DeepAI対話AIロープレ｜営業研修・カスハラ研修のAIロープレツール
営業の場数を、
AIで。
DeepAI対話AIロープレは、AIアバターを相手に商談・接客・クレーム対応を練習し、終了直後に発言の内容・声・表情・見せた資料の採点を受け取れる、法人向けのAIロープレツールです（営業研修・接客研修・カスハラ研修）。相手役の都合に左右されず24時間365日くり返せるので、一人ひとりの弱点が数値で見え、組織の全員が同じ基準で場数を踏めます。
デモ動画
カスハラ対応AIロープレのデモ録画（お客さまの声はAIの合成音声です）
AIロープレとは｜AIが相手役と採点役を兼ねる研修ツール
AIロープレとは、AIが顧客・上司・面接官などの相手役を演じ、受講者との会話が終わった直後に応対を採点する研修の方法です。人が相手役を務める従来のロープレと違い、相手役を手配する必要がなく、評価の基準も全員で揃います。
- 相手役：AIアバターが声と表情で応答し、受講者の話し方に合わせて会話が変わります。
- 採点：発言の内容・声・表情・見せた資料の4つの軸で、終了直後に採点します。
- シナリオ：営業・接客・コールセンター・カスハラ対応・面接など、数百種類のシナリオから選べます。
- 管理者向け：チームや受講者全体の結果を、管理画面でまとめて確認できます（ログインして利用します）。
AIロープレの一般的な仕組みや導入の進め方は、AIロープレとは？営業・接客・研修での使い方で詳しく解説しています。
AI営業ロープレとは｜人との営業ロープレと何が違うか
AI営業ロープレとは、顧客役をAIが演じ、テレアポ・初回ヒアリング・提案・反論処理・クロージングといった営業の場面を、相手役の都合に関係なく何度でも練習できる仕組みです。営業ロープレの要点は「本番に近い緊張感で話す」ことと「終わった直後に、何が良くて何が悪かったかを具体的に振り返る」ことの2つで、AIは後者を、発言・声・表情・見せた資料の採点という形で毎回同じ基準で返します。
営業ロープレの目的は、トークの型を覚えること自体ではなく、①自分の弱点（ヒアリング不足・反論への弱さ・締めの甘さなど）に気づく、②商材知識や切り返しを実際に声に出して定着させる、③チームで「良い商談」の基準をそろえる、の3つです。AIは①②の練習回数を増やし、③のための共通の採点基準を提供します。
評価の考え方や営業力が上がる理由は AI営業ロープレとは｜評価の仕組みと営業力が上がる理由 で詳しく解説しています。
相手役はAIアバター｜場面と人物像を選んで何度でも
シナリオを選ぶと、AIアバターが顧客役を演じます。商材や顧客の設定（たとえば、病院で物品の採用を担当する課長など）に合わせて相手役の人物像を作れるため、「断られたときの切り返し」「価格を聞かれたときの答え方」のように、苦手な場面だけを集中して反復できます。相手役は24時間365日、同じ基準で務め、PCでもスマホでも練習できます。
採点は「点数」と「減点の理由」の両方
営業の評価では、ヒアリング・知識と根拠・反論処理・クロージング・伝達品質・コンプラ遵守といった観点ごとに点数が出ます。減点された発言は、どの発言が・なぜ減点されたかが理由つきで示され、声は抑揚・声量・話速・発音、表情は落ち着きの推移として、発話のタイムラインに沿って記録されます。先輩の感想に頼らずに直す場所を特定できます。
資料を見せながら話す商談も練習できる
普段の商談資料（PDFなど）を読み込ませ、提案資料を見せながら話すと、AIの相手役は見せたページの内容をふまえて質問を返します。終了後は、資料ごとに見せたタイミングとわかりやすさ・訴求ポイント・デザイン性が採点されます。資料の作りまで同じ練習の中で見直せる点が、文字だけのAIチャットとの違いです。
練習できる営業の場面｜テレアポから契約後のフォローまで
営業の流れに沿って、場面ごとに相手役を設定して練習します。下の表は、シナリオを作るときの設定例です。実際のシナリオは、自社の商材と顧客像に合わせて作ります。
