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ニーズを掘り起こす対話の練習として、適切な質問を投げかけ、深く聞き取ることで表に出ていない課題を明らかにしているシーンです。

ルート営業の会話で、用件以外の一言を拾えていますか

ルート営業の会話は、その多くが用件そのものではない話で占められます。天気、現場の様子、担当者の異動。定期訪問の報告書に残るのは用件の結果だけですが、次につながる手がかりは、用件でない話のほうに先に出てくることが少なくありません。差がつくのは、出てきた一言を確かめる質問に変えられるかどうかなのです。

差がつくのは会話の拾い方です

訪問の会話は何で占められるか

一回の定期訪問を、入口から思い出してみてください。挨拶を交わし、天気や道路の混み具合を話しながら現場へ入り、棚や在庫の様子を見て、前回の発注について確認し、次回の予定を決めて出ます。このうち訪問報告に書けるのは、発注と次回予定の部分だけです。実際に時間を使っているのは、その前後にある用件ではない話のほうで、担当者の異動、止まっているラインの話、来月の棚替えといった内容は、たいていこの時間に出てきます。相手は相談として持ちかけているわけではなく、世間話として口にしているだけなのです。そして、この時間の使い方に、次の訪問へつながるかどうかを分ける一往復があります。

問われるのは一往復の返し方

ここで必要になるのは、雑談を長く続ける力ではありません。相手が世間話として口にした一言に関心を向け、それを確かめる質問に変えられるかどうかです。「そうなんですね」と受けて流すか、「その棚の入れ替えは、いつ頃からのご予定ですか」と一つ返すか。この一往復の違いが、次の訪問で話せる内容そのものを変えます。そして現場で実行しにくいのは、まさにこの一往復を練習として設計することなのです。

一往復の練習が設計しにくい理由

練習の対象 用件の会話だけ

従来のロールプレイング(対話の模擬練習)は、発注確認や見積提示といった用件の場面を切り出して組み立てます。そのため、用件の前後で交わされる会話は台本の外に置かれ、そこで何を拾うかは練習の対象になりません。

練習の単位 一往復は短すぎる

集合研修のロールプレイングは、導入から締めくくりまでを通しで演じる形が中心です。だからこそ、数十秒で終わる一往復のやり取りは一回分の練習として切り出しにくく、その場で扱われないまま流れてしまうのが現実です。

評価の残し方 報告に残らない

訪問報告に書けるのは用件の結果だけです。拾わなかった一言があっても、その場では何も起こらないため、指摘もされません。その結果、うまく拾えている担当者の技術は、言葉として共有されないままになりがちだと言えます。

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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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?”
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用件以外の会話ごと、練習の場に置けます

職種、性格、話し方、背景を自由に設定でき、現場で出会う複雑な顧客像を忠実に再現する、多面的なAI顧客ロールの設定画面です。

相手に合わせて設定するAI顧客

用件の前後にある雑談まで含めて、会話をまるごと練習できます。UMU AIロープレでは、取引先の担当者の職種や性格、話し方、置かれている状況を設定できるため、AI顧客は現場の様子や人の入れ替わりといった話題を、世間話として持ち出します。相手の一言に関心を向けて返す練習を、訪問の前に重ねられます。

一往復の返し方は回数でしか身につきません

24時間いつでもどこでも取り組めるモバイルでの練習で、没入感のあるレベルの進み具合とチームのランキングを確認できる画面です。

移動の合間に重ねる短い練習

相手の一言に返す練習は、一回が数十秒で終わります。UMU AIロープレはスマートフォンから始められるため、訪問と訪問の間や移動中に、同じ場面を何度でも試せます。言い方を変えて返してみて、相手の反応がどう変わるかをその場で確かめられるのです。

どの一言を流したか、その場で分かります

対話が終わった直後に、段階ごとの採点と改善が必要な箇所を正確に示す構造化されたレポートが数秒で出力され、一回ごとの練習を成長につなげられる画面です。

対話直後に届く段階ごとの評価

練習が終わった直後に、導入から確認までの段階ごとの評価と、次に直すべき点を確認できます。どの発言を掘り下げられたか、どこで話を流したかが記録に残るため、うまく拾えている担当者のやり方を、チーム共通の基準として広げられます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までであり、目標設定や動機づけは、引き続きマネージャーの役割です。

定期訪問を重ねるチームの実例

製薬企業/MR育成

緑色のスーツを着た担当者が、自宅のソファでパソコンに向かい、AIとの対話練習に取り組んでいるイラストです。

日本市場で事業を展開する製薬企業では、若手MRの育成が同行訪問に頼っており、実際の面談に近い会話を高い頻度で練習する機会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、若手MRが安全な環境で訪問の場面を繰り返し練習できる仕組みを整えました(出典:導入企業へのヒアリング)。

その結果、研修後7〜9カ月の時点で、医師との対話型面談の回数が研修前と比べて約2倍に増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

食品スーパー/3,300名

大手スーパーマーケットチェーンの従業員が、集合研修の形を離れ、屋外のベンチでタブレットを使って接客の基準を練習しているシーンです。

日本の大手食品スーパーでは、店舗のマネージャーや販売スタッフが顧客からの指摘に応じる際、体系的に練習する場がなく、対応の質に店舗ごとのばらつきがありました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこで集合研修とAI対話練習を組み合わせ、最も応じ方の難しい顧客との会話を、安全な環境で繰り返し練習できるようにしました(出典:導入企業へのヒアリング)。

相手の言葉にその場でどう返すかを、練習の対象として扱えるようになりました(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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Fortune 500企業
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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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