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顧客が競合の提案書を並べて比較するなかで、営業担当が落ち着いて交渉に臨んでいるシーンです。

交渉 営業で成果を分けるのは、準備の質です

交渉 営業で安定して成果を出す担当者は、特別な話術に頼っているわけではありません。値引きの要求や競合との比較を切り出された瞬間に、あらかじめ想定していた応じ方を落ち着いて返しているだけなのです。その準備の差が、同じ商材でも受注の分かれ目になります。

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商談で効くのは話術より事前の想定です

譲れる条件を先に決めておく

値引きをどこまで受け入れるか、その代わりに何を引き出すかを商談前に整理しておくと、その場の空気に押されて即決してしまう事態を避けられます。準備のないまま持ち帰り、社内調整だけで数日を費やす展開も起きにくくなります。

先に相手の狙いを引き出す

こちらの条件を提示する前に、相手が本当に重視している点を質問で確かめておくと、交渉の的が定まります。価格だけを見ているのか、納期や運用体制を気にしているのかで、示すべき代替案は変わってきます。ここを外すと、譲歩しても相手には響きません。

なぜ本番でとっさに言葉が出ないのか

鋭い質問に固まってしまい、言葉に詰まる営業担当の緊張を描いたイラストです。

とっさの判断は準備に頼る

人は強いプレッシャーを受けると、その場で新しい選択肢を組み立てる余裕を失いやすくなります。だからこそ、事前に想定していた応じ方だけが、とっさに口をついて出ます。想定した場面が少ないほど、選べる手も限られてしまうのです。

経験だけでは型は増えない

同じ商談を繰り返しても、うまくいかなかった場面を振り返って別の対応を試す機会がなければ、引き出しはなかなか増えません。成功した記憶は残っても、詰まった瞬間にどう返すべきだったかは、意識して練習しない限り身につきにくいものです。

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
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

実戦に近い練習をどう積むかが難所です

上司の前でのロールプレイに身構え、緊張で動けなくなる担当者の心理を描いたイラストです。

人前の練習は身構えてしまう

上司や同僚を相手にした練習では、評価される緊張が先に立ち、失敗を恐れて無難な受け答えに終始しがちです。本番で試したい踏み込んだ切り返しほど、人の目がある場では練習しづらく、結局ぶっつけ本番になってしまう場面も珍しくありません。

回数も相手役も足りない

交渉の場面を想定した練習相手を、必要なときに必要な回数だけ用意するのは簡単ではありません。忙しい先輩に頼めば時間を奪い、一人で台本を読み上げるだけでは、相手の反応に合わせて考える訓練にはなりにくいのが実情です。

AIとの反復練習で準備の幅を広げる

AIが相手なら気兼ねなく試せる

AIシミュレーションロールプレイでは、AIが顧客役を務めるため、人目を気にせず何度でも練習できます。値引き要求や競合比較といった切り出しに、思い切った切り返しを試し、うまくいかなければすぐにやり直せます。順番待ちや相手の都合にも左右されにくくなります。

AIが担うのは練習と評価です

AIが担うのは、繰り返しの練習と、評価の基準を統一して振り返りを返す部分です。どの場面で言葉に詰まりやすいかを、練習のたびに具体的に把握できます。一方で、目標の設定や意欲づけは、引き続き上司や本人が受け持つ領域と言えます。

難しい商談場面をAIと繰り返し練習する

構造化されたレポートとお手本の動画が、改善の道筋を照らし出すシーンです。

値引き交渉の場面を練習する

価格を提示した直後に値引きを求められる場面を、営業担当がAIを相手に繰り返し練習します。AIの顧客役が粘り強く食い下がるなかで、代替案を落ち着いて示す流れを体に覚え込ませます。練習後にはどの一言で押し込まれたかを確認でき、次の商談での切り返しが安定してきます。

競合比較への対応を試す

他社の提案と並べて比較される場面では、動揺して自社の強みを言い切れないまま終わることがあります。AIが厳しい比較を突きつけてくる練習を重ねると、根拠を添えて冷静に応じる受け答えが身につきます。結果として、比較検討の局面でも主導権を保ちやすくなります。

まとめ

成果を分けるのは準備の質です

営業の交渉で成果を分けるのは、その場の話術よりも、想定した場面の幅と譲歩の線引きをどれだけ準備できていたかにあります。

本番で詰まるのは準備不足が原因です

プレッシャーのかかる場面でとっさに言葉が出ないのは、力不足ではなく、その場面を試した回数が足りないことが背景にあります。振り返りを伴う練習が、対応の引き出しを増やします。

AIとの練習が実戦の場を補います

人目を気にせず何度でも試せるAIとの練習は、これまで確保しにくかった実戦に近い練習の機会を補います。担当者は自分の弱い場面を把握し、次の商談に向けて準備を整えられます。

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
企業データの外部共有・AI再学習への利用なし
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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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