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部門横断の検討チームに向けた合同の製品デモで、事業部門・人事・情報システム部門といった複数の関係者の力学に対応しているシーンです。

法人営業のトークスクリプトが本番で通用しない、本当の理由

「法人営業のトークスクリプトは頭に入っているのに、お客様から想定外の質問が返ってきた瞬間、次の一言が出てこない……」そんな商談を持ち帰ったあと、稟議や部門間の調整まで話を進められなかった案件を思い出すことはありませんか。台本どおりに覚えたトークが本番で活きないのには、はっきりした原因があります。

型を覚えても難所は残ります

台本が押さえるべき5つの場面

実務で使える法人営業のトークスクリプトは、多くの場合5つの場面で構成されます。初回接触の切り出し、課題のヒアリング、価値提案、反論対応、そして社内検討を後押しするクロージングです。切り出しでは、お客様が時間を割く理由を短く伝えます。ヒアリングで扱うのは、表に出ていない業務課題の引き出し方です。価値提案では、聞き取った課題と自社の強みを結び直します。反論対応で問われるのは、価格や競合比較、情報セキュリティへの懸念に答える力です。クロージングでは、稟議に必要な材料をそろえます。5つは知識、対話、実戦の順に並び、商談を最後まで進める骨格になると言えます。ただし、この5つの難易度は同じではありません。

反論対応は台本で決まりません

5つのうち4つは、営業担当者が話す内容を先に決められる場面です。切り出し、ヒアリング、価値提案、クロージングは、いずれも自分の発話を組み立てておけます。反論対応だけは、お客様が何をどの順で言い出すかを決められません。台本に書けるのは想定問答までで、その先の切り返しはその場で選ぶことになります。そのため、台本を作り込んだ担当者でも、想定外の一言に応じる練習が足りなければ、本番で言葉に詰まってしまうのです。実行が難しいのは、この応答を鍛える練習の設計です。

応答の練習が続かない3つの理由

読み合わせで終わる練習

社内のロープレでは、相手役の同僚が想定問答を先に読んでいます。そのため、「今の体制で足りています」といった実際の一言は練習の場に出てきません。結果として、台本の読み合わせで終わってしまうのが現実です。

回数は相手の予定次第

想定外に強くなるには回数を重ねるしかありませんが、相手役はマネージャーか同僚に限られます。互いに商談や移動が入り、練習の予定は後回しになりがちです。だからこそ、切り返しを数回試すだけで次の商談日が来てしまうのです。

印象論で終わる振り返り

振り返りが「もう少し自然に」という言葉で終わると、どの一言が課題だったのか特定できません。その結果、次の練習でも同じ言い方を繰り返し、稟議を後押しする会話までたどり着けないままになります。

切り返す練習でしか、即応力は育ちません

営業担当者の話し方に応じて、AIが応答をその場で変えながら進むロールプレイの画面です。

話し方に応じて変わるAI顧客

UMU AIロープレでは、AIがお客様役を担います。強引に押せば態度が硬くなり、課題に寄り添えば検討の背景まで話し始めるため、毎回同じ展開にはなりません。価格交渉や競合比較、情報セキュリティへの懸念といった反論もあらかじめ設定でき、想定問答の先にある切り返しを、本番に近い緊張感の中で試せます。

相手の予定を待たずに、練習を重ねられます

営業担当者が移動中や休憩時間にスマートフォンから24時間いつでも短時間の練習を繰り返せる画面です。

すき間時間で重ねる練習回数

スマートフォンから、回数の上限なくいつでも練習を始められます。相手役の都合を確認する必要がないため、移動中や商談前のわずかな時間でも、切り出しから反論対応までを一巡できます。営業担当者が自分のペースで練習を重ねられるようになり、月に数回だった機会が日常の習慣に変わります。

どこを直すのかが、練習直後に分かります

対話が終わった直後に、プロセス別の採点と改善が必要なポイントを示す構造化レポートが表示される画面です。

対話直後に出るプロセス別の評価

UMU AIロープレを活用することで、練習が終わった直後に、ヒアリングから反論対応、クロージングまでのプロセス別の評価を確認できます。どの応答で課題が残り、担当者が次に何を試すのかがその場で分かります。「もう少し自然に」で終わっていた振り返りが、具体的な一言の見直しに変わると言えます。

法人向けの営業チームでの実例

体外診断分野の大手企業

体外診断分野の大手企業が、AIによるコーチング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。

体外診断分野でグローバルに事業を展開する大手企業では、能力認定が四半期1回の人による模擬訪問に限られ、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UMU AIロープレを活用し、自社で定めた5つの訪問プロセスに沿った模擬対話と、練習直後の構造化フィードバックを組み合わせました。

その結果、認定は日程調整を待つものから準備ができたときに受けられるものへ変わり、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)。

医薬品分野の成長企業

自己免疫疾患領域の革新的医薬品企業が、AI練習によって医薬品営業担当者の学術的な対話力とプロモーション力を高めた事例のシーンです。

自己免疫疾患領域の革新的医薬品企業では、営業チームが1.6倍に拡大する一方で、異議対応の話法が担当者ごとにばらついていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレを導入し、代表的な反論への応答を、研修担当者の予定に左右されず何度でも練習できる環境を整えました。

その結果、反復練習の量を確保できたことで専門トレーニング期間は90日から28日に短縮され、導入初月の売上目標達成率は115%に達しました(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
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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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