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初回訪問のあいさつを想定し、受付での取り次ぎ依頼と第一印象での信頼づくりを練習しているシーンです。

訪問看護の営業トーク、スクリプト通りでは響かない理由

「事業所の紹介は最後まで話せたのに、ケアマネジャーからの新規相談は増えない……」訪問看護の営業トークスクリプトを用意しても、居宅介護支援事業所のケアマネジャー(介護支援専門員)と話せるのは数分です。想定した順番で伝え切る前に、相手の関心が別のところにあると気づく場面はありませんか。型どおりのスクリプトが面談で活きないのには、はっきりした理由があります。

4つの要素と、差がつく一点

スクリプトに入る4つの要素

使える訪問看護の営業トークスクリプトは、多くの場合4つの要素で組み立てられています。名乗りと訪問理由、対応できる医療処置と体制、受け入れられる曜日と時間帯、そしてケアマネジャーが今困っている点の確認です。名乗りでは開設時期と担当エリアを短く伝えます。医療処置と体制では、ターミナルケアや精神科訪問看護、24時間対応の可否といった判断材料を示します。曜日と時間帯は、依頼先を選ぶ判断に直結します。困っている点の確認は、次の依頼につながる糸口を探す部分です。4つは、伝える情報から聞き取る情報へと順に並んでいます。ただし、4つの難しさは同じではありません。

差がつくのは聞き出す力

スクリプトを見直すとき、まず手を入れたくなるのは言葉選びです。けれども面談の成否を分けているのは、後半の聞き取りです。前半の3つは紙に書いて覚えられますが、困っている利用者の状況を引き出す部分は、相手の答えに合わせて次の質問を変える必要があり、台本の形に固定できません。ここが弱いままだと、事業所の説明が上手になるほど、一方的な訪問になってしまうのです。この聞き取りを鍛える場を、どう確保するかが次の課題になります。

聞き取りを練習しにくい理由

練習相手がいない

訪問看護ステーションで営業に回るのは、管理者か連携担当の看護師で、多くの場合1人です。ケアマネジャー役を頼める相手が事業所内におらず、練習は資料の読み込みで終わります。初回訪問がそのまま本番になるのが現実です。

順番どおりに進まない

ケアマネジャーと居宅介護支援事業所で話せるのは、数分です。「今は立て込んでいて」と切り上げられたり、空いている訪問枠を先に聞かれたりすると、用意した順番は崩れます。そのため、練習していない切り返しが本番で出てしまいます。

振り返りが感想で終わる

管理者が同行しても、戻ってからの振り返りは「もう少し笑顔で」といった言葉で終わりがちです。どの質問が足りなかったのか、次の訪問で何を変えるのかが分からないため、同じ内容の訪問を繰り返すことになります。

相手を探さなくても、練習は始められます

スマートフォンから24時間いつでも練習でき、通勤や休憩などのすき間時間に高頻度の練習を回せることを示した画面です。

訪問の合間に重ねる練習

相手の予定を押さえなくても、練習の回数を増やせます。UMU AIロープレでは、AIがケアマネジャー役を務めるため、移動の合間や記録を書き終えたあとに、担当者が一人でスマートフォンから始められます。他の人の目がない環境なので、言い回しを何度も試し直せます。

崩れた場面でこそ、切り返しは身につきます

実際の訪問と同じ時間の制約を再現し、限られた面談時間の中で情報の優先順位を付けて伝える練習ができる画面です。

反応に応じて変わるAIの応対

用意した順番が崩れる場面を、練習の中で先に経験できます。AIは台本どおりに答えず、説明が長ければ話を切り上げ、要点が伝わればもう一歩踏み込んだ質問を返します。制限時間を数分に設定しておけば、限られた面談時間の中で何を先に伝えるかを、繰り返し確かめられます。

どの質問が足りなかったか、すぐ分かります

対話が終わった直後に段階ごとの採点をまとめた評価レポートを生成し、改善が必要な箇所を正確に示す画面です。

対話直後の具体的な改善提案

練習が終わった直後に、どの場面で情報を引き出せていなかったかを確認できます。UMU AIロープレは、あいさつからヒアリング、次回の約束までを段階ごとに評価し、次に直す一点を示します。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までで、地域との関係づくりや同行の判断は、これまでどおり管理者の役割です。

同じ制約を抱えた組織の実践

体外診断分野の大手企業

体外診断分野のリーディングカンパニーが、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イラストです。

体外診断分野のグローバル大手企業では、研修担当者5名が1,500名を担当し、能力の確認は四半期に1回でした(出典:導入企業へのヒアリング)。

訪問看護と同じく指導役が足りない中でUMU AIロープレを活用し、5つの訪問プロセスに沿った練習と評価を日程調整なしで受けられるようにしました。

その結果、能力の確認は随時可能になり、認定通過者の実訪問における成約率は22.4%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

日本大手の生命保険会社

日本の大手生命保険会社の担当者が、屋外で断られる場面の練習を重ね、営業の心理的な壁を乗り越えた事例のイラストです。

日本大手の生命保険会社では、対面のロールプレイングに気兼ねが生じ、練習の回数が増えませんでした(出典:導入企業へのヒアリング)。

練習相手を頼みにくい点は共通しており、UMU AIロープレで練習相手を対面からAIに切り替えました。

その結果、担当者が自分のタイミングでトークを磨ける状態になり、管理職の1on1練習を含む20以上のシナリオを展開しています(出典:導入企業へのヒアリング)。

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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。
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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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