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AIを活用した業界別のトークトレーニングで、顧客セグメントごとに適した価値提案を身につけるシーンです。

セールストーク研修の言い回しが、そのまま効かない理由

セールストーク研修では、成果を出している担当者の商談から印象に残った表現を抜き出し、型として配ることがよくあります。ところが、同じ言葉を別の担当者が別の相手に使っても、同じようには運びません。相手が動いた理由は、その言い回しだけではなかったのです。

配られた言葉に、何が含まれていないのか

抽出で残る部分と落ちる部分

セールストーク研修の題材は、多くの場合、成果を出している担当者のやり取りから取り出されます。実績のある人の商談に同席し、印象に残った表現を書き留め、型としてまとめます。手順としては自然な流れと言えます。ただ、その商談で相手が動いた理由は、口に出された言葉だけとは限りません。何度も足を運んでいたこと、前回の宿題を持ち帰って調べてきたこと。会話が始まる前から重なっていたものが、その場の反応につながっていた場合もあります。抽出の工程で書き留められるのは、目に見えた言葉のほう。会話の手前にあったやり取りは記録に残る形を持たないため、型には入りません。研修を設計する側から見れば、目に見えるものが残るのは自然な結果です。

会話の外側にあった積み重ね

型を受け取った側は、書かれたとおりに話しています。それでも手応えが薄いとき、原因は覚え方の不足ではなく、その言葉を支えていた条件が手元にないことにあります。研修の記録に残るのは言葉のほうで、条件は残りません。現場の担当者が同じ結果にたどり着けない状態は、ここから生まれます。

同じ言葉が通る場合と通らない場合

言葉の前にある前提

相手が話を受け止められるかどうかは、会話が始まる前の準備で決まる部分があります。何を確かめ、どこまで相手の事情を把握していたか。言い回しは、その上に載る最後の一手です。

配った後に起きること

同じ型を渡しても、担当者ごとに相手も商談の段階も違います。前提がそろわないまま言葉だけをなぞると、返ってきた反応にどう応じるかで手が止まるのです。型の精度を上げるだけでは、この止まり方は変わりにくいままです。

どこで試し分けるか

必要なのは、同じ言葉を相手や段階を変えて出してみて、通った条件と通らなかった条件を見分ける場です。本番の商談でそれを試すには、営業チームが負う失敗の代償が大きくなります。練習の側でどこまで条件を動かせるかが、次の論点になります。

相手の反応を見てから、次の一言を選べます

表情豊かなAIアバター顧客が、実際の訪問における言葉以外のサインや感情の反応を再現しているシーンです。

うなずきや沈黙まで含む対話

UMU AIロープレを活用することで、AIが顧客役を担います。AIは表情や間を伴って反応し、担当者の出方に応じて態度を変えます。用意した言い回しをそのまま出すのではなく、相手が今どう受け止めているかを見てから次の一言を選ぶ工程を、練習の中で繰り返せるようになります。

言葉を変えずに、相手だけ入れ替えられます

自由に設定できる多面的なAI顧客ペルソナが、現場で出会う複雑な購買担当者像を忠実に再現している画面です。

一つの場面に複数の相手を設定

UMU AIロープレを導入することで、役職や性格、話の進め方が異なる顧客像を、同じ場面に複数用意できます。同じ言い回しを、慎重な相手にも、結論を急ぐ相手にも当ててみて、反応の違いをその場で確かめられます。相手が替わったときに何を変えるべきかが、練習を重ねるうちに見えてくるのです。

相手の条件ごとに結果を見比べられます

チーム全体の能力診断ダッシュボードで、組織的な課題をひと目で把握し、コーチングの判断をデータで裏づけられる画面です。

相手の条件別に残る記録

練習のたびに、どの相手のどの場面でスコアが伸び、どこで止まったかが記録に残ります。研修を担当する側は、配った型が誰にどこまで通じたかを、相手の条件ごとに並べて確認できるようになります。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引き続き人の役割です。

相手別の語り分けに取り組む企業から

製薬・呼吸器領域

著名なバイオ医薬品大手企業の営業担当者が、空港の出発ラウンジなど場所を問わずAI練習を始めているシーンです。

呼吸器領域を担当する、製薬分野のグローバル大手企業では、製品知識の学習体系は整っていた一方で、薬剤部門の責任者と診療科の責任者では話すべき内容が異なり、顧客タイプ別の練習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、異なる顧客タイプごとに専用のAIを設定して、現場に出る前にそれぞれの対話を練習できる体制を構築しました。

その結果、同じ製品でも相手によって組み立てを変える練習を、訪問の前に繰り返せるようになりました(出典:導入企業へのヒアリング)。

アパレル・500店舗超

500店舗超を展開する高級レディースアパレルグループのエリア担当者が、出張の移動中に商品の訴求ポイントとVIP接客のトークを確認しているシーンです。

国内外100都市以上に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は、新人の販売スタッフに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、効率を重視する外資系企業の役員や、業界知見を持つファッションバイヤーなど、複数の顧客タイプを再現したAIとの練習を、地域や店舗をまたいで同じシナリオライブラリで実施しました。

その結果、相手に応じて接客の組み立てを変えられるようになり、導入当年の大型セールにおける自社チャネル経由のGMVは前年比90%以上増加し、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
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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)
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