管理者がロープレに同席する代わりに、AIを「客観的な試験官」として活用することで、指導工数を大幅に削減しつつ、質の高い教育体制を構築できます。
従来の「人が見て、人が教える」フローから、以下の「AIを活用した自律的学習（セルフコーチング）フロー」へのアップデートをおすすめします。
AIを試験官にしたロープレの自動化ステップ
1. 合格基準となる「カスタムスコア」を設定する
まずは、新人が現場に出るためにクリアすべき基準（自社の勝ちパターン）を、「カスタムスコア機能」を用いてAIに学習させます。「自社独自のキラー質問ができているか」「ネクストアクションの合意が取れているか」など、具体的な評価項目と目標スコア（例：75点以上など）を定義します。
2. メンバー同士でロープレを実施し、AIに採点させる
新人は、社内のメンバー同士でオンラインロープレを実施し、Jicooボットを参加させます。管理者が同席する必要はありません。終了後、AIが設定されたカスタムスコアに基づいて自動で採点とフィードバックを行います。
3. 合格点に達するまで「セルフコーチング」を実施
新人は、AIが算出したスコアと「KPT（Keep/Problem/Try）」のテキストを確認し、自身の課題を把握します。目標スコアに達するまで、AIのフィードバックをもとに自律的に改善（セルフコーチング）と再ロープレを繰り返します。
この運用によるメリット
AIが合格を出した新人だけを実際の現場に出す（見込み客を割り振る）ルールにすることで、管理者の指導工数を劇的に削減できます。さらに、「未熟なまま現場に出てしまうことによる機会損失」を未然に防ぎ、チーム全体の商談品質を底上げすることが可能になります。