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要望がはっきりしないお客様に対し、担当者が問いを重ねて課題を自ら明確にしてもらう、相談型の商談のシーンです。

住宅営業のやり方、聞いた人が言い直せる説明ですか

住宅営業のやり方を見直すとき、まず思い浮かぶのは話し方や提案の順番でしょう。ただ、住宅の打ち合わせに来られるのは、一緒に決める方の一部です。間取りや資金について話し合う相手が、その場にいないことは珍しくありません。つまり担当者の説明は、担当者がいない場所でもう一度語られるのです。

住宅営業のやり方で、説明はどこまで持ち帰られるのか

その場の反応は、伝わった証拠になりません

打ち合わせの場では、図面を広げ、仕様の違いを並べて説明します。相手はうなずき、質問も出ます。ここまでは会話として成立しています。ところが次の打ち合わせで、前回決めたはずの内容が振り出しに戻ることがあります。例えば、仕様の候補を三つ挙げて説明し、相手がその場で一つを選んだのに、次に会ったときには「もう一度説明をお願いします」と言われる。こうした場面がこれにあたります。理由は、理解していなかったからではありません。聞いた方が、同席していなかった方に説明しようとして、うまく言えなかったのです。担当者が話した言葉は、その場では通じます。けれども持ち帰られるのは言葉そのものではなく、聞いた方の記憶に残った要点だけです。要点が多いほど、伝え直す段階で落ちていきます。

落ちた要点は、どこにも記録されません

この差は、記録の残り方にも表れます。打ち合わせで何を話したかは、議事録や確認書に残ります。一方、聞いた方がそれをどう言い直したのかは、どこにも残りません。次の打ち合わせで前回の内容が戻ったとき、担当者に見えるのは結果だけで、どの要点が落ちたのかは分からないのです。なお、このページでは建て方や設備の選び方、資金の組み立て方は扱いません。それらの判断は、有資格の担当者や所属先の定めに沿って進めてください。

言い直せる説明は、何が違うのか

伝え直せる形は、どうつくられるのか

専門的に正しい説明と、持ち帰れる説明は同じではありません。持ち帰れる説明は要点が少なく、なぜそれを選んだのかを一言で言える形になっています。この形になっているかは、相手に一度言い直してもらわないと分かりません。相手の言葉が返ってくる状態で試すことでしか、確かめようがないのです。

本番では、言い直してもらう機会がありません

打ち合わせの場で「今の話を要約してみてください」とは頼みにくいものです。相手を試すように受け取られるためです。結果として、伝え直せる形になっていたかどうかは、次に会うまで分かりません。

練習の道具は、言い直しまで扱えるか

道具を見比べるときは、説明を上手に言えたかではなく、相手に言い直してもらう場面まで練習できるかで見ると判断がつきます。話した内容が残り、どの要点が伝わらなかったのかを後から見返せる形になっているかを確認します。

3分で、相手を説得できるか試してみよう

業務シーンを1つ選ぶと、AIが顧客役を務めてあなたと1回の会話を行います。終了後、評価フィードバックを確認できます。

循環器内科部長に新しい脂質低下薬を紹介する
あなたはMR(医薬情報担当者)です。王部長への初めての正式訪問で、外来の合間の時間を使って製品を紹介します。
顧客に重大疾病保険を紹介する
あなたは保険代理人です。李様は以前に重大疾病保険についてご相談されましたが決めきれずにいたため、今回は対面でお話しする約束をしました。
顧客に高価格帯の定番ハンドバッグを紹介する
あなたはベテランのレザーグッズ販売員です。陳様が来店され定番のハンドバッグをご覧になっているので、声をかけてご案内します。
不動産デベロッパーの調達責任者にエレベーターを提案する
あなたはエレベーターメーカーの営業です。ある不動産デベロッパーの調達部・趙マネージャーを訪問します。この案件は複数のサプライヤーで比較検討が進んでいます。
訪問目標
新薬の有効性と安全性の優位性を王部長に明確に伝え、有効性・安全性への懸念を解消し、外来の対象患者に試していただけるよう合意を得ます。
対話相手
王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
“部長、3分だけお時間をいただけますか。先生の外来で、スタチン不耐容の患者さんや、単剤では脂質管理目標に届かない患者さんについて、現在はどのように処方を調整されていますか?”
ワンクリックで入力
送信
ログイン / 新規登録でご利用いただけます。各シナリオ10回まで練習可能です
3分で、相手を説得できるか試してみよう

