製品
ニーズを引き出すヒアリングの対話練習で、適切な質問を投げかけ、深く聴くことで潜在的な課題を明らかにしているシーンです。

営業のヒアリング力が、ロープレでは育ちにくい理由

ロープレの実施回数は増えているのに、商談の記録を見ると、担当者の質問がいつも同じ順番で並んでいます。営業のヒアリングを鍛えるロープレを組んだつもりでも、練習で身につくのは質問の順番であって、相手の答えに合わせて問いを組み替える力ではありません。育成の設計を見直す手がかりは、この差にあるのです。

質問はできるのに、なぜ本音が出ないのか

質問が台本の読み上げになる

営業のヒアリングを想定したロープレを設計するとき、多くの現場ではまず質問リストを作ります。予算の枠、決裁の流れ、導入時期。確認すべき項目を洗い出し、抜け漏れなく聞き切ることを練習の到達点に置きます。ところが実際の商談では、顧客は用意した順番どおりに答えてくれません。三つ目の質問への答えの中に、一つ目の前提を覆す事実が混ざっていることもあります。そこで問いを組み替えられるかどうかが、ヒアリングの質を分けます。ロープレの相手が同僚である場合、この組み替えが起きる場面そのものが生まれにくくなります。相手は質問リストの存在を知っていますし、想定外の答えを返して練習を止めることにも遠慮が働きます。結果として、担当者は「聞き切る」練習だけを重ね、「聞き直す」練習をしないまま現場に出ていきます。

練習の差は商談の数字に出る

B2Bの購買では、86%の商談が途中で止まり、81%の購入者が最終的な選択を後悔していると報告されています(出典:Forrester State of Business Buying 2026)。顧客の迷いを引き出せないまま提案に進めば、この数字の側に回ります。育成側から見れば、ヒアリングは失注の構造に直接効く技能と言えます。

ヒアリング力が育つ条件を分解する

答えが読めない相手で育つ

ヒアリングの力は、質問の数ではなく、返ってきた答えに合わせて次の一手を選び直した回数で決まります。警戒している顧客と、話したがっている顧客とでは、踏み込むべき深さが違います。この判断を何度も外せる場があってはじめて、型は力に変わるのです。

何を直すかが決まらない

練習の直後に返るのが「もう少し深掘りを」の一言では、どの質問をどう変えればよいのか分かりません。翌週のロープレでも同じ場所で止まります。

練習の質は誰が見るのか

ここで問われるのは、ヒアリングの練習を誰が見るのかという設計です。育成担当が一人ひとりの対話を毎回聞くことは現実的ではありません。その役割を人以外に担わせられるかが分かれ目です。

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?”
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。
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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。
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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
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答えが毎回変わる相手と練習できます

自由にカスタマイズできる多面的なAI顧客ペルソナが、現場で出会う複雑な顧客像を忠実に再現している画面です。

多面的に設定できるAI顧客

UMU AIロープレを導入することで、AIが顧客役を担います。役職や性格、話し方の傾向を組み合わせ、警戒の強い担当者から前のめりな担当者まで、複数の顧客像を用意できます。同じ質問を投げても返ってくる答えが変わるからこそ、担当者は答えを聞いてから次の問いを決める練習を積めるのです。

直すべき一問が、その場で分かります

練習を終えた直後に届くAIの評価レポートで、項目別のスコア内訳を用いた多面的な振り返りができる画面です。

プロセス別の即時レポート

UMU AIロープレを活用することで、練習が終わった直後に、導入からヒアリング、提案までのプロセス別スコアを確認できます。どの質問で相手の話が止まったのか、どこで深掘りを切り上げたのか。練習の記録がそのまま次の課題になります。担当者は次に試す一手を決めてから、席を立てます。

一人ひとりの対話を、データで見渡せます

チーム全体の能力診断ダッシュボードで、組織的なスキルのギャップを一目で把握し、コーチングの判断をデータで裏づけている画面です。

チーム能力の診断ダッシュボード

UMU AIロープレを活用することで、育成担当はチーム全体の練習状況を段階別に見渡せます。ヒアリングだけスコアが伸びない層を絞り込み、誰に何を指導するかをデータから決められます。AIが引き受けるのは反復練習と評価基準の統一までで、目標の設定や動機づけは、これまでどおりマネージャーの仕事なのです。

対話の練習を仕組みに変えた企業があります

体外診断分野のグローバル企業

体外診断分野のリーディングカンパニーが、AIコーチングで医療機器チームの製品説明力と臨床コミュニケーション力を高めた事例のシーンです。

研修担当者5名で1,500名の営業を育成しており、能力認定は四半期に1回に限られていました(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、準備ができ次第いつでも認定を受けられる形に変えました。

認定待ちの時間がなくなり、認定通過者の実訪問における成約率は22.4%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

全国展開する眼鏡チェーン

眼鏡専門店チェーンの店舗スタッフが、実際の接客の流れをAIで再現し、専門的な検眼相談のスキルを磨いている事例のシーンです。

眼鏡チェーンを全国展開する企業では、次世代リーダー候補の傾聴力を鍛え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、候補者が場所を問わず対話を反復できる環境を整えました。

「感覚的な指導から、言葉と図解で論理的に伝えられるようになりました」という声が上がりました(出典:導入企業へのヒアリング)。

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
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