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コールセンターの研修で、参加型の回に加われない担当者が、配布された資料を一人で読み進めているシーンです。

コールセンターの参加型研修、受電を止めずに答える機会へ

コールセンターの研修を参加型に広げたくても、受電の体制を保つ必要があり、担当者が同じ時間に席を離れる形は組みにくいものです。参加型の回は一部にとどまり、多くは資料の配布と各自の視聴に戻っているのです。

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参加型の研修とは何か

参加型を成り立たせる要素

参加型の研修を形づくるのは、受講者が同じ場所に集まること自体ではなく、学んだ内容について答え、説明し、判断する機会の多さです。集合研修を参加型の代表例として思い浮かべやすいのも、その場に問いかけと応答があるためです。反対に、同じ時間に集まっても一方的な説明が続けば、応答の機会は増えません。答える回数を軸に置くことで、参加型は開催の形式とは別の条件として扱えると言えます。

集合の回に残す範囲

では集合の回が不要かというと、そうではありません。複数の担当者が意見を突き合わせる検討や、その場の反応を読み取る練習は、人が集まる場でしか成立しにくいものです。一方、知識の確認、受付手順の理解、判断の練習は、一人ずつ進めても応答を挟めます。どこまでを各自の学習で担い、どこからを集合の回に残すかを決めることが、参加型を運営に乗せる出発点になるのです。

参加型が一部の回にとどまる理由

配布と視聴に戻る学習

日程と人員を合わせられる回は限られ、多くの内容は資料の配布と各自の視聴に置き換わります。読む時間と見る時間は確保できますが、受講者が自分の理解を試す場面がないまま学習が終わり、実務で使える状態まで進みにくくなります。

その場で聞けない疑問

一人で資料を読み進める形では、途中で生じた疑問を確かめる相手がその場にいません。問い合わせの内容が込み入っているほど、自分の判断が合っているかどうかを確認できないまま先へ進むことになり、疑問そのものが流れてしまうのです。

終わってから分かるずれ

責任者が確認できるのは、学習の完了記録と最終テストの点数に限られます。どの説明が伝わっていないかを確かめる工程は、日々の運営の中に組み込まれていません。応対の行き違いが起きてから理解のずれに気づく順序になりやすいと言えます。

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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一人で進める学習の中の問いかけ

受講者が学習の途中で設問に答え、要点を自分の言葉で整理している画面です。

読む時間に挟む応答

必要になるのは、各自が進める学習の中に、答える場面を組み込む方法です。UMU AGL(AI Generated Learning)は、AIを使って社内資料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、受講者一人ひとりに合わせた学習の両方を支えます。学習カードや選択問題、場面に沿った設問を要所に置くため、受講者は説明を読んだあとに自分の言葉で答え、要点を整理します。集合の回を待たなくても、応答の機会は学習の中に生まれるのです。

シフトの合間に解ける疑問

AIが説明と質疑応答、練習のそれぞれの場面で受講者を支援している画面です。

答えた直後に戻れる説明

答える機会が増えると、次に出てくるのは、その場の疑問をどこで解くかという課題です。UMU AGLでは、AIが説明の場面ではトレーナー、質問の場面ではチューター、練習の場面ではコーチの役割を担います。受講者は説明の途中でも質問でき、回答を受け取ったあとは元の説明へ戻れます。講師が一人ひとりに時間を割く形に依存しないため、早番と遅番が入れ替わる中でも、疑問を抱えたまま受電に戻る場面を減らせるのです。

問題が起きる前に見えるつまずき

チーム全体の習得の状況と、設問ごとの回答の傾向を確認できる画面です。

学習ポイントごとの回答の傾向

残るのは、誰がどこでつまずいているかを責任者がどう把握するかという課題です。UMU AGLは、閲覧の状況、設問への回答、追加の質問の頻度などを学習ポイント単位で記録し、チーム全体の傾向としてまとめます。学習の完了記録と点数だけを見ていた状態から、どの内容で回答が割れているかを確認できる状態へ変わります。応答を学習に置き、疑問にその場で応じ、記録として残すところまでつながって、集合に頼らない参加型の形になると言えます。

受電の体制を保ったまま進む2つの研修

配属後の新人オペレーター研修

配属直後の新人オペレーターが、社内資料から作られたコースに答えながら取り組んでいるシーンです。

配属時に渡す商品説明や受付手順の社内資料を、UMU AGLがコースの形に組み直します。新人オペレーターは読むだけでなく、要点ごとに答え、判断に迷いやすい箇所で自分の選択を試せるのです。

管理者が確認できるのは、学習アクティビティごとの完了状況と回答の傾向です。これは学習上の結果であり、実際の応対の遂行能力とは分けて扱います。

拠点をまたぐ管理者向けの研修

管理者が、チームの学習の状況を一つの画面で確認しているシーンです。

面談の進め方やエスカレーションの基準をまとめた社内資料から、UMU AGLが管理者向けのコースを構成します。各自のシフトの中で内容に答え、判断の根拠を自分の言葉で説明できます。

事業部門の責任者は、どの基準で解釈が分かれているかを事前に確認できます。マネジメントの行動が変わるかどうかは、別に確かめる必要があります。

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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)
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