業務シーンを1つ選ぶと、AIが顧客役を務めてあなたと1回の会話を行います。終了後、評価フィードバックを確認できます。

循環器内科部長に新しい脂質低下薬を紹介する
あなたはMR(医薬情報担当者)です。王部長への初めての正式訪問で、外来の合間の時間を使って製品を紹介します。
顧客に重大疾病保険を紹介する
あなたは保険代理人です。李様は以前に重大疾病保険についてご相談されましたが決めきれずにいたため、今回は対面でお話しする約束をしました。
顧客に高価格帯の定番ハンドバッグを紹介する
あなたはベテランのレザーグッズ販売員です。陳様が来店され定番のハンドバッグをご覧になっているので、声をかけてご案内します。
不動産デベロッパーの調達責任者にエレベーターを提案する
あなたはエレベーターメーカーの営業です。ある不動産デベロッパーの調達部・趙マネージャーを訪問します。この案件は複数のサプライヤーで比較検討が進んでいます。
訪問目標
新薬の有効性と安全性の優位性を王部長に明確に伝え、有効性・安全性への懸念を解消し、外来の対象患者に試していただけるよう合意を得ます。
対話相手
王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
“部長、3分だけお時間をいただけますか。先生の外来で、スタチン不耐容の患者さんや、単剤では脂質管理目標に届かない患者さんについて、現在はどのように処方を調整されていますか?”
ワンクリックで入力
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相手に言い直してもらう場面を、先に試せます

表情や身ぶりが豊かなAIの顧客を相手に、時間を区切った台本のないやり取りを行う、本番に近い緊張感のある対話練習の画面です。

聞き返しを含む対話の練習

AIが相手役を務めるため、説明したあとに「今の話をどう受け取りましたか」と確かめる流れまで練習できます。要点が三つを超えると伝え直しにくくなることも、その場で分かります。納得しなかった場合の続きも、続けて試せます。

本番では頼みにくいことも、練習では確かめられます

時間や場所を選ばず携帯から取り組める、高い頻度で小さく繰り返せるAI練習の画面です。

短い時間から始められる練習

相手を試すように見える確認も、練習であれば何度でもできます。同じ説明を、要点の数を変えて試すこともできます。打ち合わせと打ち合わせの合間の短い時間からでも始められるため、回数を確保しやすくなります。

伝わらなかった要点を、直後に確かめられます

練習を終えた直後に受け取れる、項目ごとの内訳を含む多面的な評価レポートの画面です。

終了直後に残る評価の記録

練習を終えた直後に、項目ごとの内訳を含む評価が残ります。どの要点が相手に届かなかったのかを、記憶をたどらずに見返せます。AIが引き受けるのは、この繰り返しと評価の基準をそろえるところまでです。相手との関係づくりは、担当者の仕事として残ります。

対面で説明する仕事での活用例です

視力や目に関する専門店を全国展開する企業

[導入事例]視力や目に関する専門店を全国展開する企業で、店舗スタッフが実際の接客の流れをAIで再現し、専門的な相談対応の力を高めているシーンです。

視力や目に関する専門店を全国に持つ企業では、複数の店舗を任せる管理職の候補者を育てる方針を切り替えていました。管理職に求められる伝える力や聞く力は座学では身につかず、実際に話してフィードバックを受ける場が必要とされていました(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、次世代のリーダー候補が、コーチングと説明の力を何度でも練習できる場をつくりました。

導入の決め手になったのは、AIが教育の文脈のなかに置かれていることだったと担当者は語ります。コミュニケーションのような定義しにくいスキルを、AIで型として学べる点を評価しています(出典:導入企業へのヒアリング)。

これは管理職候補の育成事例であり、店舗スタッフの研修ではありません。業種も住宅営業とは異なります。ただ、伝わる説明という定義しにくい力を型にして練習した点は、持ち帰れる説明を組み立てるうえでも参考になります。

全国に多数の店舗を持つ企業

[導入事例]百年続く日本の飲食チェーンで、接客スタッフが店内でAI練習を行い、職人的な接客の基準とお客様への伝え方の細部を受け継いでいるシーンです。

全国に多数の店舗を持つ企業では、出店のペースが速まるにつれて、採用のスピードも加速していました。新しく入ったスタッフを早く店頭に立てる状態にすることが急務でした(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこで接客の練習をAIとの対話に置き換え、新人が必要な練習を、限られた期間のうちに済ませられるようにしました。

その結果、新しく入ったスタッフが一人で店頭に立てるようになるまでが従来より短くなり、練習の回数も大きく増えました(出典:導入企業へのヒアリング)。育成にかけられる時間が限られていても、練習の回数を保てるようになったのです。

業種は住宅営業とは違います。それでも、限られた時間の中で説明を練習する回数を保ったという点は、打ち合わせが続く仕事にも置き換えられると言えます。

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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
100社が導入
Fortune 500企業
約5,000製品中で1位
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
セキュリティ・コンプライアンス
ISO/IEC 27001:情報セキュリティマネジメントシステム (ISMS) の国際規格
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)
AI活用基盤
最新のエンタープライズ向けAIモデルを採用
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