| 場面 | AIの相手役の設定例 | 練習で確かめること |
|---|---|---|
| テレアポ | 受付で用件を聞かれる担当者／忙しく、30秒で要点を求める決裁者 | 名乗りから用件までを短く言えるか。断られたときに次の約束へつなげられるか |
| 初回訪問のヒアリング | 課題をはっきり言わない担当者。今の取引先にも大きな不満はない | 「はい／いいえ」で終わらない質問で、困りごと・予算・決め方・時期を聞き出せるか |
| 提案・プレゼン | 資料を見ながら、自社の事情に当てはまるかを確かめてくる担当者 | 相手の課題と提案を結びつけて話せるか。資料を見せる順番とタイミング |
| 反論処理・価格交渉 | 「高い」「他社のほうが安い」「今は時期じゃない」と返す相手 | 反論の理由を聞いてから答えているか。値引きの前に価値を説明できるか |
| クロージング | 前向きだが、社内の稟議を理由に決めきれない相手 | 次に何を・誰が・いつまでに行うかを、その場で決められるか |
| 契約後のフォロー・追加提案 | 使い始めて小さな不満が出てきた既存顧客 | 不満を先に聞き切ってから、追加の提案に入れるか |
AIが顧客役を演じる仕組み
音声で練習するAIロープレは、一般に次の流れで動いています。
- 受講者の声を文字に起こす（音声認識）
- 大規模言語モデル（LLM）が、シナリオで決めた相手役の人物像・商材の情報・それまでの会話をふまえて、次の返答を考える
- 返答を声にして（音声合成）、アバターが話す
- 終了後、会話の記録を採点の観点に照らして評価し、点数と減点の理由を返す
相手役が「設定した範囲で動く」のはこのためです。シナリオに書いた人物像や商材の情報が細かいほど、返答は実際の顧客に近づきます。
AI営業ロープレを選ぶときの4つの確認点
| 確認点 | 見るところ | 本ページのDeepAI対話AIロープレの場合 |
|---|---|---|
| シナリオ | 自社の商材・顧客像に合わせて相手役を作れるか。用意済みの場面だけだと、実際の商談とずれる | ヒアリングを通じて、商材情報や顧客設定を入れた専用シナリオを作成（最短で1週間程度で導入可能） |
| 採点の中身 | 点数だけでなく、減点の理由が発言単位で見えるか。声や表情、資料も対象か | 発言・声・表情・見せた資料を同じレポートで採点し、減点理由を表示 |
| 管理機能 | 複数人の成長を管理者が追えるか。履歴が残るか | 履歴はクラウドに保存され、管理画面でメンバーごとの成長推移をグラフで確認 |
| 情報の扱い | 商談情報や音声が学習に再利用されないか。データの置き場所はどこか | 通信は暗号化、データは国内クラウドで管理。商談情報や音声は学習に再利用されない |
他社サービスを含めた機能・料金・評価対象の違いは AIロープレツールの比較・選び方 にまとめています。
AI営業ロープレだけでは足りないこと
AIは、決まった設定の中で何度でも同じ質で相手役を務め、採点をそろえることが得意です。一方で、次の点は人の営業ロープレや実際の商談で補います。
- 相手役の人物像は、設定した範囲で動きます。実際の顧客が抱える社内事情や過去の経緯までは再現できないため、商談前の情報収集は営業担当が行います。
- 採点の観点は、練習の目的に合っているか確認が必要です。点数を上げること自体が目的にならないよう、チームで「何ができれば合格か」を先にそろえておきます。
- 先輩や上司の経験談は、AIの採点とは別の価値があります。AIの採点で直す箇所を絞り、上司とは判断の背景や顧客ごとの勘所を話す、という役割分担が現実的です。
こんな課題ありませんか？
教育の属人化と、指導リソースの限界
多くの現場では、ロープレの相手をする上司の時間が取れず、教育が現場任せや属人化しています。一貫した教育体制が築けず、新人によって成長速度に大きな差が生まれてしまうことは、組織拡大における最大のボトルネックです。
