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紺のスーツ姿の担当者が落ち着いた表情で製品紹介の練習を行い、聞き手がそれぞれ熱心に聞いたり考え込んだりしているシーンです。

ロールプレイング研修の進め方、観察役は何を見ますか

営業役、顧客役、観察役の3人一組で進めるロールプレイング研修は、多くの現場で定着しています。時間の配分も場面の選び方も事前に決めているのに、観察役にだけは「何を見るか」を伝えていないことがあります。その結果、振り返りに残るのは感想だけになってしまうのです。

なぜ振り返りは感想で終わるのでしょうか

観察役の役割だけが空いています

ロールプレイング研修の進め方を組み立てるとき、多くの育成担当者は時間の配分と場面の選び方を先に決めます。1回30分にするか、扱う場面を価格への異議に絞るか。このあたりまでは、たいてい紙に書き出されています。ところが観察役については、誰が務めるかまでしか決まっていないことがあります。何を見るかを伝えられないまま20分の対話を眺めた人は、終わったあとに何を言えばよいのか分かりません。それでも何か言わなければならないので、「よかったと思います」「もう少し落ち着いて話すといいかもしれません」という言葉が出てきます。これは観察役の姿勢の問題ではないのです。20分の対話には、数えきれないほどの出来事が含まれています。そこから何を拾うかの基準がなければ、誰が見ても印象しか残りにくくなります。

見る人の関与が変化の差になります

見る人がいるだけでも、練習の質は上がります。AIによる分析結果を、マネージャーとの週次の1対1と組み合わせている組織では、AIだけを使う場合に比べて行動変容がおよそ70%高いという報告があります(出典:Forrester 2024)。見る人を置くだけでは足りず、その人に何を見るかを伝えられているかが分かれ目になると言えます。

感想が残る練習と事実が残る練習の違い

決めてあるのは時間と場面まで

1回の長さと扱う場面は、事前に決めているチームがほとんどです。役の交代の順番まで書き出している場合もあります。それでも観察役については、誰が務めるかまでしか決まっていないことがあります。

返ってくるのは印象だけです

見る対象が決まっていなければ、観察役は20分の対話全体から印象を述べるほかありません。言われた側は直す場所を特定できず、次の回も同じところで止まってしまいます。

見る対象を1つに絞ります

たとえば「相手が黙った後、担当者が最初に何を言ったか」。対象が1つに決まっていれば、観察役は起きたことをそのまま書き取れます。そこに残るのは感想ではなく、実際に起きた事実です。

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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見る対象を、練習の前に決めておけます

評価の観点と配点を自社の営業プロセスに合わせて設定できる、評価エンジンの管理画面です。

評価項目のカスタマイズ設定

UMU AIロープレを導入することで、観察役が見るはずだった対象を、評価の項目としてあらかじめ設定できます。「沈黙の後に何を言ったか」のように、自社の商談で確かめたい行動を項目に落とし込めます。ただし、何を項目に置くかを決める作業は、これまでどおり育成担当者の側に残ります。

練習が終わった直後に記録が残ります

対話が終わった直後に、段階ごとの評価を記した構造化レポートが表示される画面です。

構造化スコアカードの即時生成

練習が終わると同時に、構造化されたスコアカードが自動で作られます。導入、ヒアリング、価値提案、反論対応、クロージングのどの段階に課題があったかを、項目ごとに確認できます。育成担当者は、その記録をもとに次の1回を組み立てられます。

次にどこを見るかを、データで選べます

チーム全体の練習データを段階別に集計し、共通の課題を把握できるダッシュボードの画面です。

チーム診断ダッシュボード

UMU AIロープレを活用することで、メンバーごとのスコアと推移が一覧で並びます。どの段階でつまずく人が多いかも、チーム単位で確認できます。育成担当者は、次のロールプレイング研修で観察役に伝える対象を、印象ではなくデータから選べるようになります。

見る対象を決め直した2社の取り組み

体外診断分野・1,500名

体外診断分野のリーディングカンパニーが、AIによる指導で医療機器チームの製品説明力と臨床コミュニケーション力を高めた事例のシーンです。

体外診断分野のグローバル大手企業では、5名の育成担当者が1,500名の能力認定を担い、評価が相手役や評価者の主観に左右されていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでAIとの対話型トレーニングを取り入れ、5つの訪問プロセスごとに何を確かめるかを評価基準としてあらかじめ定めました。

その結果、認定は四半期に1回から随時受けられる形に変わり、基準を先に定めたことで認定通過者の実訪問における成約率が22.4%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

製薬・新任リーダー100名

製薬分野のグローバル大手企業で、新任チームリーダーがAIとの練習を通じてマネジメントの対話力と現場の指導力を高めた事例のシーンです。

日本国内の大手製薬企業では、新任チームリーダー約100名が、コーチングの知識を1対1の場面で使いこなせるまでに時間がかかっていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこで「行動コーチング」「スキルコーチング」「動機づけコーチング」の3種類の対話シナリオを用意し、全3セッションで型を繰り返し練習できる設計に変えました。

その結果、第3セッションの時点で98.1%が実際にコーチングを実践し、そのうち93.1%が「メンバーに変化があった」と回答しました(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
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
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