製品
会議室で重要な取引条件を交渉し、落ち着いて場のペースを保ちながら、双方にとって良い形で合意にまとめるシーンです。

携帯電話法人営業トークが、切り替えの段取りで決まる理由

携帯電話法人営業トークを組み立てるとき、多くの現場では端末の性能や使い勝手の説明に時間を割きます。しかし目の前のご担当者は、その端末を毎日使う立場ではないことが少なくありません。ご担当者が気にかけているのは、切り替えの当日に何が起きるのか、そしてそのあとに自分のところへ届く問い合わせにどう答えるのかという点にあるのです。

ご担当者の関心はどこにあるのか

話の中心は担当者の立場で決まる

携帯電話の法人契約で何を話すべきかは、目の前のご担当者がどの立場にいるかで決まります。契約を決めるのは総務や情報システムのご担当者ですが、その端末を毎日持ち歩くのは全社の方々です。ご担当者自身は使い手ではないため、操作のしやすさを丁寧に説明しても、実感としては受け取られにくいものです。ご担当者の関心は別のところにあります。何台をいつお渡しするのか、これまでの端末をどう引き取るのか、使い方が分からないという声に誰が答えるのか。話の中心に置くべきなのは、切り替えの段取りと、そのあとにご担当者の手元に残る手間なのです。ただし、段取りの説明だけでは足りません。

問われるのはつまずいた場面

台数がまとまるほど、うまくいかなかったときに現場へ及ぶ影響は大きくなります。だからこそご担当者が確かめたいのは、想定どおりに進まなかったときにどうなるかという点です。ところが社内の練習は、話が最後まで滑らかに運ぶ流れを前提に組まれがちです。その結果、つまずいた場面を尋ねられたときの受け答えだけが用意されないまま、本番を迎えてしまいます。難しいのは、この答えにくい場面をどう練習に組み込むかという点だと言えます。

練習が本番とかみ合わない理由

題材が機能の説明に寄る

社内の練習は、端末の性能や使い勝手を順に説明していく流れで組まれがちです。しかし相手の関心が切り替えの段取りにある以上、この題材のままでは、聞きたいことに答える練習になりません。

順調に進む流れが前提

だから練習の筋書きも、話が最後まで運ぶ形で組まれます。何台をいつお渡しするのか、これまでの端末をどう引き取るのか。切り替えの当日に起きることを尋ねられた場面は、練習の中にほとんど出てきません。

振り返りが感想でとどまる

そのため練習後に返ってくるのは、「もう少し落ち着いて」といった全体の印象です。どの質問にどう答えるべきだったのかが手元に残らないため、次の練習でも同じところでつまずい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

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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
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王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
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自社の段取りを練習の題材にできます

企業の業務ロジックと深く結び付き、自社の方法論にもとづいた業種別のフレームワークとAIの評価基準を組み込める画面です。

自社の段取りに沿った練習シナリオ

切り替えの当日に何が起きるのかを説明する練習を、自社の手順どおりに組めます。UMU AIロープレを活用することで、台数の引き渡しや旧端末の引き取り、問い合わせ窓口の決め方といった、自社が実際にたどる流れをそのままAIとの対話の題材に設定できます。

答えにくい質問こそ、先に練習できます

本番の商談で代償を払う前に、高いプレッシャーのかかる模擬練習の中で先に失敗を経験しておく、これまで足りていなかった要素を表したイラストです。

本番の前に向き合う想定外の場面

想定どおりに進まなかったときの受け答えを、実際の商談の前に試せます。AI顧客は、切り替えの直前に台数が変わった、旧端末の返却が間に合わない、といった場面を持ち出します。何度つまずいても相手の時間を使わずに済むため、答えにくい場面から練習を始められます。

直すべき点が、対話の直後に分かります

一律の指導ではなく、AIによる一人ひとりに合わせた診断と打ち手の提示で、担当者ごとに最短の上達の道筋を描く画面です。

対話直後に確かめる個別の改善提案

どの質問にどう答えるべきだったのかを、練習が終わったその場で確かめられます。一律の講評ではなく、その対話の中身にもとづいた改善のポイントが示されます。AIが担うのは、反復練習と評価の標準化という部分です。相手に何を提案するかの判断は、引き続き担当者の役割なのです。

先に練習した現場で起きたこと

通信業界の店舗運営企業

日本の大手通信小売チェーンで、移動中の時間を使い、通信プランの反論対応と成約の練習をいつでもどこでも行っているイラストです。

全国に店舗網を展開する、通信キャリア系の店舗運営を担う大手企業では、出店の加速に伴って採用が増え、新人スタッフの育成に加えてコンプライアンス教育の強化も課題となっていました(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、接客のスキルとコンプライアンスを一つのシナリオにまとめたAI対話練習を導入して、独り立ちに必要な練習を短い育成期間の中で終えられるようにしました。

その結果、新入社員が独り立ちするまでの期間は1カ月以上から1カ月未満に短縮され、コンプライアンス研修のサイクルも2カ月から1カ月に短縮されて、練習の頻度も大きく増えました(出典:導入企業へのヒアリング)。

自己免疫疾患領域の医薬品企業

自己免疫疾患領域を専門とする大手バイオ医薬品企業が、AI練習を活用して医薬品営業担当者の学術的な対話力と製品説明の習熟度を高めているイラストです。

自己免疫疾患領域を中心に抗体医薬品を展開する医薬品企業では、新薬の相次ぐ上市で営業チームが従来の1.6倍に拡大し、訪問時のトークを短期間で浸透させる必要がありました(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、医師との会話が途中で遮られる緊張感のある場面と、代表的な反論への応答を、研修担当者の予定に左右されずに繰り返し練習できる体制を構築しました。

その結果、専門トレーニング期間は90日から28日に短縮され、フォローアップ評価でのパフォーマンスは41.8%向上し、導入初月の売上目標達成率は115%に達しました(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)
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最新のエンタープライズ向けAIモデルを採用
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