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ニーズ発掘のための対話練習として、適切な質問を投げかけ、深く傾聴することで潜在的な課題を引き出しているシーンです。

ルート営業の訪問が、御用聞きで終わってしまう理由

ルート営業の現場では、毎月同じ担当者を訪問しながら、会話が納期と在庫の確認だけで終わってしまう日があります。関係は続いているのに、新しい提案の糸口が見つかりません。その原因は訪問の回数ではなく、限られた面談時間で相手の事情を引き出す会話が、練習されないまま本番に持ち込まれていることにあるのです。

既存顧客だからこそ難しい対話

ルート営業と新規開拓の違い

ルート営業と新規開拓営業は、同じ営業でも鍛える力が異なります。新規開拓では、初対面の相手に短い時間で関心を持ってもらう導入の組み立てが成果を左右します。一方、ルート営業が向き合うのは、すでに取引が続き、担当者の名前も現場の事情もある程度わかっている相手です。ここで問われるのは、決まった発注を確認する会話から、設備の更新や人員体制の変化といった、まだ言葉になっていない事情を引き出す会話へ切り替える力になります。取引が長いほど会話は形式化し、聞かなくても済む質問が増えていきます。ただ、この切り替えは、従来のトレーニングでは扱いにくい部分だと言えます。

踏み込んだ質問は教わらない

営業のトレーニングでは、初回訪問のヒアリング手順は繰り返し扱われます。ところが、5年付き合いのある担当者に対して、あらためて事業の方針や現場の困りごとを尋ねる場面は、ほとんど練習の対象になっていません。関係ができている相手ほど、いまさら聞きにくいという気持ちが働き、確認だけの会話に戻ってしまいます。ルート営業でいちばん実行が難しいのは、この踏み込みを毎回の訪問で再現することなのです。

踏み込む会話を鍛えにくい構造

練習の題材が新規訪問に偏る

営業ロープレの題材は、初回訪問の名刺交換や会社紹介に偏りがちです。定期訪問で顧客の状況を聞き直す2回目以降の会話は、シナリオとして用意されないまま、現場での経験に任されたままになっています。

同僚役では再現できない経緯

同僚が顧客役を務める練習では、5年分の取引経緯や過去に見送られた提案までは再現できません。その結果、実際の訪問で返ってくる「前にも聞いたよ」という反応を、練習で経験しないまま本番を迎えてしまいます。

もっと踏み込め、で終わる指導

訪問後に受け取る助言は、「もう少し踏み込め」「関係性を活かせ」という言葉にとどまりがちです。だからこそ、どの質問をどの順で足せばよかったのかが分からず、次の訪問でも同じ会話を繰り返します。

聞き直す会話も、何度でも練習できます

役職や性格、対話スタイル、背景を自由に設定し、現場で出会う複雑な顧客像をそのまま再現できる、カスタマイズ可能なAI顧客ペルソナの画面です。

定期訪問を再現するAI顧客の設定

初回訪問だけでなく、5年取引が続く担当者との定期訪問も、練習の題材にできます。UMU AIロープレでは、相手の役職や性格、抱えている懸念をあらかじめ設定し、自社の商流に合わせた顧客像をつくれます。納期確認から入る会話も、設備更新の相談へ広げる会話も、同じ画面で繰り返し試せるのが特徴です。

質問を重ねてしか、事情は出てきません

営業担当者の受け答えに応じてAIが態度を変え、押しの強い進め方には押し返し、共感を示せば心を開く、その場で反応が変わるAIロールプレイの画面です。

踏み込んだ質問で開く相手の事情

同僚には演じられない取引の経緯も、AIなら相手役として引き受けられます。UMU AIロープレでは、受講者に見えない条件をAI顧客の側に設定できるため、適切な質問を投げたときだけ、来期の増産計画や現場の人員不足といった事情が出てきます。確認だけの会話では何も引き出せないという感覚を、その場で体験できます。

足りなかった質問が、その場で分かります

対話が終わった瞬間に、段階ごとの採点と改善が必要なポイントを示す構造化された評価レポートが生成される画面です。

練習直後に出る段階別の評価

「もう少し踏み込め」で終わっていた助言が、具体的な改善点に変わります。UMU AIロープレでは、練習が終わった直後に、導入・ヒアリング・提案・反論対応といった段階ごとの評価と、次に試すべき質問を確認できます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までで、目標設定や動機づけは、これまでどおりマネージャーの役割です。

継続的な顧客接点を持つチーム

日本市場で展開する製薬企業

製薬企業のMRが、自宅でのすきま時間を使って高頻度にAIロープレの練習を行っているシーンです。

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、実践に近い練習機会を高頻度で確保できない課題がありました(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、若手MRが安全な環境で訪問シーンを繰り返し練習できる体制を構築しました。

その結果、受講後7〜9カ月で医師との対話型面談の回数が受講前の約2倍に増加し、若手が自ら面談を取りに行く状態へ移れました(出典:導入企業へのヒアリング)。

子ども靴ブランドの小売企業

子ども靴ブランドの店舗スタッフが、バックヤードで関連商品の提案トークを練習し、店舗をまたいで基準を統一しているシーンです。

複数の子ども靴ブランドを展開する小売企業では、本部が用意した会員制度の案内や関連商品の提案が、店舗ごとの接客のばらつきで同じように実行されない課題がありました(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、来店から購買の決定までの流れを対話型シナリオに落とし込み、店舗をまたいで同じ基準で練習できる体制を整えました。

その結果、店舗の接客が同じ基準で行われるようになり、導入後初回の大型セールで売上目標の達成率は128%に達し、前払い型の会員数は前年比28.1%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

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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
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