AIが相手役を務めれば、指導者の時間を気にせず、全社員に同じ水準の練習機会を用意できます。
CASE 01: LACK OF TRAINING RESOURCES
「なれ合い」による緊張感の欠如
身内同士の練習はどうしても甘えが生じ、本番さながらの「断られる恐怖」や「切り返しの難しさ」を再現できません。練習が形式化することで、現場に出た瞬間のギャップに新人が戸惑い、離職の原因にもなりかねません。
AIの相手役は、断る・疑う・怒るといった反応を遠慮なく返すため、社内練習では出にくい本番に近い緊張感で練習できます。
CASE 02: LACK OF REALISTIC INTENSITY
曖昧な評価基準と、納得感の不足
指導者の主観による「良かったよ」「もう少し自信を持って」といった抽象的なフィードバックは、具体的に何を直すべきか伝わりません。評価基準がブラックボックス化することで、メンバーのモチベーション低下を招きます。
発言・声・表情を数値と理由つきで返すことで、本人が納得できるデータに基づいた指導へ移り、振り返りと再挑戦の回転が速くなります。
CASE 03: VAGUE EVALUATION STANDARDS
何を、どう採点するのか｜発言・声・表情・資料の4つの軸
表情・感情・緊張度を発話タイムラインで可視化
表情・感情・緊張度を、発話のタイムラインに沿って時系列で可視化します。「どの発言のときに緊張が高まったのか」「どこで落ち着きを取り戻したのか」が一目で分かり、対面ロープレでは指導者も気づけなかった細かな振る舞いまで振り返れます。
- check_circle 会話のテンポを崩さない低遅延レスポンス
- check_circle 表情・感情・緊張度の時系列変化と発話タイムラインを統合表示
- check_circle 相手の感情に合わせたシナリオ分岐
総合スコアとレーダーチャートで客観評価
練習が終わると、総合スコアと合否、観点別の点数がレーダーチャートで表示されます。営業ロープレの採点は、ヒアリング・知識と根拠・反論処理・クロージング・伝達品質・コンプラ遵守・見せた資料の7観点です。音声は抑揚・声量・話速・発音をそれぞれ10点満点で採点し、映像からは落ち着き（緊張の少なさ）と表情の推移を記録します。
減点された発言は、どの発言が・なぜ減点されたかが理由つきで示されます（例：断定的な優位表現や接待の示唆といったコンプラ違反）。「なぜ売れないのか」を感覚ではなく数値と理由で理解できるため、修正すべき課題が明確になります。なお、音声・表情の評価は育成支援を目的としたもので、人事査定には使用しない旨を評価画面に明記しています。
声と緊張の推移を、秒単位で振り返る
声の高さ・エネルギー・緊張度・注意度といったロープレ中の音響的・生体的なシグナルを、秒単位の時系列で記録します。これまで「なんとなく良かった／悪かった」で終わっていた振り返りを、本人と指導者が同じグラフを見ながら話せる形に変えます。
ピッチ・エネルギー・緊張度の時系列
商談中の声の高さ・エネルギー・緊張度を秒単位で記録します。発話タイムラインと突き合わせることで、「どの発言で声が震えたか」「どこで力が抜けたか」が一目で分かります。
緊張度・注意度の推移を平均値とともに
商談全体の平均緊張度・平均注意度に加えて、時間軸での推移を可視化します。集中が切れた箇所や緊張がピークに達した瞬間を特定し、次の練習で重点を置く場面を絞り込めます。
業界・職種別の活用シーン
不動産・金融・コールセンター・新人研修まで。業界特有の商談・接客の場面に合わせたシナリオを用意し、貴社の商材や顧客設定に合わせて作り込めます。
不動産営業
物件案内・反響対応・クロージングまでの対面／電話シナリオで、新人営業の立ち上がりを支援します。
想定KPI：成約率↑ / 新人立ち上がり期間短縮
金融・保険
ヒアリング・提案・反論処理の練習を規制業界向けのシナリオで行い、断定的な表現などのコンプラ違反は減点の理由つきで指摘します。
想定KPI：契約継続率↑ / 苦情件数↓
コールセンター
