製品
接客研修ゲームの導入を検討する前に、手順書を読み進める店舗スタッフが集中を切らしているシーンです。

接客研修ゲーム、現場の判断を再現する設計

店舗の接客研修では、手順書や動画を配り、足りない部分を店長や先輩スタッフが補う進め方が定着しています。ゲーム形式の演習を加えても、盛り上がりだけが残ることは少なくありません。判断まで組み込めているかが分かれ目なのです。

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ゲーム形式の接客研修が成り立つ要件

接客の判断を組み込んだ演習

はじめに決めたいのは、演習の中身を接客の判断にそろえることです。クイズやロールプレイを取り入れても、設問が用語の確認にとどまれば、現場で迷う状況への備えにはなりません。覚えている状態と、その場で対応を選べる状態は別のものなのです。混雑した売り場で優先する対応、要望に応えられないときの伝え方といった、判断が求められる状況を素材にすると、学習の内容と現場で求められる判断が一致します。

答えるたびに返るフィードバック

もう一つは、答えた直後に正誤と理由が返る構成にすることです。点数や順位だけが残る演習では、受講者は自分の判断のどこがずれていたのかを確かめられません。選んだ対応に対して、望ましい手順とその理由を示すところまで含めてはじめて、受け身の受講が学び直しの機会に変わると言えます。研修として成立したかどうかを見る基準は、盛り上がりではなく、判断の修正がその場で起きたかどうかに置きます。

演習を用意しても残る3つの課題

社内講師の経験に残る判断の基準

お客様の要望をどこまで受けるか、迷ったときに誰へ引き継ぐか。こうした基準は、売り場に立つ社内講師が経験として持っています。研修の形に整えるには学習設計の知識が必要になり、結局は口頭での指導に戻ります。店舗やスタッフが増えるほど、伝わる範囲は限られていくのです。

配って終わる手順書と動画

接客の手順書や研修動画が残すのは、読み終えた、視聴し終えたという記録です。受講者が実際の接客で同じ判断を再現できるかどうかまでは、その記録からは分かりません。現場に出てから迷い、先輩スタッフが同じ説明を繰り返す状況も少なくないと言えます。

確かめにくい理解のばらつき

シフト勤務で人の入れ替わりもある店舗では、誰がどの内容を理解しているのかを確かめる時間を取りにくいものです。クレームや対応の遅れが起きてから、理解の弱い箇所に気づくことも少なくありません。問題が起きてから動く進め方が続き、次に教え直す内容も絞り込めないのです。

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
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王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
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口頭の指導からコースの形への転換

社内資料をアップロードし、対話を通じてコースのアウトラインを組み立てている画面です。

対話で引き出す判断の基準

ここで役立つのが、UMU AGL(AI Generated Learning)です。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、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。社内講師は、対話形式の質問に一つずつ答えるだけで、接客の手順と判断の理由を引き出し、演習を含むコースの骨組みに整えられるのです。白紙から構成を考える必要がなくなり、学習設計を別に学ばなくても、売り場の基準をそのまま研修の素材にできます。

手順の暗記から、状況の判断へ

受講者がインタラクティブな学習タスクに答えながら、理解を確かめている画面です。

答えながら進む学習の構成

コースができても、読む時間が続くだけでは接客の判断は身につきにくいと言えます。UMU AGLは、ナレッジカード、インタラクティブなクイズ、ケースシミュレーションといった学習タスクを、内容の区切りに合わせて配置します。受講者は説明を受け取るだけでなく、学んだ内容を自分の言葉で言い直し、具体的な状況で対応を選びます。ゲーム形式の演習が持つ手応えは、答える回数の多さから生まれるのです。

つまずいた判断が分かる記録

チーム単位の習熟度と、理解の弱い学習ポイントを示す分析レポートの画面です。

学習ポイント単位の理解の把握

最後に残るのは、誰がどの判断でつまずいたのかを確かめる工程です。UMU AGLは、閲覧の状況、設問への回答、追加の質問、一定期間後の再テストの正答率を学習ポイント単位で集計します。店長や社内講師が確認できるのは、理解の弱い箇所とチーム全体の傾向であり、接客そのものの遂行能力ではないのです。朝礼や現場指導で取り上げる内容も、この記録から選べます。コースづくり、答える学習、習得の確認がそろって、接客研修ゲームは現場の業務につながります。

新人の受け入れと新商品の展開へ

新人スタッフの受け入れ

新人スタッフがスマートフォンで対話型の演習に答えているシーンです。

入社時に渡す接客手順や商品知識の社内資料を、UMU AGLでコースとして構成します。新人スタッフは手順を読み進めるだけでなく、来店客への対応を選び、その理由を答えながら学習します。

店長は、どの手順で誤答や追加の質問が集まったかを確認できます。単独で売り場を任せられるかどうかまでは、この記録から判断できません。

新商品の店頭展開

店頭スタッフが新商品の想定問答に集中して取り組んでいるシーンです。

新商品の訴求点や想定問答をまとめた社内資料を、UMU AGLで短時間のコースに組み替えます。店頭スタッフは売り場での声かけを選び、選んだ理由を答えながら、商品の価値を自分の言葉で説明します。

社内講師は、説明が固まっていない訴求点を学習の記録から把握できます。売上や客単価の見通しを示す材料にはなりません。

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UMUが選ばれる理由

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1億人超
世界203カ国でユーザー
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Fortune 500企業
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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
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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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