製品
初回訪問のアイスブレイクとして、受付での取り次ぎ依頼と第一印象づくりを練習しているシーンです。

新卒の営業ロープレが配属後の商談で活きにくい理由

新卒の営業ロープレは、多くの場合、同期同士で行われます。話す順序や言葉づかいを整えるうえでは、有効な進め方です。ただ、顧客役を務めるのも同じ新卒であるため、練習に出てくる顧客は、演じる本人が想像できる範囲にとどまります。配属後に「聞いていた話と違う」と感じる場面は、この練習の組み立て方から生まれているのです。

新卒の営業ロープレで、練習の相手は誰か

顧客役も、同じ新卒です

新卒研修のロープレは、同期同士で組むのが一般的です。研修の場では相手を確保しやすく、回数もそろえやすい進め方です。ただし、そこで顧客役を務めるのも、まだ顧客に会ったことのない新卒です。演じられるのは、自分が想像できる範囲の顧客像に限られます。教わったとおりに質問すれば、教わったとおりの答えが返ってきます。実際の相手は、説明を最後まで聞かないことがあります。前提を共有しないまま本題に入る相手や、社内の事情でその場では決められないと答える相手もいます。こうした振る舞いは、顧客と向き合った経験がなければ思いつきません。そのため、同期同士の練習には、想定の幅という上限が生まれます。回数を増やしても、同じ幅の中で練習を重ねることになります。研修を設計する側から見ると、足りないのは回数ではなく、練習に登場する顧客の幅なのです。

配属後の初訪問で起きること

配属から数週間後、はじめて単独で訪問した先で、相手が資料の途中で話をさえぎり、別の部署に相談すると言って席を立ちます。研修で一度も出会わなかった展開です。ここで言葉に詰まるのは、準備が足りなかったからではありません。練習の場に、その相手がいなかったからです。研修担当者が振り返るべきなのは、練習の量よりも、練習に出てきた相手の種類だと言えます。

ロープレで身につく力は、どこで決まるのか

対応の幅はどう育つか

対話の力は、知識の量よりも、これまでに出会った反応の種類から育ちます。想定どおりに進まなかった経験が増えるほど、次に取り出せる対応も増えます。逆に、練習で出会う反応が数種類にとどまれば、本番で取り出せる対応もその範囲に収まります。配属後につまずく背景には、練習で会えた相手の少なさがあると言えます。

練習で出会わない反応

同期同士のロープレでは、相手も同じ研修を受けています。想定した順序どおりに会話が進むため、崩れた場面から立て直す練習が入りません。本番で言葉に詰まるのは、この一手が抜けているためです。

想定は誰が用意するか

では、顧客に会ったことのない人たちに、誰が顧客の振る舞いを用意するのでしょうか。研修担当者の記憶だけでは、思いつく場面に偏りが出ます。現場で起きた反応を練習にどう持ち込むかが、ここでの問いです。

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。
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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。
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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

同期には演じられない相手と練習できます

ノーコードの管理画面から業界別テンプレートをワンクリックで取り込み、ロープレのシーンを手早く設定できる画面です。

顧客像と異議の事前設定

UMU AIロープレでは、AIが顧客役を務めます。説明を最後まで聞かない相手や、社内の事情でその場では決められない相手を、あらかじめ設定できます。研修担当者は、現場で実際に出た異議を持ち込むだけで、同期には演じられない相手を練習の場に用意できます。業界別のテンプレートを取り込めば、最初のシーンづくりも短時間で終わります。

想定が崩れた場面を先に経験できます

本番の商談で失う前に、圧力のかかる状況で失敗を経験しておく模擬練習の役割を示したイラストです。

立て直しを試せる練習

AIとの練習では、話が途中でさえぎられたり、質問の前提がずれたりする展開が起こります。準備した順序が崩れたところから、どう話を戻すかを何度でも試せます。うまくいかなかった場面については、終了直後にスコアと改善点を確認できるため、次の練習ですぐに試し直せます。崩れたところから戻す経験を、本番の前に済ませておけます。

次に用意する想定を、データで決められます

チームの練習状況を集計し、スコアの分布や個人の伸びを確認でき、結果をワンクリックで書き出せるダッシュボード画面です。

つまずく場面を一覧で確認

どの場面でつまずく人が多いかを、研修担当者は一覧で確認できます。多くの新卒が同じ切り返しで止まっているとわかれば、その場面を次の練習に足せます。想定の幅は、こうして少しずつ現場に近づいていきます。AIが担うのは、練習の相手役と評価の部分です。配属先の決め方や動機づけは、引き続き人が受け持つ役割になります。

新任の育成を練習から見直した企業

体外診断の欧州系企業

体外診断分野の大手企業が、AIコーチングによって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事例を表すイラストです。

欧州に本社を置く体外診断分野の大手企業では、研修担当者5名が1,500名の営業を受け持っていました。能力認定は人が相手役を務める模擬訪問のため四半期に1回しか実施できず、新任営業は最短でも3カ月待つ必要がありました(出典:導入企業へのヒアリング)。

評価も相手役や評価者によって変わりやすいという課題があり、そこでUMU AIロープレを活用し、認定の一部を、5つの訪問プロセスに沿ったAIとの模擬対話に置き換えました。

その結果、能力認定は四半期に1回から随時実施できるようになり、準備ができた人から受けられます。認定通過者の実訪問における成約率も22.4%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

800名規模のワクチン企業

800名を超える営業組織を持つバイオ医薬品企業が、AIを活用してワクチン営業チームの育成を同じ基準で広げた事例を表すイラストです。

ワクチンを主力とするバイオ医薬品企業では、販売代理店と社内営業が地域に分散し、新しく立ち上げた社内営業チームの多くは実践経験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、同じ訪問シナリオライブラリを800名が同じ基準で使える体制を整えました。

その結果、新任営業に対する顧客満足度が、フォローアップ調査で23.5%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。標準の練習が、顧客との最初の接点にそのまま表れた事例と言えます。

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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
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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