製品
厳しい競合比較の場でも揺るがず、価格への異議と競合からの圧力に確かな自信をもって対応するシーンです。

一生使える営業トークが、本番の商談で出てこない理由

「『他社と何が違うんですか』と聞かれた瞬間、覚えていたはずの言葉が出てこない……」一生使える営業トークを身につけたくて型を練習しても、お客様の反応に合わせて言い方を組み替えようとすると、手が止まることはありませんか。覚えた型が本番で出てこないのには、はっきりした「理由」があります。

覚えた型が、なぜ本番で出てこないのか

台本を覚える練習に偏っています

営業トークの練習は、先輩の商談を見て言い回しを書き取り、それを声に出して覚えるところから始まります。ここまでは多くの現場で回っています。つまずくのは、その先です。お客様は台本どおりに話してくれません。予算の話をしていたはずのお客様が、急に導入後の運用への不安を口にすることもあります。そこで一度言葉が止まれば、次の一手が出てきません。型を覚えることと、相手の反応に合わせて型を組み替えることは、別の能力なのです。ところが、現場の営業担当者に用意される練習の場は、台本を声に出す時間に偏りがちです。同僚と向かい合うロールプレイでは互いに遠慮が働き、答えにくい質問はそもそも投げられません。切り返される経験を積まないまま現場に出るため、想定外の一言で崩れます。振り返りが「もう少し自然に」で終われば、次の練習でどこを変えればよいかを決められないまま、同じ場面でつまずき続けます。

覚えた内容は一週間で薄れます

トレーニングで覚えた内容は、一週間で約70%、一カ月で約87%が思い出せなくなるとされています(出典:Gartner)。現場の営業トークも例外ではありません。練習の間隔が空くほど、覚えた言葉は口から出にくくなります。だからこそ、覚える回数よりも、思い出して口に出した回数が結果を分けると言えます。

一生使える営業トークが育つ条件

練習は二段目で止まります

営業トークは、言い回しを知る段階から、声に出して言える段階へ進み、その先に相手の反応を見て言い方を選べる段階があります。多くの練習は二段目で終わり、三段目に進む前に現場へ出ることになります。ここが分かれ目です。

練習と本番のギャップ

練習では言えたのに、本番では出てきません。この差は、練習相手が本番の顧客ほど手強くないところから生まれます。同僚は答えにくい質問を避け、上司の前では失敗を試しにくいためです。

一人で練習を回せますか

相手役の予定を押さえ、上司に時間をもらう段取りが必要な限り、練習の回数は他人の都合に左右されます。一人で相手役を用意でき、その場で評価も受けられる仕組みがあれば、回数は自分で決められます。

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

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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。
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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?”
ワンクリックで入力
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切り返される練習を、毎日重ねられます

あらかじめ用意された反論シナリオのライブラリで、最も手強い顧客からの指摘への対応を安全な環境で練習できる画面です。

反論シナリオの反復練習

UMU AIロープレを導入することで、AIが顧客役を担います。価格への異議や競合比較など、答えに詰まりやすい切り返しを事前に設定できます。相手の予定を待たずに、同じ場面を何度でも踏み直せるのが特徴です。

時間の圧力の中でしか、即応力は育ちません

実際の訪問を再現した制限時間つきの高圧練習で、効率的に伝え、その場で優先順位をつける力を鍛える画面です。

制限時間つきの模擬商談

限られた時間の中で要点を選び直す練習を、UMU AIロープレで重ねられます。AIの顧客は表情や間でも反応を返し、強引に押せば身構えるのです。AIが担うのは反復練習と評価の標準化であり、動機づけや目標設定はこれまでどおり上司の役割です。

直す一点が、その場で具体的に分かります

数秒で生成される構造化された即時レポートで、改善が必要な箇所を正確に示し、一回ごとの練習を成長につなげる画面です。

即時の構造化フィードバック

UMU AIロープレでは、対話が終わった瞬間にプロセス別のスコアと改善ポイントを確認できます。「もう少し自然に」で終わる振り返りから離れ、次に何を変えるかを自分で決められるのです。相手の予定を待たずに、移動中のすき間時間でも一巡できます。

対話の練習を組み替えた2社の事例

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、大規模な営業職員組織が自宅での練習を通じて高頻度の営業準備を維持できるようになったシーンです。

日本大手の生命保険会社では、人を相手にした練習に踏み出しにくく、練習の頻度が上がりませんでした(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、練習相手を人からAIへ切り替え、営業担当者と管理職の双方に20以上のシナリオを用意しました。

その結果、日程調整が不要になり、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)。

体外診断分野の大手企業

体外診断分野の大手企業の事例として、AIによるコーチングで医療機器チームの製品説明と臨床コミュニケーションの力を高めたシーンです。

体外診断分野のグローバル大手企業では、能力認定が四半期に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と即時採点を用意しました。

その結果、準備ができた担当者から随時認定を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)。

デモを予約する 資料をダウンロード

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
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