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スーツを着た2人の担当者が向かい合って座り、一方が身ぶりを交えて話し、もう一方が手元のノートに書き留めているシーンです。

不動産仲介の営業トークは、売主と買主でそろっていますか

不動産仲介の営業トークでは、同じ物件について売主とも買主とも話すことになります。相手に合わせて説明の順番や言葉づかいを変えるのは当然の工夫ですが、伝える内容そのものは同じでなければなりません。ところが練習は、買主対応か売主対応か、どちらか一方の場面を切り出して行うのが通例です。片方だけを繰り返しても、双方への説明がそろっているかは確かめようがないのです。

営業トークは二者への説明で決まります

仲介の営業トークを分ける条件

不動産の仲介では、担当者は同じ物件について売主とも買主とも話します。ここが、仲介の営業トークを分ける条件になります。売却の相談を受けた場面で伝えた物件の状態と、内見に来た方に伝えた物件の状態は、同じものでなければなりません。片方に話した内容は、もう片方に伝わっても差し支えのないものである必要があります。説明の順番や言葉づかいを相手に合わせて変えるのは、当然の工夫です。ただし、伝える内容そのものは動かせません。この条件が満たせているかどうかは、日々の練習の中では見えにくいところにあります。

片方だけでは確かめられません

営業トークの練習は、買主対応の場面か、売主対応の場面か、どちらか一方を切り出して行うのが一般的です。その日は買主役だけを立てる、あるいは売主役だけを立てる、という進め方になります。片方を繰り返せば、その相手に向けた言い回しは確かに磨かれます。ただし、双方への説明が同じ内容になっているかどうかを、片方だけの練習で確かめる手立てはありません。実行が難しいのは、二つの場面をつないで見比べるところだと言えます。

営業トークの練習設計にある難しさ

練習は片側だけを切り出します

ロープレの場では、相手役を一人立てるところから始まります。その日のテーマが内見対応であれば買主役、売却の相談であれば売主役に決まり、同じ物件を扱っていても、担当者が向き合う相手は一方の側に固定されてしまいます。

言い回しだけが磨かれます

相手が固定されたまま回数を重ねれば、その相手に向けた言い回しは確かに磨かれます。そのため、話し方の上達は実感できるのに、売主への説明と買主への説明が同じ内容になっているかどうかは、練習の中では見えないままです。

説明が相手ごとに分かれます

その結果、説明の仕方が相手ごとに分かれていきます。売主に伝えた物件の状態と買主に伝えた物件の状態のずれは、条件のすり合わせが進む段階になって、食い違いとして表面化してしまいます。

売主役も買主役も、練習相手にできます

AIのお客様役について、役職や性格、話し方などを設定し、複数のお客様像を並べて用意できる管理画面です。

売主役と買主役の両方を担うAI

同じ物件を題材にしたまま、相手だけを売主から買主へ切り替えて練習できます。UMU AIロープレでは、売主役と買主役の両方をAIのお客様役として設定できるため、練習の場面が片側に固定されません。売却の相談を受ける場面と、内見に来た方へ説明する場面を、続けて経験できます。

同じ条件のまま、相手を変えて練習できます

スマートフォンから時間や場所を選ばずに、回数の制限なくAIとの対話練習を始められる画面です。

相手だけを入れ替える反復練習

物件の条件をそろえたまま、相手だけを入れ替えて何度でも練習できます。回数に制限はなく、相手役とのスケジュール調整も必要ありません。売主に向けた説明と買主に向けた説明を、間を空けずに続けて試せるため、双方の内容がそろっているかを自分の口で確かめられます。

双方への説明を、後から見比べられます

一人ひとりの練習結果を時系列で並べ、項目ごとの評価の変化を確認できる画面です。

記録として残る双方への説明

練習の記録が一件ずつ残るため、売主に向けた説明と買主に向けた説明を、後から並べて見比べられます。評価の観点がそろった振り返りが毎回返るので、説明のばらつきにも気づきやすくなります。この記録は、順位づけや監視のためのものではありません。AIが担うのは反復練習と評価基準をそろえるところまでで、目標設定と動機づけは、引き続き上司や先輩の役割です。

指導の余力が限られる組織

製薬企業/日本市場

オリーブ色のジャケットを着た担当者が、デスクで一体型のパソコンに向かい、両手を開いて話しているシーンです。画面のまわりにはロボットのアイコンと吹き出しが描かれています。

日本市場で事業を展開する製薬企業では、若手MRの実践経験が不足する一方、中堅・ベテランMRは日々の業務が忙しく、指導に充てられる時間が限られていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでAIを活用したロープレを取り入れ、若手MRが安全な環境で訪問の場面を高頻度に練習できる仕組みを整えました(出典:導入企業へのヒアリング)。

研修後7〜9カ月の時点で、若手MRの医師との対話型面談回数が研修前比で約2倍に増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

医療機器企業/体外診断

ベージュのジャケットを着た担当者が、デスクでキーボードケース付きのタブレットに向かい、両手を上げて話しているシーンです。タブレットの上にはロボットのアイコン、左右には青と黄色の吹き出しが描かれています。

体外診断領域の医療機器企業では、研修担当者2名で営業110名の育成を担っており、対面中心の1対1コーチングでは負荷が高い状況でした(出典:導入企業へのヒアリング)。

第2段階として、AIを活用した模擬練習を営業110名全員に展開し、参加率100%に到達しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

第3段階では、現場の営業担当者90名を対象にAIとの対話型トレーニングへ進む判断を、同社自身が行いました(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

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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
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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
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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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