスです。社内講師は、提示される質問に沿って答えていくだけで、応対で使ってきた判断の基準を言葉にできます。応対マニュアルと、現場で判断が分かれた入電。この二つを重ねた構成案が、ロールプレイングの題材として手元に残るのです。

練習の前に、答える機会を置く設計

学習の途中で問いかけが表示され、受講者が入電への対応を選んで答えている画面です。

対応を選び、言い直す時間

題材がそろっても、受講者が資料を読むだけの時間が続けば、当日に持ち込める考えは育ちにくいものです。UMU AGLは、ナレッジカード、インタラクティブクイズ、ケースシミュレーションといった学習タスクを、理解の確認が要る箇所に配置します。受講者はロールプレイングの前に、想定された入電への対応を選び、なぜそう判断したのかを自分の言葉で説明していくことになります。途中で疑問が出たときはその場で質問でき、AI講師は答えたあと、元の解説に戻ります。

学習の記録から読み取る理解の差

チームごとの習熟度と設問への回答の傾向をレポートで確認している画面です。

回答が分かれた箇所の把握

最後に残るのは、練習のあとに何を確かめるかという工程になります。UMU AGLは、習熟度を学習ポイント単位で数値化します。記録に残るのは、閲覧の時間、読み飛ばした箇所、設問への回答状況、追加で質問した回数、再テストの正答率。社内講師はチームのレポートから、どの応対基準で回答が分かれたかを読み取り、次に扱う局面を絞り込めます。題材づくり、練習前の理解づくり、練習後の確認。三つがつながって、ロールプレイングは判断を扱う時間になると言えます。

UMU AGLで組み立てる学習の流れ

新人オペレーターの受け入れ研修

新人オペレーターが学習の進み方を確認しながら、応対の基準の理解を進めているシーンです。

応対マニュアルや業務プロセスの社内文書をUMU AGLでインタラクティブなコースに構成すると、新人オペレーターは配属前から順を追って要点に答え、フィードバックを見ながら理解を直していけます。

先輩や社内講師は、どの段階で誤りが集まったかを見て、同席指導の順序を決められます。学習の記録が示すのは理解の状態であり、実務の遂行力とは別のものです。

新商品の案内を担う応対の準備

オペレーターが対話形式の学習で、商品に関する問いに答えているシーンです。

新商品の訴求ポイント、対象となる顧客、想定される質問をまとめた社内資料をUMU AGLでコースに構成すると、オペレーターは商品価値を自分の言葉で説明し、顧客からの質問への対応を判断しながら学べます。

事業部門の担当者は、説明が弱い箇所を学習の記録から先に確認できます。ただし示されるのは学習上の理解であり、応対の結果を保証するものではありません。

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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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