製品
営業チームの成績が伸び悩み、会議で業績レポートを前に厳しい表情を浮かべる経営層と営業マネージャーの様子を描いたシーンです。

営業で成功するには、才能より勝ちパターンの再現

営業で成功するには、商品知識や度胸だけでは説明がつきません。成果を出し続ける担当者は、顧客の反応に合わせて言葉を選ぶ動きを、無意識のうちにこなしています。問われているのは、その勝ち方を一部の担当者の才能で終わらせず、チーム全体で再現できる状態にすることなのです。

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成果を出し続ける担当者の共通点

聞く力が商談の土台をつくる

成果を出す担当者は、商品説明を急ぎません。顧客が置かれた状況や、まだ言葉になっていない懸念を、質問を重ねながら引き出していきます。相手が何に迷っているかをつかんだうえで提案するため、話が相手の関心とかみ合いやすくなります。説明の巧みさよりも、聞く順序と深さが成果を左右するのです。

想定外の一言に動じない

商談では、競合との比較を持ち出されたり、価格の根拠を鋭く問われたりする場面が繰り返されます。頭では答えが分かっていても、その場の緊張の中でとっさに言葉が出るかどうかは、また別の話になります。成果を出す担当者は、こうした切り返しに落ち着いて応じ、会話の主導権を手放しません。知識を本番で使える状態にしていることが、差になって表れます。

知識と行動の間にある溝

顧客の鋭い質問を前に言葉に詰まり、準備不足のまま商談に臨んでしまった営業担当者が焦っているシーンです。

経験の量が実力とは限らない

商談の場数を踏めば自然に成長するとは限りません。同じ失敗を繰り返しても、どこでつまずいたかを振り返る手がかりがなければ、次の商談でも同じ場面で言葉に詰まってしまいます。数をこなした事実は残っても、できる状態への転換が起きないまま、時間だけが過ぎていくことも少なくありません。

知っているとできるは違う

研修で学んだ話法やマニュアルの模範解答を覚えていても、本番の緊張の中では、とっさに別の言葉が口をついてしまうことがあります。正しい反応が身体に染み込むには、本番に近い状況で繰り返し試し、その都度うまくいったかを確かめる過程が欠かせません。この過程が抜け落ちていることが、成長の停滞を生む根にあるのです。

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
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
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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。
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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?”
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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

本番に近い練習の機会が足りない

コーチングの依頼や評価シートに追われ、一人ひとりへの指導に手が回らず疲弊している営業マネージャーの様子を描いたシーンです。

同僚同士では本番の緊張が出ない

社内でロールプレイングを組んでも、相手が気心の知れた同僚だと、どうしても遠慮が生じます。実際の顧客が見せる戸惑いや反発までは再現しにくく、和やかな雰囲気のまま終わってしまうことも多いものです。本番で試されるはずの、緊張の中で言葉を選ぶ感覚は、こうした練習では鍛えにくいのが実情です。

マネージャーの時間には限りがある

担当者一人ひとりに練習相手として付き合い、丁寧に振り返りまで行うには、多くの時間が必要です。チームの人数が増えるほど、マネージャーが全員に同じ密度で向き合うことは難しくなります。指導の順番を待つうちに、新任担当者が独り立ちするまでの期間が延びてしまうことも起こります。

AIが練習相手を担うという転換

いつでも本番に近い相手と話せる

AIシミュレーションロールプレイでは、顧客役をAIが務めます。相手の都合を気にせず、スマートフォンから一人で、すきま時間に何度でも練習に取り組めます。AIは担当者の返答に応じて態度を変えるため、想定どおりには進まない本番に近い緊張感を、安全な環境の中で繰り返し体験できます。

その場で具体的な改善点がわかる

練習が終わると、どの場面でどう応じたかを踏まえた振り返りを、その場で確認できます。感覚的な講評ではなく、次に何を直せばよいかが具体的に示されるため、改善が積み重なっていきます。AIが担うのは、反復練習と評価のものさしをそろえる部分です。目標の設定や動機づけは、引き続きマネージャーの役割として残ります。

商談の要所を安全に鍛える

構造化された評価レポートと手本となる動画をもとに、次に何を練習すべきかが明確になり、着実に成長へ向かう道筋を描いたシーンです。

新任担当者の独り立ちを早める

配属されたばかりの担当者が、初めての単独訪問を控えた時期に、通勤時間などを使ってAIとの対話練習を毎日重ねます。ヒアリングや切り返しを繰り返し試すうちに、本番で使える受け答えが少しずつ身についていきます。マネージャーが付きっきりで指導しなくても、独り立ちまでの期間を短くできる見込みが立つのです。

勝ちパターンをチームに広げる

成果を上げている担当者の進め方を、AIが評価する際の基準として全員の練習に組み込みます。地域や拠点が離れていても、同じ場面を同じものさしで練習できるため、対応の質のばらつきが小さくなります。一部の担当者の勝ち方を、チーム全体で再現できる状態へ近づけていけます。

まとめ

成功を分けるのは即応の力

営業で成功するには、商品知識の量よりも、顧客の反応に合わせて言葉を選び、想定外の場面でも落ち着いて応じる力が問われます。この即応の力が、成果を出し続ける担当者に共通する土台となっています。

知識を行動に変える練習が要る

学んだ話法を本番で使える状態にするには、本番に近い緊張感の中で繰り返し試し、その都度改善点を確かめる過程が欠かせません。研修を受けた回数だけでは、この転換は起こりにくいものです。

AI練習が再現性を支える

AIとの実践練習は、いつでも本番に近い相手と向き合い、その場で改善点を得られる場になります。一部の担当者の勝ち方を、チーム全体で再現できる状態へ近づける手がかりになると言えます。

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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