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机を挟んで向かい合った二人が、片方は身ぶりを交えて話し、もう片方は手元のノートに書き留めているシーンです。

営業ロールプレイングの例に、筋道から外れた後を書けない理由

営業ロールプレイングの例を集めて営業チームに配ると、担当者は商談の筋道を一本たどれるようになります。しかし、公開されている例の多くは、会話がうまく進んだ流れとして書かれています。本番で問われるのは、その筋道から外れた後の受け答えです。例が果たせるのはそこまでで、その先は別に考える必要があるのです。

商談が例のとおりに進まないのはなぜか

例は、うまく進んだ一本の流れです

現場から集めた例をまとめ、営業チームに配ったところまでは、多くの育成担当者が経験しています。例を読むと、お客様役のセリフは担当者が答えやすい位置に置かれ、会話は想定どおりに進んでいきます。読み物としては、それで成立していると言えます。書き手の立場でも、途中で話が壊れてしまう例を載せるわけにはいきません。ところが、その例をそのまま練習の題材にすると、通る筋道を一本なぞるだけの練習になります。例えば、初回訪問の例文にある「費用対効果を教えてください」という質問を想定して練習した担当者が、実際の訪問先では「今は他社と契約していますので」と言われ、そこから先の受け答えが例のどこにも書かれていなかった、という場面です。答えた内容に納得してもらえなかったときも同じで、会話は例に書かれていない場所へ進みます。外れ方は相手によって違い、一本の台本には収まらないのです。

外れた後を確かめる手が回りません

コンシューマーヘルスケア領域を担当するグローバル製薬企業では、3名の研修担当者が200名の営業担当者を支援しており、資料を見て終わり、実際に声に出して説明する機会がないという課題がありました(出典:導入企業へのヒアリング)。例を配ることはできても、外れた後の受け答えを一人ひとりと確かめるところまでは手が回りません。

なぜ例は一本の流れで書かれるのか

例は一本の流れで書かれます

営業ロールプレイングの例は、読み手が一度読んで流れをつかめるように書かれます。そのため、お客様役の反応は担当者が受け止められる範囲に収まり、会話はまとまった形で終わります。途中で崩れる例は、読み物として成立しないのです。

なぞる練習は想定内までです

その例をなぞる練習は、想定どおりに進んだ場合しか通りません。担当者は、書かれている順番に沿って言葉を出す作業を繰り返します。例をなぞる練習で確かめられるのは、想定どおりに進んだ場合の受け答えまでと言えます。

違う反応で練習が途切れます

本番で相手が例と違う反応を返した時点で、練習してきたことが途切れます。その先は例に書かれておらず、担当者はその場で組み立て直すことになります。その練習をどこで用意するのか、育成を担う側に問いが残るのです。

例の先にある会話を、練習できます

担当者の答え方に応じてAI顧客の返し方が変わる、対話練習の画面です。

答え方で変わるAI顧客の反応

UMU AIロープレを活用することで、AIが顧客役を担います。同じ場面でも、担当者の答え方によって返ってくる反応が変わるため、会話は例に書かれていない展開へ進みます。想定した質問が来なかったときにどう受け答えるか、その先を練習できます。

同じ場面を、違う相手で繰り返せます

顧客の役職や性格、話し方を設定し、複数の顧客タイプを用意できる設定画面です。

性格の異なるAI顧客での反復練習

UMU AIロープレを活用することで、顧客の役職や性格、話し方を設定し、複数のタイプを用意できます。同じ場面でも、慎重に構える相手と即断する相手では、会話の外れ方が変わります。担当者は回数を気にせず練習でき、外れ方の型を一つずつ増やせます。

どこで外れたのかを、後から確認できます

練習の直後に表示される、段階別のスコアと講評をまとめた評価レポートの画面です。

段階別のスコアと練習の記録

UMU AIロープレを活用することで、導入から異議対応までの段階別のスコアと対話の記録を確認できます。会話がどの段階で例と違う方向へ進んだのかを、後から見返せます。この記録は順位づけや監視のためのものではありません。AIが担うのは反復練習と評価基準をそろえるところまでで、目標設定と動機づけは上司や先輩の役割です。

すでに練習の場を整えた企業の例です

バイオ医薬品・800名規模

スーツ姿の担当者が机に向かい、キーボードケース付きのタブレットに向かって両手を上げながら話しているシーンです。

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を合わせた800名が対象となり、一人ひとりに専任の指導者を配置することは現実的ではありませんでした(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレを導入し、同じ訪問シナリオライブラリを800名が利用して、全員が同じ基準で練習できる体制を整えました。AIは受講者ごとの実際のパフォーマンスに応じて個別にフィードバックします(出典:導入企業へのヒアリング)。

新任営業が独り立ちするまでの期間は、60日から30日に短縮されました。新任営業に対する顧客満足度も、フォローアップ調査で23.5%向上しています(出典:導入企業へのヒアリング)。

食品スーパー・全社員対象

屋外のベンチに座った担当者が、ペンを手にタブレットの画面を見ているシーンです。

日本の大手食品スーパーでは、店舗マネージャーや販売スタッフがクレームに対応する際の体系的なトレーニングが不足しており、現場での対応の質にばらつきがありました(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、もともと持っていたオフラインの集合研修と組み合わせた、ハイブリッド型の学習モデルを構築しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

AIは、店舗の現場で遭遇しやすいクレーム対応のシーンを再現します。最も対応が難しい顧客との対話を、安全な環境の中で繰り返し練習できる場を用意しました(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
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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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