製品
ニーズを掘り起こす対話練習として、適切な質問を投げかけ、深く聴き込むことで、顧客が抱える潜在的な課題を明らかにしているシーンです。

インサイト営業のツールで、顧客の本音を引き出せない理由

商談の前に業界動向や決算資料を読み込み、想定される課題まで書き出しても、話し始めた途端に顧客の関心が別のところにあると気づく場面があります。インサイト営業のツールで情報が整っても、目の前の相手の本音を引き出す問いまでは、資料に書かれていないのです。

準備は十分なのに、なぜ話が深まらないのか

資料が増えるほど、質問が減ります

商談の前に顧客の決算資料や業界動向を調べ、想定される課題を書き出す作業は、多くの営業担当者が日常的に取り組んでいます。ところが実際の商談では、その仮説を確かめるはずの質問が、「認識に相違はありませんか」という確認だけで終わりがちです。顧客は自社で情報を集め、比較検討まで進めた状態で席に着いています。調べれば分かる範囲の話は歓迎されにくく、現場の担当者が踏み込むべきなのは、資料に載っていない社内の事情や、まだ言葉になっていない不満のほうです。ただ、その一歩を踏み込む問いは、相手の表情や間合いを見ながら、その場で組み立てるしかありません。会議室で沈黙が生まれた数秒のあいだに次の質問を出せるかどうかは、事前に集めた情報の量ではなく、同じ場面を何度くぐり抜けてきたかで決まります。そして、その場面を試せる機会は、日々の商談以外にほとんど用意されていないのです。

顧客は先に調べ終えています

Gartner が2026年に公表した調査では、B2B購買者の67%が営業担当者を介さない購買体験を望んでいます(出典:Gartner 2026)。情報を集め終えた顧客との商談では、担当者に残された時間はごくわずかです。その時間を説明に使うか、相手の言葉を引き出す問いに使うかで、商談の展開は変わります。

インサイト営業のスキルは、どこで育つのか

仮説を問いに変える力

インサイト営業で成果が変わるのは、顧客の課題を言い当てた瞬間ではありません。用意した仮説を相手が答えたくなる問いに変え、返ってきた言葉に合わせて次の一手を選べたときです。相手の反応が想定と違ったときにどう問い直したか、その試行の回数が、そのまま対応の幅になります。

問いを試す場が足りません

一方で、現場の担当者が問いを試せる場は限られています。同僚とのロープレでは互いに遠慮が生まれ、突き放した反応は返ってきません。上司との同行は本番の商談そのものですから、踏み込んだ問い方は試しにくいのが実情です。

ツールに求めたい役割

そうなると、インサイト営業のツールに期待する役割も変わります。情報を整理する機能に加えて、立てた仮説を口に出し、返ってきた反応をもとに問い直す練習の場まで用意できるか。ここが選定の分かれ目と言えます。

踏み込む問いは、練習でしか身につきません

表情豊かなAI顧客と、時間制限のある台本なしのやり取りによって、本番さながらの緊張感がある商談を再現する練習画面です。

条件付きのヒアリング練習

UMU AIロープレでは、AIが演じる顧客の中に、こちらからは見えない事情や本音をあらかじめ設定できます。的を射た質問を投げかけたときにだけ、その情報が開示されます。商談前に立てた仮説を、どの順番でどう聞くかまで含めて試せるのが特徴です。

想定外の反応にも、その場で対応を選べます

現場で出会う複雑な購買者像を忠実に再現する、多面的にカスタマイズできるAI顧客ペルソナの設定画面です。

相手に応じて変わるAI顧客

AIが演じる顧客は、担当者の説明の説得力や質問の的確さに応じて、購買への態度を変えます。決裁者、実務担当、慎重な検討者など、立場の異なる相手を設定できるため、同じ仮説がどこで通じないかを確かめられます。さえぎられたときの立て直し方も繰り返し試せるのです。

問いの質を、その場で数字で確かめられます

キーワードの一致判定を超えて、実際の商談での実行力を精緻に評価する、戦略レベルのAI評価エンジンの画面です。

プロセス別の即時スコア

練習が終わると、導入、ヒアリング、価値提案、反論対応、クロージングというプロセスごとに評価が出ます。決められた言葉を口にしたかどうかを超えて、どの場面で何を聞いたかが見えるため、次に直す一点がはっきりします。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までで、動機づけは人の役割です。

すでに練習の場を整えた企業があります

生命保険・新人育成

生命保険分野の大手企業の事例として、多くの営業職員が自宅での練習を通じて、高い頻度で商談への備えを保っている様子を表したイラストです。

日本の大手外資系生命保険会社では、新人営業の育成が支社ごとに分かれ、指導の質にばらつきが生じていました(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、対面のOJTの一部を置き換えました。

その結果、3カ月後にはAI練習を行ったグループの顧客向け提案数が30%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。支社をまたいで育成の基準がそろい始めたのです。

体外診断・能力認定

体外診断分野のリーディングカンパニーの事例として、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ている様子を表したイラストです。

体外診断分野のグローバル大手企業では、5名の担当者が1,500名の営業担当者の認定を担い、認定は四半期に1回に限られていました(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、5つの訪問プロセスに沿った模擬対話に、認定の一部を置き換えました。

その結果、認定は準備ができ次第いつでも受けられるようになり、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)。

資料をダウンロード 導入について相談する

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
企業データの外部共有・AI再学習への利用なし
エンタープライズ水準の高度なAIカスタマイズ
ハルシネーションのリスクを効果的に低減
多様なデータに対応し、実務での活用を支援
資料をダウンロード