クレーム対応・カスハラ対応・アップセル・問い合わせ対応の各シナリオで、応対品質の標準化を支援します。お客さま役の声は、応対しだいで穏やかにも硬くも変わります。
想定KPI：CS↑ / オペレーター離職率↓
新人研修
業界・職種を問わず、新卒／中途の立ち上がりを支援します。指導者の工数を増やさずに、全員へ同じ練習機会を提供できます。
想定KPI：立ち上がり期間↓ / 教育コスト↓
様々な業界の大手企業に導入いただいています
導入企業
大手人材派遣会社
導入企業
大手印刷会社
導入企業
大手コールセンター
導入企業
大手SIer
カスハラ研修をAIロープレで｜東京都のマニュアルに沿って判定
カスハラ研修に使えるAIロープレです。AIが理不尽な要求をするお客さま役を演じ、受講者は電話や窓口と同じように声で応対します。応対は東京都のカスタマーハラスメント対策マニュアルを参照文書として判定します。拠点に合わせて愛知県版もご用意しています。
東京都「カスタマーハラスメント防止対策推進事業 企業向け奨励金」の「（イ）AIを活用したシステム等の導入」に当たることを、東京しごと財団に確認済みです。
※奨励金は都内の中小企業が対象で、カスハラ対策マニュアルの作成も要件です。申請が多い場合は抽選となるため、必ず受給できるものではありません。
判定のしかた
- マニュアルから「対応の手順」「してはいけない言動」「応対を打ち切る基準」「記録・複数名での対応・引き継ぎ」の4点を取り出し、判定の基準にします。
- お客さま役の怒りの強さは、受講者の応対に応じて段階的に変わります。
- 不当な要求に譲歩して相手が鎮まっても、マニュアルから外れた対応として記録します。「その場が収まったか」ではなく「手順どおりに対応できたか」を見ます。
- 終了後は会話分析レポート（総合スコアと6つの項目）で、良かった点と改善点を振り返れます。
研修での使い方
- まず体験デモで試す：メールアドレス・お名前・ご利用目的の3項目を入力するだけで始められ、声で応対・文字で応対・お手本の自動再生の3通りから選べます。
- 受講者が各自のペースで練習：相手役の人を用意しなくてよいため、同じ場面を何度でもくり返せます。
- レポートで振り返る：外れた点を確認し、言い方を変えてもう一度練習します。
| AIロープレ | 対面ロープレ | 汎用AIチャットツール | |
|---|---|---|---|
| 練習可能時間 | 24時間365日 | 指導者の都合次第 | 24時間（ただし営業シナリオ精度低） |
| フィードバックの客観性 | 多軸数値スコア | 指導者の主観 | テキストのみの抽象アドバイス |
| 業界特化シナリオ | 不動産・金融・コールセンター等を標準搭載 | 指導者の経験範囲のみ | 基本的に非対応 |
| 音声・表情解析 | 対応（低遅延レスポンス） | 対応（主観評価） | 非対応 or 限定的 |
| 教育コスト | 指導者の工数を削減 | 指導者人件費が継続発生 | 低いが効果も限定的 |
| 情報セキュリティ | 国内クラウド・学習非利用 | 社内完結 | 海外サーバ・学習利用リスクあり |
導入の流れ｜シナリオ作成から練習・レポートまで
シナリオ選択・カスタマイズ
テレアポ、商談初期のヒアリング、クロージング、クレーム対応まで、業界や商材に合わせたシナリオを作成・選択します。AIが演じる相手役の設定（例：病院で物品の採用を担当する課長、強い口調で要求を続けるお客さま）や、社内用語・競合情報の登録もできます。
AIアバターとのロープレ実施
PCまたはスマホのブラウザから、AIアバターと音声で対話します。提案資料を見せながら説明すると、相手役は資料の内容をふまえて質問や反応を返します。AIアバターは常に同じ水準で対話し、こちらの発言に応じて応答を変えていきます。
即時AIレポートの確認
終了後すぐに、総合スコアと合否、観点別の点数、減点された発言とその理由、声と表情の推移、見せた資料の評価が表示されます。レポートはクラウドに保存され、管理画面でメンバーごとの推移をグラフで確認できます（CSV・PDFの出力にも対応）。
