製品
初回訪問のアイスブレイクを想定し、受付での取り次ぎ依頼と第一印象での信頼づくりを練習するシーンです。

敬語のロールプレイを重ねても、現場で言葉が出てこない理由

新人育成の場に敬語のロールプレイを組み込んでいるのに、お客様との電話でとっさに言葉が出てこないメンバーがいます。その原因は練習の回数ではなく、本番に近い緊張感の再現と、練習直後に受け取れるフィードバックの仕組みにあるのです。

練習を重ねても応対がばらつくのはなぜか

型を覚える練習で止まっている

敬語のロールプレイというと、名刺交換の順番や「お世話になっております」という定型の言い回しを、決められた台本どおりに読み上げる形になりがちです。相手役は同じ部署の先輩や同僚。言い間違えても笑って流してもらえる場です。ところが本番の電話では、お客様が話を折り、こちらが用意した順番とは違うところから確認が入ります。台本の順番が崩れた瞬間、覚えたはずの言い回しが選べなくなるのです。練習後のふり返りが「丁寧でよかった」「もう少しゆっくり」という言葉で終わると、担当者はどの一言を直せばよいのか分からないまま、次の練習を迎えます。敬語は知識として覚えられても、相手の反応に合わせて言い方を組み替える部分は、台本の読み合わせでは鍛えにくいと言えます。

一人あたりの練習機会が足りない

練習の相手と時間を確保できている組織は、実のところ多くありません。営業担当者1,500名に対し、育成担当者は5名。能力認定は四半期に1回しか実施できず、新任は最短で3カ月待つ状況が生まれていました(出典:導入企業へのヒアリング)。一人ひとりの言葉づかいを聞き取って直す余力は、この人数比では残りません。

敬語が現場で出てくるまでの道すじ

敬語が定着する条件

敬語は語彙の暗記だけでは定着しません。相手の速度や表情に合わせて言い方を選び直す判断が伴うからです。判断のいる動作は、負荷のかかる場面を短い間隔で繰り返してはじめて身につくのです。月に一度の集合形式では、その間隔が空きすぎます。

練習と本番の間にある差

練習で通った言い方が、実際の電話では通らなくなります。お客様が話を折り、想定と違う順番で確認が入るからです。この崩れを対人の練習で再現するのは、相手役の力量に左右されると言えます。

道具に何を求めるか

ここで問われるのは、敬語のロールプレイを支える道具に何を求めるかです。相手の出方が毎回変わること、直すべき一言が練習直後に分かること。この二つがそろわないと、回数だけが増えていきます。

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
3分で、相手を説得できるか試してみよう

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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。
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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。
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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
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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
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すきま時間を、そのまま練習に変えられます

いつでもどこでもモバイルから練習でき、レベルの進み具合とチームのランキングを確認できる画面です。

モバイルでの反復練習

UMU AIロープレを活用することで、AIが顧客役を担います。移動中でもスマートフォンから一人で練習でき、月に一度だった練習が日々の習慣に変わります。AIが受け持つのは反復練習と評価の統一までで、動機づけは育成担当者の役割として残るのです。

本番に近い切り返しを、練習で体験できます

表情豊かなAI顧客と、台本のない対話を制限時間つきで進める、緊張感の高い商談シミュレーションの画面です。

相手の出方が変わる対話練習

AIは担当者の話し方に応じて態度を変えます。丁寧に言い直せば聞く姿勢になり、急げば話をさえぎります。価格への異議や競合比較といった切り返しも、管理画面から事前に設定できるのです。制限時間を5分に区切れば、要点から伝える練習になります。

直すべき一言が、練習直後に分かります

対話が終わった直後に、プロセスごとの採点と改善が必要なポイントを一目で確認できる構造化された評価レポートの画面です。

商談ステップ別のスコアカード

練習後すぐに、UMU AIロープレが商談のプロセス別の評価を返します。ヒアリングで言葉を選び直せていない、といった課題が見えます。次に直す一点も受け取れるため、迷わず次の練習に入れるのです。育成担当者はチーム全体のつまずきも把握できます。

すでに取り組んでいる組織の実例

携帯販売店 6,000名規模

通信プランの異議対応と成約の練習を、移動中の機内でも場所を問わず進められるシーンです。

通信サービスの販売店を全国展開する企業では、採用の加速に新人育成が追いつきませんでした(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレを活用し、接客の言葉づかいとコンプライアンスの要点を一つのシナリオにまとめました。

その結果、独り立ちまでの期間は1カ月未満に短縮されました(出典:導入企業へのヒアリング)。練習の頻度が上がり、売り場に出る前に応対の型を固められるようになったのです。

眼鏡チェーン 全国展開

眼鏡店の店内で、実際の接客の流れを再現しながら専門的な提案の練習を進めているシーンです。

全国に眼鏡店を展開する小売企業では、エリアマネージャー候補の傾聴力と伝達力を鍛える場が不足していました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレを活用し、次世代リーダー候補が時間や場所を問わず説明の練習を重ねられる環境を整えました。

担当者は「感覚的な指導から、言葉と図解で論理的に伝えられるようになりました」と振り返ります(出典:導入企業へのヒアリング)。話す練習の積み重ねが、そのまま売り場での接客にも活きていると言えます。

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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)
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
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多様なデータに対応し、実務での活用を支援
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