製品
初回訪問のアイスブレイクを想定し、受付での取り次ぎ対応と第一印象での信頼づくりを練習しているシーンです。

営業のビジネスマナー研修が、型の崩れた場面で活きない理由

名刺交換の手順も、あいさつの言葉も、営業のビジネスマナー研修で一通り学んだはずのメンバーがいます。それでも、相手が名刺を出さないまま本題に入った瞬間、次の一手が決まらなくなります。問われているのは、型を覚えているかどうかではありません。型どおりに進まない場面で、何を優先するかという判断なのです。

型は覚えたのに、なぜ現場で止まるのか

型が守れるのは順番どおりの時だけ

営業のビジネスマナー研修で扱うのは、名刺の受け渡し、あいさつ、言葉遣い、席の案内、電話の取り次ぎといった型です。いずれも手順として説明でき、覚えたかどうかも確認しやすいものと言えます。型は、順番どおりに進む場面であれば守れます。難しくなるのは、相手が想定と違う動きをしたときです。名刺を出さないまま話が始まることもあれば、あいさつの途中で本題に入られることもあります。聞いていた人数より多い方が着席していたり、オンラインの商談で映像より先に音声だけがつながったりもします。こうした場面で問われるのは、型を覚えているかどうかではありません。順番を飛ばしてよいのか、いったん確認するのか、後から整えるのか。しかも、どこまでを正しい手順とするかは、自社で定めた基準や相手先の慣習によって変わります。研修で配られた一通りの型だけでは、その場の選択までは決まらないのです。

話す練習の場が足りていない

全国に眼鏡店を展開する企業では、エリアマネージャー候補の育成方針を見直しました。その際、傾聴力や伝達力は座学だけでは身につかず、実際に話してフィードバックを受け、繰り返し練習する場が必要だと整理されています(出典:導入企業へのヒアリング)。マナーの型についても、同じことが当てはまります。

崩れた場面を練習にどう組み込むか

判断はどこで育つのか

型を覚える段階と、型が使えない場面で判断する段階は別物です。判断は、説明を聞くだけでは育ちません。想定と違う状況に何度か置かれ、そのつど選んだ対応の結果を確かめます。この繰り返しのなかで、優先順位の付け方が身についていくのです。

練習の対象から外れる場面

研修の時間の多くは、手順の説明と、順番どおりにできたかの確認に使われます。型が崩れた場面は「臨機応変に」の一言でまとめられ、練習の対象になりません。研修を設計する側には、判断の部分だけが手つかずで残ります。

練習の場をどう用意するか

崩れた場面を練習に組み込むなら、相手役が欠かせません。しかも、毎回同じようには動かない相手役。人手で用意すれば、研修担当者の時間と日程の調整が制約になります。ここで、練習環境の作り方が問われます。

想定と違う出方に、その場で対応できます

表情のあるAI顧客と、台本のないやり取りを制限時間つきで行う、実際の商談に近い緊張感のある会話シミュレーションの画面です。

台本に沿わない対話練習

UMU AIロープレでは、AIが顧客役を担い、こちらの受け答えに応じて出方を変えます。名刺を出さないまま本題に入る、あいさつの途中で質問を挟むといった場面も、シナリオとして設定できます。手順どおりに進まない状況で何を優先するかを、その場で試せるのです。

相手が変わっても、判断を試せます

役職や性格、話し方、背景を自由に設定でき、現場で出会う複数の顧客像を同時に用意できる、AI顧客ペルソナの設定画面です。

顧客タイプ別の設定

役職や性格、話し方、背景を自由に設定でき、複数の顧客タイプを同時に用意できます。急いでいる相手、確認を重ねる相手、途中で話題を変える相手。営業のビジネスマナー研修で配った型が通じにくい相手ほど、繰り返し練習しておけます。

自社で決めた基準に沿って評価できます

段階ごとの配点や評価の基準を自社の営業方針に合わせて設定できる、評価の仕組みが見える設定画面です。

評価基準の設定

評価の重みづけや基準は、自社の方針に合わせて設定できます。名刺の渡し方や席の位置は、会社や相手先によって扱いが変わるためです。ただし、AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までと言えます。目標の設定や動機づけは、引き続き研修担当者やマネージャーの役割です。

接客と新人育成から見直した事例

通信系店舗運営・6,000名

国内大手の通信系販売チェーンの事例として、移動中の機内でも通信プランの異議対応と契約に向けた練習に取り組めるシーンです。

全国に店舗を展開する通信系の店舗運営企業では、採用の加速に育成が追いつかず、新人を早く現場で対応できる状態にすることが急務でした(出典:導入企業へのヒアリング)。

接客とコンプライアンスを一つのシナリオにまとめた対話練習を導入し、新入社員が独り立ちするまでの期間は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)。

食品スーパー・3,300名

大手スーパーマーケットチェーンの事例として、従来の集合研修から離れ、屋外のベンチでタブレットを使い接客の基準を練習しているシーンです。

日本の大手食品スーパーでは、クレーム対応の体系的なトレーニングが不足し、店舗ごとに対応の質のばらつきが出ていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

集合研修とAIによる模擬練習を組み合わせ、対応の難しい顧客との対話を安全な環境で繰り返し練習できるようになりました(出典:導入企業へのヒアリング)。

資料をダウンロード 導入について相談する

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
資料をダウンロード