AI営業ロープレを定着させる進め方｜試験導入から全社展開まで
AI営業ロープレは、入れただけでは使われなくなりがちです。うまくいく導入は、目的を絞って小さく試し、練習の結果を現場の数字と1on1につなげる形で進みます。ここでは、導入前に決めること・確認することを順に整理します。
社内に広げる4ステップ
1. 目的と合格の基準を決める
「新人が初回訪問で聞くべき5項目を聞ける」「価格の質問に根拠つきで答えられる」のように、練習で身につけたい行動を先に1〜3個に絞ります。あわせて、現場で追っている数字（初回訪問から次回アポにつながった割合、提案から受注までの割合など）のうち、どれの改善を狙うかを決めておきます。
2. 対象と場面を絞って試す
最初から全員・全場面に広げず、1つの部署・1〜2の頻出場面（たとえば初回ヒアリングと価格交渉）で始めます。期間を区切り、練習回数・採点の推移・受講者の感想を集めます。誰にも見られずに言い直せるAIの練習は、上司の前でのロープレに気後れしやすい新人や異動直後の社員から始めやすく、型が固まってから上司との対面ロープレに進みます。
3. 結果を見て直す
採点の観点が現場の「良い商談」とずれていないか、相手役の反応が実際の顧客に近いかを、現場の上司と一緒に確認し、シナリオと合格の基準を直します。
4. 広げる
試した部署で使い方が固まってから、ほかの部署・場面へ広げます。新人研修のカリキュラムに組み込むと、毎年の立ち上げに使い回せます。
練習の記録を、現場の数字と1on1につなげる
採点の記録は、受講者ごとの推移として管理画面のグラフで見られ、CSV・PDFで書き出せます。書き出した記録を、営業の管理表（商談数・次回アポにつながった割合・受注率など）と同じ表に並べると、「反論処理の点数が上がった人は、価格交渉の場面で失注が減ったか」のように、練習と成果の関係を確かめられます。
上司との1on1では、点数そのものより「減点された発言」と「その理由」を一緒に見ると、次に練習する場面を具体的に決められます。ヒアリングの上達を確かめるときは、点数に加えて次の3つも数えると、「説明が長すぎて相手の話を遮っていた」のような癖に本人が気づけます。
- 自分が話していた時間と、相手が話していた時間の割合（初回のヒアリングでは、相手が話す時間が長いほうが課題を聞き出せています）
- 相手に投げた質問の数と、そのうち「はい／いいえ」で終わらない質問の数
- 相手の答えをさらに深掘りした回数（「それはなぜですか」「たとえば」と続けられたか）
使われなくならないための仕組み
- 練習の時間を予定に入れる（週1回・15分など、短く決まった枠にする）
- 新人研修や昇格前の研修のカリキュラムに組み込み、受講を研修の一部にする
- 上司が週に一度レポートを見てひと言返す。見てもらえる練習は続きやすい
- 点数を人事評価に使わない。音声・表情の評価は育成支援が目的で、人事査定に使わない旨を評価画面に明記しています
シナリオの作り方と、マンネリを防ぐ工夫
最初は、現場で最もよく起きる場面を1つだけ作り込みます。商材の情報、顧客の役職と立場、よく出る質問・反論を集め、相手役の人物像にします。本ページの製品では、ヒアリングを通じてこれらを入れた専用シナリオを作成し、社内用語や商品名は辞書登録できます。
- 実際の商談で出た新しい反論や失注の理由を、翌週の練習のお題に入れる
- 同じ場面でも、相手の役職・性格（慎重・急ぎ・懐疑的）を変えて練習する
- 慣れてきたら、資料を見せながら話す練習や、強い口調の相手への対応へ広げる
- 成果を出している営業に、よく出る場面で実際に使っている言い回しを書き出してもらい、相手役の質問と「できていれば合格」とする行動に落とし込む。新人は手本を聞いてから同じ場面を練習し、減点された発言と見比べる（体験デモでは、お手本の応対を自動再生する使い方も選べます）
