製品
適切な質問を投げかけ、深く聴き取ることで、表に出ていない課題を引き出すニーズ把握の対話練習のシーンです。

保険営業で即決になる面談と、ならない面談の違い

「同じ説明をしたはずなのに、その日に決まる方と、持ち帰る方がいる」。保険営業の現場で、この差を自分の話し方のせいだと受け止めてしまうことはありませんか。その日に結論が出るかどうかは、担当者の押し方ではなく、お客様がいまどの状態にあるかで決まっています。ライフプランの話を、お客様自身がどこまで自分の言葉にできているか。そこが、その日の結論を分ける手がかりになるのです。

その日に決まるかを分けるもの

何がその日の結論を決めるのか

その日に結論が出た面談を振り返ると、共通しているのはお客様側の3つの条件です。保障の必要性を、お客様自身が自分の言葉で説明できていること。毎月の家計の中で、その支出がどこに収まるかが見えていること。そして、相談したい相手が、その場に居合わせていること。この3つがそろっていれば、その日のうちに結論が出ることがあります。逆にどれか一つでも欠けていれば、その日に決まらないほうが自然な反応です。持ち帰りたいというお客様の言葉は、迷いや先延ばしではなく、まだ埋まっていない条件が残っている状態を示しています。ただし、この3つは面談に入る前から固定されているわけではありません。

押し方の問題ではないのです

決まらなかった面談を、押しが足りなかったからだと振り返ってしまうと、次の面談では説明を厚くする方向に力が向きます。けれども足りていなかったのは説明の量ではなく、3つのうちどれが欠けているかを確かめる時間だった、という場合が少なくありません。確かめないまま同意だけを取りにいくと、その日は決まったように見えても、後から「よく分からないまま決めた」という状態を残すことになるのです。難しいのは、この状態を面談の中で見極めることにあります。

相手の状態を確かめる難しさ

確かめる問いは型にしにくい

保障の必要性をどこまで自分の言葉にできているか。それを確かめる問いは、お客様ごとに返ってくる答えが変わるため、決まった手順としては教えにくいのが現実です。同僚どうしの練習では、家族と相談したいという状態を演じきることも難しくなってしまいます。

同意だけが残る面談

そのため、限られた面談時間の中では、確認を省いて提案の説明へ進み、その場の同意だけを取りにいく流れになりがちです。決まったように見えても、お客様の側には、納得しきれないまま決めたという感覚が残ってしまいます。

試せる場が本番しかない

だからこそ問い方を変えたいと考えても、試せる場は次の面談しかありません。目の前にお客様がいる場で新しい聞き方を試すことになり、うまくいかなかった経験が、結局は元の進め方に戻る理由になってしまいます。

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
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相手の状態は、問い方でしか見えてきません

役職や性格、対話のスタイルまで細かく設定できる多面的なAI顧客ペルソナで、現場で出会う複雑な顧客像を忠実に再現する画面です。

質問で引き出すお客様の事情

面談に入る前に、お客様がいまどの状態にあるのかを、問い方を変えながら確かめられます。UMU AIロープレでは、家族と相談してから決めたい、いまは必要性を感じていない、毎月の負担が読めていないといった状態を、AI顧客の側に設定できます。こちらの問いかけ方によって返ってくる話がどう変わるかを、その場で確かめられるのが特徴です。

聞けていなかった点が、その場で分かります

キーワードの一致にとどまらず、商談の戦略の妥当性まで踏み込んで実践力を評価するAI評価エンジンの画面です。

対話直後の段階別の振り返り

練習が終わった直後に、面談の流れのどこで何を確かめられていたかを、段階ごとに振り返れます。UMU AIロープレを活用することで、言葉づかいの正しさよりも、必要な確認を適切な場面でできていたかという観点で、評価を確認できます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までで、お客様の事情にどこまで踏み込むかの判断は、担当者自身が担う部分です。

本番の面談の前に、何度でも試せます

人目や評価への不安を取り除いた、心理的安全性の高いプライベートな練習空間で、思い切って試行錯誤できる画面です。

一人で重ねられる練習の回数

新しい聞き方を、次の面談を待たずに試せます。UMU AIロープレはスマートフォン1台で完結するため、同僚に時間をつくってもらう必要も、うまくいかない場面を人に見られる心配もありません。移動の合間に何度でもやり直せるため、本番の面談で初めて試すという状況を減らせると言えます。

保険の現場で活用されています

生命保険・国内大手

大手生命保険会社の導入事例として、営業担当者が空港での待ち時間にスマートフォンで商品の組み合わせの提案を練習しているシーンです。

日本大手の生命保険会社では、研修が商品知識の習得を中心としており、お客様との距離の縮め方のような対話の力を訓練する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ロープレを活用し、スマートフォンからいつでも対話型のトレーニングに取り組める環境を整えました。

その結果、営業の進め方を知っている状態と、実際の対話の中で自然に実行できる状態との隔たりを埋める練習の場が生まれ、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届いています(出典:導入企業へのヒアリング)。

保険代理店・営業150名規模

日本の大手保険代理店チェーンの導入事例として、拠点の制約を離れ、ファイナンシャルアドバイザーがカフェで提案型の模擬商談に取り組んでいるシーンです。

日本の保険代理店企業では、AIを使った練習に本当に効果があるのかを、比較できるデータで確かめる必要がありました(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、練習した群と使わなかった群を、5つの独立した評価軸で比べる検証を設計しました。

15名の評価者が約150名の保険営業担当者の対話練習の動画を5点満点で確認したところ、5つすべての評価軸で、AIで練習した群が上回りました(出典:導入企業へのヒアリング)。練習の量が対話の質に表れることを、比較データで確かめられた事例です。

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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)
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