製品
営業担当者が質問を重ね、顧客の話を深く聴きながら潜在的な課題を引き出しているヒアリング練習のシーンです。

その営業ヒアリング、顧客の本音を引き出せていますか

ヒアリングの型を覚えていても、顧客が言葉を濁した瞬間に次の一手が浮かばない原因は、練習の組み立て方にあります。本番の再現性と即時の振り返り、反復の場がそろえば、ヒアリングは商談の成果に結びつきます。

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営業ヒアリングでつまずく3つの場面

質問の先が続かない

商談の前半で用意した質問は投げられるものの、顧客が「検討中です」と言葉を濁した先を、その場で掘り下げられません。

振り返りが感覚で終わる

同行後の助言が「もう少し丁寧に」にとどまると、どの質問が効いてどこで顧客の関心が離れたのかが、次の商談まで分からないままなのです。

安全に試せる場の不足

上司や同僚に頼む練習は日程調整が要り、失敗を見られる気まずさも重なって、本番前の回数が伸び悩みます。

ヒアリング力が伸びる条件

聞く力は、練習の設計で決まります

営業チームでは、本音を引き出す練習が本番頼みになりがちです。足りないのは、顧客の反応が変わる場面を作り直す仕組みなのです。UMU AIロープレなら、商談力を磨く場を日々持てます。

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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ヒアリング力を高める仕組み

本番に近い対話の再現

UMU AIロープレが顧客役を担い、言葉を濁す相手にも質問を重ねられるため、商談後半での提案精度が高まります。

質問ごとの評価の可視化

練習が終わった直後に、商談の段階別のスコアと改善点を確認でき、次の商談までに直すべき一手が決まります。

いつでも始められる練習

日程調整を待つことなく、移動時間や商談の合間に練習を始められるため、本番までに必要な回数を確保できるのです。

UMU AIロープレで潜在ニーズを深掘り

役職や性格、対話スタイルまで自由に設定でき、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顧客ペルソナの画面です。

条件付きのヒアリング演習

AI顧客は、適切な質問を投げかけたときにだけ内側の事情を明かします。営業担当者は本番と同じ順序で仮説を立てて確かめられるため、提案の的中率が高まります。

段階別の課題をその場で確認できます

対話が終わった直後に、段階ごとの採点とどこで評価を落としたかを示す構造化レポートが表示される画面です。

練習直後のスコアカード

対話が終わると同時に、導入からヒアリング、価値提案、異議対応、クロージングまでの段階別スコアが出ます。どの質問で評価が下がったかを確認でき、次の狙いが定まるようになります。

移動時間にも取れる練習の場

社会的な圧力のないプライベートな練習空間で、評価される不安から解放され、心理的な安全性のもとで思い切り試行錯誤できる画面です。

一人で完結する練習環境

自分の都合だけで始められる練習環境により、質問の切り出し方を納得がいくまで試せます。AIが担うのは反復練習の相手役であり、目標設定や動機づけは人の役割です。

各業界でヒアリング力を高めた実績

日本で事業を展開する製薬企業

日本のバイオ医薬品市場でAIロープレを実務に深く取り入れている担当者が、机上のタブレットに向かって練習している場面です。

若手MRの育成が先輩への同行に頼りきりで、医師の関心を引き出す対話を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、医師役との面談シーンを安全な環境で高い頻度に練習できる仕組みを整えました。

その結果、受講から7~9カ月後には、医師との双方向の面談回数が受講前の約2倍に増えました(出典:導入企業へのヒアリング)。

日本大手の生命保険会社

大手生命保険会社の営業担当者が、空港の待合スペースでスマートフォンを手に商品提案のトークを練習している場面です。

研修が商品知識や資格取得に偏り、お客さまとの距離を縮める対話の練習手段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の要所を、スマートフォンから繰り返し練習できるシナリオに整えました。

担当者からは「スマートフォンで場所を問わず対話型の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ファッション企業の地区責任者が、移動中の車内で商品説明と会員向け接客の要点を確認している場面です。

新人の販売スタッフは、目の高い会員層と向き合う対話の経験が浅く、値引きに頼らない接客への転換が課題でした(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレを活用し、企業役員やバイヤーなど顧客像ごとにAIを設定して、接客の対話を練習できるようにしました。

その結果、会員獲得率は前年比で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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