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営業マネージャーと担当者が商談後に1対1で振り返り、見落としと商談の情報をその場で洗い出しているシーンです。

ロールプレイのポイントを外す瞬間に何が起きているのか

ロールプレイのポイントをまとめた一覧は、社内にもすでにあるはずです。並んでいるのは「相手の話を最後まで聞く」「結論から先に伝える」といった、正しい項目ばかりです。それでも本番の商談では、そのどれかが抜け落ちます。抜け落ちた瞬間に何が起きていたのかは、ポイントの側には書かれていないのです。

なぜポイントどおりに話せなくなるのか

ポイントは結果から逆算した言葉

ロールプレイのポイントは、うまくいった練習を後から言葉にしたものです。だからこそ、何をすればよいかは明確に分かります。研修担当者どうしが同じ言葉で話せるようになり、見落としを確かめる基準にもなると言えます。一覧という形式には、その利点があります。一方で、そこに書かれていないことがあります。ポイントを守れなくなる瞬間に、何が起きているのかという説明です。たとえば「相手の話を最後まで聞く」というポイントは、それ自体は正しいものです。ところが聞けなくなるのは、相手の言葉と、自分が用意してきた説明が合わないと気づいた瞬間です。頭の中が次に言うべき言葉を探し始め、耳がそこで止まります。本人は聞いているつもりのまま、相手の後半の話が入ってきません。練習すべきことは、ポイントそのものよりも、ポイントを守れなくなるこの瞬間の側にあるのです。

外した瞬間は自分で気づけません

もう一つ、一覧では扱えない部分があります。話している最中に、どのポイントを外したのかは自分では分かりません。終わってから育成担当者に指摘されて、はじめて気づきます。ポイントを覚える時間よりも、外した瞬間に自分で気づけるまでの回数が要るのです。そこまで来て、一覧はようやく使える道具になります。

ポイントを使える力は、どう育つのか

気づける回数が先に要ります

ロールプレイのポイントが力になるのは、内容を覚えたときではありません。外した瞬間を自分で見つけられるようになったときです。同じ場面を繰り返し、違うつまずき方を経験するうちに、話しながら「いま説明に寄りすぎた」と分かるようになります。

回数を確保しにくい構造

集合形式のロールプレイには、その場でしか得られない学びがあります。ただ、一人が話す間ほかは待つため、一人あたりの回数は限られます。日程の調整も要り、気づけるまでの回数には届きにくいのです。

練習の道具に何ができるか

では、練習の仕組みは何を引き受けられるのでしょうか。回数を確保すること、そして外した箇所をその場で本人に返すこと。この二つがそろえば、ポイントの一覧は、現場で使われる基準に変わります。

ポイントが外れる瞬間を体験できます

表情豊かなAI顧客と、時間制限のある台本のないやり取りを行う、本番さながらで緊張感の高い対話シミュレーションです。

想定の外から返ってくるAIの反応

UMU AIロープレでは、AIが顧客役を担います。担当者の話し方に応じて態度が変わり、用意してきた説明とかみ合わない一言が返ってきます。ポイントを外す瞬間が、練習の中で何度でも起きます。相手の予定を待たずに、崩れた場面をその場でやり直せます。

外した箇所を、その場で確かめられます

AIによる多角的な視覚化診断で、構造化されたグラフが課題を特定し、客観的で根拠に基づく評価を示すイラストです。

プロセス別の即時スコアカード

練習が終わると、UMU AIロープレが構造化されたスコアカードをその場で返します。導入、ヒアリング、価値提案、反論対応、クロージングのどこで外れたのかが、段階ごとに示されます。「全体的によかった」で終わらないため、担当者は次に直す一点を持って次の練習に入れます。

個人の課題か全体の課題か、見分けられます

チーム全体の能力を診断するダッシュボードで、組織に共通する課題を一目で把握し、コーチングの判断をデータで裏づける画面です。

チーム診断ダッシュボード

練習の記録は担当者ごとに蓄積されます。研修担当者は、誰がどの段階で繰り返し外しているかを確認でき、個人の課題かシナリオ側の課題かを見分けられます。AIが担うのは、反復練習の場と評価基準の統一という部分です。目標設定や動機づけは、引き続き人の役割になります。

練習の回数を成果につなげた企業の事例

グローバルに展開する製薬企業

グローバルに展開する製薬企業で、営業担当者が業務の合間にモバイルで時間制限のある緊張感の高い練習に取り組んでいるシーンです。

グローバルに展開する製薬企業では、各製品ラインの研修講師が3名にとどまり、営業担当者一人ひとりに意図を持った練習とフィードバックの時間を確保できませんでした(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、標準化された高頻度の練習を担う体制を整えました。

導入後、累計3,662名が参加し、トレーニング回数は102,834回、一人あたり平均76時間に達しました。トレーニング成績と練習回数の間には、明確な正の相関が確認されています(出典:導入企業へのヒアリング)。

日本の保険代理店企業

日本の保険代理店チェーンで、支社の制約にとらわれず、コーヒーを片手に相談型営業のシミュレーション練習に取り組んでいるシーンです。

日本の保険代理店企業では、AIを使った練習に本当に効果があるのかを、比較データで示す厳密な検証が必要でした(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、AI練習を行った実験群と、AIを使用しなかった対照群を、5つの独立した評価軸で比較する統制実験を設計しました。

15名の評価者が約150名の保険営業担当者の対話練習動画を確認し、5つの評価軸を5点満点で評価したところ、5つすべての評価軸で実験群が対照群を上回りました(出典:導入企業へのヒアリング)。

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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
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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
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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