製品
ニーズ把握の対話練習で、適切な質問を投げかけ、深く聞き取りながら潜在的な課題を引き出しているシーンです。

保険営業で紹介が生まれない、本当の理由

「契約のお礼まではきちんと言えるのに、『どなたかご紹介いただけませんか』の一言が切り出せない……」保険営業の現場で、そう感じたことはありませんか。契約後フォローの訪問では保障設計の話まで進むのに、紹介の話題になると急に間が空いてしまう。型どおりの依頼トークをいくら覚えても本番で切り出せないのには、明確な「理由」があります。

紹介はどこで生まれているか

紹介が生まれるまでの流れ

紹介が生まれる一回の流れを、時系列でたどってみます。まず契約手続きが終わり、お客様がご自身の保障内容を自分の言葉で説明できる状態になります。次に、契約後フォローの会話の中で、ご家族の状況やライフプランの変化を聞き取ります。そのうえで「お子さまの進学費用を気にされている方は、周りにいらっしゃいませんか」と、具体的な場面を添えて尋ねます。お客様が誰かの顔を思い浮かべ、そこではじめて名前が出てきます。紹介は、依頼の言葉づかいだけで決まるものではありません。ただ、この流れの中で練習量がいちばん不足しているのは、依頼そのものとは別の段階だと言えます。

練習の対象は最後の一言だけ

支社の勉強会で扱うのは、たいてい「ご紹介いただけませんか」という依頼の言い回しです。ところが、実際に紹介の可否を分けているのは、その手前で交わす質問の中身です。お客様が具体的な誰かを思い浮かべられるだけの場面を、こちらから提示できているか。ここを外すと、どれだけ丁寧に依頼しても「今は思いつかない」で会話が終わってしまいます。そして、この手前の質問こそ、同僚同士のロープレでは再現しにくい部分なのです。

紹介の練習が成立しにくい理由

同僚では顧客役になれません

勉強会で同僚に顧客役を頼んでも、紹介を求められた側のためらいまでは再現されません。お客様は、知人に迷惑がかからないか、名前を出したあとで関係が変わらないかを一瞬で考えます。その間合いを体験する場がありません。

断られた後を練習できません

そのため、練習は「ご紹介いただけませんか」と言い切ったところで終わってしまいます。本番で「今は思いつかない」と返されたあと、どの角度から場面を挙げ直すか。その二の手こそ紹介の可否を分けるのに、試す場がありません。

振り返りが感想で終わります

だからこそ振り返りも、「もう少し自然に」といった感想にとどまります。どの質問が足りなかったのか、どの順番なら話が続いたのか。具体的な改善点が残らないまま、次の勉強会でも同じ流れを繰り返してしまうのが現実です。

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
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

ためらうお客様と、何度でも向き合えます

自由にカスタマイズできる多面的なAI顧客ペルソナで、現場で出会う複雑な買い手像を忠実に再現している画面です。

性格の異なるAIのお客様役

UMU AIロープレでは、紹介の話に前向きな方から、知人との関係を気にして口が重くなる方まで、性格や事情の異なるお客様役を設定できます。相手が変わるたびに、切り出す順番も添える場面も変わります。一人で何タイプもの反応に当たっておけるため、本番で想定外の間が空いても落ち着いて次の一手を選べます。

断られた先からが、練習になります

あらかじめ用意された反論シナリオのライブラリで、最も手ごわいお客様からの切り返しに安全な環境で取り組める画面です。

断りの後に続く切り返しの練習

「今は思いつかない」「家族に相談してから」といった断りの言葉を、あらかじめ練習シナリオに組み込めます。AIのお客様役は、こちらの返し方に応じて態度を変えます。強く押せば口を閉ざし、場面を具体的に挙げれば話が続きます。二の手、三の手を安全な場で試せるため、本番でも会話を止めずに進められます。

どの質問が足りなかったか、すぐ分かります

数秒で生成される構造化された即時レポートで、改善が必要なポイントを正確に特定し、一回ごとの練習を成長につなげる画面です。

対話直後に届く具体的な改善点

練習が終わると、UMU AIロープレがやり取りを段階ごとに評価します。関係づくり、意向把握、場面の提示、依頼のどこで話が止まったのか。「もう少し自然に」ではなく、次に何を尋ねるかまで書かれた改善案を、その場で確認できます。AIが担うのは反復練習と評価の標準化までで、声かけは支社のマネージャーの役割です。

保険業界の営業現場での活用例

日本大手の生命保険会社

大手生命保険会社の事例として、保険営業の担当者が空港の待ち時間にスマートフォンで商品ポートフォリオの提案トークを練習しているシーンです。

日本大手の生命保険会社では、研修が商品知識の習得や資格取得に偏り、お客さまとの距離の縮め方といった対話スキルを鍛える手段が不足していました(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、独自の営業プロセスの重要な場面を、スマートフォンから何度でも練習できるシナリオに落とし込みました。

その結果、「スマートフォンで場所を問わず対話型トレーニングができる」という声が現場から寄せられ、全国に分散する営業職員が同じ基準で練習を重ねられる体制につながりました(出典:導入企業へのヒアリング)。

1万人規模の生命保険会社

大手生命保険会社の事例として、大規模な営業職員のネットワークが自宅での練習によって高い頻度で商談準備を保っているシーンです。

1万人を超える営業職員を抱える生命保険会社では、対面のロールプレイングに緊張や気まずさを感じる担当者が多く、練習の頻度そのものが上がらない状態が続いていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレを導入し、練習相手を人からAIへ切り替え、顧客関係の構築から拒否への対応、クロージングまでを含む20以上のシナリオを展開しました。

その結果、予約も相手の都合の調整も要らなくなったことで練習を始める心理的なハードルが下がり、営業職員が自分のペースでトークを磨き続けられる状態に変わりました(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

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
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