製品
適切な質問を重ねて深く耳を傾け、潜在的な課題を引き出すニーズ発見の対話練習のシーンです。

営業ヒアリングのポイントを、商談で実践できていますか

ヒアリングの型を頭に入れていても、相手の一言で流れが変わった瞬間、次の質問が出てこないことがあります。本番に近い再現性、対話直後の振り返り、そして繰り返せる練習の場がそろえば、聞き方は商談で使える形に変わります。

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営業ヒアリングにおける3つの課題

型どおりの質問で止まる

用意した質問を順に投げても、相手が検討中と答えた先を深掘りできないまま、商談が終わります。

振り返りが感覚のまま

商談後の振り返りが「悪くなかった」で終わると、どの質問が効いたのかを次に生かせません。

練習の相手も場もない

聞き方を試したくても同僚の時間を借りる調整が必要で、練習の機会は月に数えるほどにとどまります。

聞く力の差は、練習の設計で決まります

足りないのは試せる場

営業チームでは、聞き出せないまま提案に進んだ案件ほど条件が覆ります。質問を試し、結果を確かめられる場がありません。UMU AIロープレが、この不足を埋める環境になると言えます。

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

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?”
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聞き方を鍛える3つの仕組み

本音が出る対話を再現

UMU AIロープレを活用し、質問しなければ出てこない事情をAIに設定できます。提案前に前提を押さえられます。

振り返りを数値で残す

対話が終わった直後に、段階別のスコアが出ます。どの質問が足りなかったかを確かめ、次の商談までに直せます。

すきま時間に反復する

移動中や商談の合間でも、スマートフォンから練習を始められます。本番前に何度でも聞き方を試せます。

UMU AIロープレで深掘りを習慣化

役職や性格、対話スタイル、背景まで自由に設定でき、複数のAI顧客ペルソナを同時に用意できる画面です。

聞かなければ出ない情報

AI側にあらかじめ伏せた事情を設定できるため、説明を続けるだけでは話が進みません。質問を重ねて初めて相手の前提が見えてくる対話を通じて、深掘りの型が身につきます。

対話の直後にスコアを確認できます

対話が終わった直後に、段階別の採点と改善が必要な箇所を示す構造化された評価レポートが表示される画面です。

どの質問が足りないか

導入からクロージングまで、商談の5つの段階ごとに評価が出るため、ヒアリングのどこで話が浅くなったかを特定できます。次に何を試すかも、その場で決められるのです。

すきま時間に重ねる対話練習

24時間いつでもどこでも取り組めるモバイル練習で、段階的なレベル進行とチームのランキングを表示する画面です。

回数が伸びる練習環境

自分の都合に合わせて、いつでも練習を始められます。何度でも実施できるため、聞き方を変えながら試す量を確保できます。AIが担うのは反復練習の場で、関係づくりは担当者の役割です。

対話力を高めた各業界の実績

日本市場の大手製薬企業

バイオ医薬品分野のグローバル大手企業が、AIロープレを現地の市場で本格的に活用している様子を描いたイラストです。

若手MRの育成は同行訪問頼みで、実践に近い練習の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、訪問シーンを繰り返し練習できる体制を整えました。

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比で約2倍に増えました(出典:導入企業へのヒアリング)。

生命保険の国内大手企業

生命保険分野の大手企業が、多くの営業職員の在宅での練習によって高い商談準備状態を保っている様子を描いたイラストです。

商品知識の学習は整う一方で、お客さまとの距離を縮める対話を鍛える場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ロープレを導入し、独自の営業プロセスを反復練習できるシナリオに落とし込みました。

担当者からは「スマートフォンで場所を問わず対話型トレーニングができる」という声が寄せられています。

高級アパレルの大手企業

500店舗超を展開する高級レディースアパレルグループで、エリア責任者が出張中に商品の要点とVIP接客の話法を確認している様子を描いたイラストです。

新人の販売スタッフには、高級顧客層との対話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、顧客タイプ別のAI顧客を相手に接客の対話を練習しました。

その結果、自社チャネル経由の売上が前年比90%以上増加し(出典:導入企業へのヒアリング)、会員獲得率も前年比42%増加しました(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
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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