導入前に情報システム部門と確認すること
商談の内容や音声を扱うため、どのツールでも導入前に次の点を確認します。
- データの保存場所（国内か海外か）と、通信の暗号化
- 入力した商談情報や音声が、AIの学習に再利用されないか
- 練習の記録を誰が見られるか（本人・上司・人事などの閲覧範囲）
- シナリオに実在の顧客名や個人情報を入れない運用にするか
- 社員の声や表情を記録することを、事前に本人へ説明しているか
本ページの製品は、通信を暗号化し、データを国内クラウドで管理しています。入力された商談情報や音声は学習に再利用しません。社内規程にもとづく追加の要件は、別途ご相談ください。
費用の比べ方｜外部研修・社内ロープレ・AIロープレ
費用は、ツールや研修の料金だけでなく、「誰の時間を、どれだけ使うか」まで含めて比べます。
| 方法 | 主にかかる費用 | 練習の回数 |
|---|---|---|
| 外部講師の集合研修 | 講師料、会場、受講者が業務を離れる時間 | 研修の日に限られる |
| 社内ロープレ（上司・先輩が相手役） | 相手役と評価をする上司・先輩の時間 | 相手役の都合しだい |
| AIロープレ | ツールの利用料、シナリオ作成、上司がレポートを見る時間 | いつでも何度でも |
集合研修で型を学び、AIロープレで反復し、上司は1on1で判断の背景を伝える、という組み合わせにすると、上司の時間を相手役から指導そのものへ移せます。料金の決まり方は AIロープレの料金｜費用を左右する4要素 で解説しています。
よくあるご質問
AIロープレのひとつ｜面接練習AIもこのページから体験できます
AIが相手役を務めるロールプレイ形式は、営業・接客だけでなく採用面接の練習にも応用しています。
下記フォームでパラメータ（職種・採用区分など）を設定するだけで、その場でAI面接官との模擬面接を開始できます。実際に候補者が体験する内容を、貴社のご担当者様ご自身でご確認いただけます。
AI面接官とのリアルな対話
志望動機・自己PR・退職理由といった定番質問から、回答内容に応じた深掘り質問まで。AI面接官が本番に近い緊張感で応答します。
終了後すぐに客観フィードバック
受け答えの内容・話し方を面接終了後に振り返り。「なんとなく手応えがあった」で終わらせず、改善点を具体的に確認できます。
24時間365日、何度でも
相手役の確保が不要なため、練習回数の制約がありません。人事担当者の工数をかけずに、応募者・社員に均一な練習機会を提供できます。
なぜ「面接練習」もAIロープレの一つなのか
これまでご紹介した営業・接客のロールプレイと、同じ仕組みを使っています。上司や顧客の代わりにAIが相手役を演じるのと同様に、ここではAIが「面接官」という役割を演じます。緊張感のある一対一の対話を何度でも繰り返し、終了後に客観的なフィードバックを受け取る——という体験の構造は共通です。人事担当者の方は、候補者が実際に体験する内容を、ご自身でその場でご確認いただけます。
体験の流れ（所要時間 約5分から）
- 1下のフォームで採用区分・志望職種など、練習したい条件を設定します（登録不要・その場で開始）
- 2AI面接官との模擬面接がその場で始まります。音声でやり取りしながら、本番さながらの緊張感で練習できます
- 3終了後すぐに、回答内容・話し方への客観的なフィードバックを確認できます
実際に設定して、始めてみましょう
※ このフォームはAI面接練習ツール（別サービス）と連携しています。貴社専用の質問設計・評価軸のカスタマイズをご希望の場合はお問い合わせください。
業種別・目的別にもっと深く
AIロープレの基礎から業種別の実践設計、ツール選定・費用まで。目的に応じた解説記事をご用意しています。
監修
河合継（クリスタルメソッド株式会社 代表取締役）
AIマルチモーダル関連特許の発明者。クリスタルメソッドの登録特許は16件。自社でAIロープレ・AI面接ツールの開発と実務活用を1年以上継続している。