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飲食店接客研修を終えたスタッフが、お客様からの想定外の要望にすぐ答えられずにいるシーンです。

飲食店接客研修、手順の伝達から判断の確認へ

接客の手順や言葉づかいは、マニュアルの読み合わせと先輩の指導で一通り伝わります。確かめにくいのは、混み合う時間帯にお客様から想定外の頼まれ事を受けたとき、教わった内容を引き出して判断できるかどうかなのです。

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接客研修、何を扱い何を確かめるか

研修に載せる接客の中身

飲食店の接客研修では、あいさつ、席への案内、注文の受け方、会計までの流れを扱い、ここまでは手順として書き出せます。難しいのは、その手順の間に挟まる判断です。アレルギーの確認、席の振り分け、提供が遅れたときのひと言。どれも店ごとに答えが変わり、判断の理由までは手順書に書き切れません。研修の中身には、手順そのものと、手順を選ぶ理由の両方を載せる必要があると言えます。

進め方を見分ける視点

進め方が自店に合っているかは、研修の時間数や項目の多さだけでは判断しきれません。手がかりは2つあります。1つは、素材が自店のメニューや実際に受けた要望から来ているかどうか。もう1つは、スタッフが聞くだけで終わらず、自分で答えたり選んだりする機会が組み込まれているかどうかです。この2つがそろうと、研修を終えた時点で何がどこまで伝わったのかも見えやすくなるのです。

マニュアルを配っても残る接客のばらつき

店長の経験にとどまる判断基準

その店で通用する接客の判断基準は、店長やベテランの経験の中にあります。ところが、それを研修の中身として書き起こす手段がありません。研修部門に依頼すれば制作の順番を待つことになり、新しい基準が全店に伝わるころには、現場の状況が先に変わっているのです。

読み流しても終えられる研修

動画とマニュアルを順に消化する形では、スタッフが自分で考える機会がほとんどありません。再生を終え、確認テストに答えれば完了と記録されます。ところがお客様から想定外の頼まれ事を受けたとき、教わった内容がその場ですぐに出てくるとは限らないと言えます。

ホールに立つまで見えない差

誰がどこまで理解しているかは、受講の記録からは読み取れません。差が表れるのは、お客様の前に立ってからです。そのため店長は、問題が起きてから対処する形になりやすく、改善の手がかりも本人の申告と現場での気づきに頼ることになります。

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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店の接客基準を、そのまま研修の中身へ

店長がUMU AGLとの対話を通じて、接客の判断基準をコースのアウトラインに整理している画面です。

対話で引き出す接客の判断基準

この作業を支えるのが、UMU AGL(AI Generated Learning)です。AIで社内文書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の学習を支えます。店長に求められるのは、学習設計の理論ではなく、店の判断基準そのもの。UMU AGLの質問に順に答えるうちに、経験の中の基準が要点として整理され、コースのアウトラインになります。白紙の資料を前に構成から考える作業が、答えながら進む形に変わるのです。

学習の中で接客の判断を試す機会

スタッフがUMU AGLの設問に答えながら、接客の要点を確認している画面です。

自分の言葉で言い直す学習の流れ

コースの形が整っても、読み流す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、インタラクティブクイズ、ケースシミュレーションを学習の流れに配置します。スタッフは接客の要点を自分の言葉で言い直し、提供が遅れた局面でどう声をかけるかを選びながら進むことになります。分からない点は説明の途中でも質問でき、AIが答えたあとは元の解説に戻れます。受け取るだけの学習と比べ、理解のズレに早く気づけるのです。

ホールに出る前に確かめる理解の範囲

店長がチーム単位のレポートで、学習ポイントごとの習得状況を確認している画面です。

どの説明でつまずいたかの記録

作る工程と学ぶ工程の次に残るのが、何がどこまで伝わったのかを確かめる工程になります。UMU AGLは習熟度を学習ポイント単位で数値化し、閲覧の状況、設問への回答、追加の質問、再テストの結果を、チーム単位のレポートにまとめます。どのメニュー説明で質問が集まり、どの判断で誤答が偏ったのかを、シフト前に確認できます。店の基準をコースにする工程、答えながら学ぶ工程、理解の範囲を把握する工程。3つがつながって、接客研修は一続きの流れになるのです。

店舗の育成におけるUMU AGLの役割

新人スタッフの受け入れ

新しく入ったスタッフがUMU AGLのラーニングマップで、職務知識の学習の進み具合を確認しているシーンです。

配属前に読み込む接客マニュアルやメニュー資料、店舗の業務手順を、そのままコースとして構成します。新人は職務知識に関する問いに答え、実際の接客の局面で判断し、フィードバックを受けながら理解を直せます。

店長は、どの項目にどこまで答えられたのかを確認できます。これは学習の中での理解を示すもので、単独でホールを任せられる状態を示すものではありません。

新メニュー導入時の知識共有

ホールスタッフがスマートフォンでUMU AGLの設問に答え、新メニューの説明を練習しているシーンです。

新メニューの仕様書やアレルギー情報、おすすめの伝え方をまとめた社内資料を、そのままコースに変換します。スタッフは特徴を自分の言葉で説明し、お客様から聞かれやすい質問に答えながら進みます。

提供開始の前に、説明のどこで理解がそろっていないのかを把握できます。売上や客単価の変化を裏付け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
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製薬、金融・保険、製造、小売など幅広い業界で活用
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導入事例インタビューを公式サイトで多数公開
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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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