製品
営業電話でのアポイント獲得と案件フォローに向けて、緊張感のある通話環境の中で即座に応じる進め方を身につけているシーンです。

営業電話のトークスクリプトを、棒読みにさせない作り方

営業電話のトークスクリプトどおりに話しているのに、相手の反応が薄いまま切られてしまう……」。手元の文面から目を離せないまま、相手の一言に合わせて話す順番を変えられなくなることはありませんか? 用意した言葉が読み上げに変わってしまうのには、書き方と使い方の両方に「理由」があります。

言葉は用意したのに、なぜ届かないのか

文章で書くほど、話せなくなります

多くの営業電話のトークスクリプトは、挨拶から自己紹介、サービスの説明、日程の打診まで、話す順に一続きの文章として書かれています。書いた側からすれば、これで伝え漏れがなくなります。ところが受話器を持った瞬間、その文章は目で追う対象に変わります。読む場所を探しながら話すため、相手の声の調子や、言葉の途中に挟まる小さな反応を拾えません。相手が「今ちょっと」と言いかけた時点で次の段落に進んでしまい、会話が二本の独り言になります。もう一つ見落とされやすいのが、書かない内容を決めていないことです。自社が伝えたい情報をすべて盛り込むと、最初の30秒で話す量が、相手の受け取れる量を超えます。何を削るかが決まっていないスクリプトは、現場では読み飛ばされ、担当者ごとに違う削り方をした別々の話になってしまうのです。

配った時点では、まだ残りません

学んだ内容は、1週間で70%、1カ月で87%が失われるという調査結果があります(出典:Gartner)。トークスクリプトも例外ではありません。配布された資料として手元にあるだけでは、電話中に必要な一言としては出てきません。声に出して使った回数だけが、紙の上の文面を自分の言葉に変えていくと言えます。

使えるスクリプトに組み直す

書く内容と、書かない内容

本番で使えるスクリプトに残すのは、話す順番と、各段階で必ず触れる要点、そして相手の言葉を受ける入口です。一字一句の言い回しは書き込みません。文面を固定すると、担当者はその再現に気を取られ、相手の反応を見る余裕がなくなります。要点だけを決めて言葉は自分で組み立てる形にすれば、覚えるものから使うものに変わります。

分岐がないまま止まります

電話では、断りも保留も質問も、最初の数十秒で返ってきます。想定される反応ごとに、次に何を確認するかを書き分けておかないと、担当者は文面の続きに戻るしかありません。分岐は、実際によく返ってくる数種類だけで構いません。

更新と練習をどう回すか

スクリプトは、書いた時点が最も現場から遠い状態です。実際に使った担当者の受け答えが集まって初めて、どの一言が効いたのかが分かります。その記録を残し、練習の場に戻す仕組みをどこに持つかが、次の課題になります。

要点は、声に出して初めて絞り込めます

実際の訪問と同じ時間の制約を再現し、伝える内容に優先順位をつけて話す力を鍛える練習画面です。

時間制限つきの実践練習

UMU AIロープレを活用することで、相手がいつでも切り上げられる状況を想定し、限られた時間の中で話す練習を重ねられます。制限時間の中では、書いた内容をすべて話しきれません。何を先に伝え、何を次の機会に回すかを毎回選ぶうちに、スクリプトのどの部分が本当に必要だったのかが見えてきます。

相手の一言で、話が止まらなくなります

営業担当者の受け答えに応じてAIが態度を変え、毎回異なる展開になる対話練習の画面です。

受け答えに応じて変わるAI顧客

UMU AIロープレでは、AIが毎回同じ進行をしません。強引に押せば距離を取り、相手の事情に触れれば話が続きます。断りも保留も質問も繰り返し受け止めるうちに、スクリプトに書き分けた分岐が、その場で選べる受け答えとして身につくのです。

効いた言い回しを、チームの基準にできます

成果の出ている話し方や社内で決めた重要メッセージをAIの評価基準に組み込み、チーム全員が同じ基準で練習できる画面です。

練習データによる見直し

UMU AIロープレを活用することで、練習ごとのスコアと改善点が記録として残ります。成果につながった受け答えを評価基準に組み込めば、次に練習する全員が同じ基準で確認できます。書いて配って終わりだったスクリプトが、現場の記録をもとに更新され続ける状態になります。

話し方の標準を作り直した企業の事例

自己免疫疾患領域の医薬品企業

自己免疫疾患領域の医薬品企業で、MRがAIとの対話練習を重ね、学術的な説明とプロモーションの対応力を高めている事例のシーンです。

自己免疫疾患領域の医薬品企業では、異議への応答が担当者ごとにばらつき、標準的な受け答えの型がありませんでした(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレで、会話を途中で遮られる訪問場面を再現し、代表的な反論への応答を繰り返し練習できるようにしました。

専門トレーニング期間は90日から28日に短縮されました(出典:導入企業へのヒアリング)。応答の型が定まったことで、育成にかかる時間が変わったのです。

日本の大手外資系生命保険会社

日本の大手外資系生命保険会社で、営業担当者が場所を選ばずAIとの対話練習を重ね、新人育成の基準を統一した事例のシーンです。

日本の大手外資系生命保険会社では、新人営業の育成が各支社主導で進み、指導の方法も基準も支社ごとに異なっていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレでOJTの一部を代替し、成約に至った受講者の練習記録をコースに組み込みました。

ABテストの結果、UMU AIロープレを使ったグループでは、3カ月後の顧客向け提案数が30%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。成果の出た受け答えを教材に戻す流れができたと言えます。

資料をダウンロード デモを予約する

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
資料をダウンロード