次世代トレーニングソリューション 「AIトークトレ」 に、実践的な課題解決スキルを育成する 「シナリオモード」を搭載
株式会社プラスアルファ・コンサルティング
一問一答の“基礎”から、商談・面接をリアルに再現する“実践”まで段階的な対話力向上を支援
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株式会社プラスアルファ・コンサルティング（本社：東京都港区、代表取締役社長：三室克哉、証券コード：4071）は、生成AIがリアルなペルソナを生成し、実践的な応対練習を可能にする次世代トレーニングソリューション 「AIトークトレ」 において、実際の会話全体の流れや課題解決スキルを総合的に評価・トレーニングできる 「シナリオモード」 機能を搭載しました。
本機能により、一問一答形式で、基礎的な応対スキルを習得する 「QAモード」 機能に加え、より現実に近い複雑な対話シーンでの実践的なトレーニングが可能になります。
■シナリオモード搭載の背景
顧客ニーズの多様化に伴い、営業やカスタマーサポートにおいて、状況に応じた最適な提案を行う 「対話力」 の重要性が高まっています。一方で、従来のOJTやロールプレイングだけでは現場の複雑な対応を再現することが難しく、効率的かつ実践的に学べる育成手法が求められています。
本機能は、単なる商品説明にとどまらず、顧客の潜在的なニーズを引き出すヒアリング力や、文脈に応じた最適な提案力など、会話全体を通した課題解決スキルを総合的に育成・評価できます。
また、利用者のレベルや目的に応じて、従来の 「QAモード」 機能と使い分けることで、組織全体の対話力を段階的かつ効果的に底上げできます。
■「AIトークトレ」 における2つの機能の違いと特長
1. QAモード：一問一答で基礎的な応対スキルを習得
応対シーンを想定したQ&Aを設定し、実際の会話の中から特定のシーンを切り取り、「傾聴姿勢」 や 「説明の明瞭さ」、「丁寧な対応」 ができているかを評価します。一問一答形式の反復トレーニングにより、研修で習得したナレッジや商品知識を正確に説明できるか、また特定の状況下で適切なトークを展開できるか、などを測定できるため、応対品質の基礎固めに活用できます。
2. シナリオモード：会話全体を通じた課題解決力・応用力を育成
解決すべき課題と、受講者に期待する対応を事前に設定し、「決まった台本をなぞる」 のではなく、会話全体の中で要件を満たせているか（課題解決スキル）を評価します。
受講者側から話を始める展開も設定でき、ヒアリングの順序が前後しても最終的に課題を解決できれば評価されます。商品知識の伝達だけでなく、潜在ニーズの把握、提案力、心理的安全性の確保など、実際の商談に近い複合スキルを総合的に測ることができます。
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QAモードとシナリオモードの会話例
これら2つの機能により、「QAモード」 は基礎を固めたい初心者向け、「シナリオモード」 は現場に近い応用力を身につけたい中級～上級者向けといった段階的な活用が可能になります。
「AIトークトレ」 は、ビジネス対話を必要とするあらゆる職種・場面で活用できるプラットフォームとして、今後もさらなる展開を進めてまいります。
当社は、生成AIを活用した“対話力”強化の仕組みを通じて、企業の人材育成と業績向上を支援してまいります。
次世代トレーニングソリューション 「AIトークトレ」
「AIトークトレ」（
https://ai.mieruka-engine.com/talktra）は、生成AIが実際の会話履歴や社内データを活用して、顧客や商談相手、採用候補者などのリアルなペルソナを生成し、実践的な応対練習を可能にする次世代トレーニングソリューションです。
音声対話型のロールプレイングを通じて、生成AIが客観的な評価と具体的な改善アドバイスを即座にフィードバックするため、現場に近い状況での模擬会話を安全な環境で繰り返し練習することが可能です。
コールセンターでの応対、営業商談、採用面接など、ビジネスにおけるあらゆるコミュニケーションシーンに対応し、組織全体の対話力強化と業績向上を支援します。
株式会社プラスアルファ・コンサルティングについて
プラスアルファ・コンサルティング（
https://www.pa-consul.co.jp/）は、『あらゆる情報から付加価値を生み出し続ける、見える化プラットフォーム企業』として、2006年の設立以来、顧客の声や顧客データ・購買データ、人事情報のようなビッグデータを「見える化」し気づきを与える力を持つ、「テキストマイニング」や「データマイニング」などの技術を核としたクラウドソリューション事業を行っています。様々な情報を「見える化」することで、お客様のビジネスに＋α（プラスアルファ）の価値を創造するためのソフトウェアの開発・販売、コンサルティング、新規事業創出を行っています。
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
