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営業担当者が、要望が曖昧な顧客に対して構造化した説明で論点を整理し、提案の道筋を示しているシーンです。

提案営業の研修で、聞いた内容の組み立て方まで教えていますか

ヒアリングは丁寧にできているのに、そこから先の提案になると急に説明が長くなるメンバーがいます。同じ話を聞いても、組み立て方は人によって変わります。提案営業の研修で成果が分かれるのは、聞く力の差ではありません。聞いた内容を提案の順番に置き換える工程を扱えているかどうかなのです。

同じ話を聞いたのに、なぜ提案は変わるのか

組み立てが人によって変わります

同じ商談に同席して同じ話を聞いても、戻ってから出てくる提案は担当者ごとに違います。相手が最初に口にした困りごとを軸に据える人もいれば、自社が得意な機能から話し始める人もいます。どちらかが間違っているわけではありません。聞き取った材料が同じでも、どれを先に出しどれを後ろに回すかという判断が、個人の経験則にゆだねられているからです。差がはっきり出るのは、提案書よりも口頭で説明する場面です。資料を上から順に読み上げてしまい、相手が知りたい順番とずれたまま時間だけが過ぎていきます。関心の外にある話が続けば、途中から聞いてもらえなくなります。提案営業の研修を設計する立場から見ると、ヒアリングの型は共有されている一方で、聞いた後の組み立て方は個人任せになりがちな工程だと言えます。

途中で聞かれなくなる理由

この差は、買い手側のデータにも表れています。Forrester の調査では、B2Bの購買の86%が途中で停滞すると報告されています(出典:Forrester State of Business Buying 2026)。提案が届かないとき、足りないのは内容よりも、相手の判断の順序に合わせて話を並べ替える力なのです。

提案を組み立てる力は、どう育つのか

提案の順番には型があります

提案の組み立ては、個人のセンスに任せずに手順として整理できます。相手が最初に挙げた困りごとを起点に置き、それが業務のどこに効いているかを確かめてから、自社の打ち手を当てます。型として決めておけば、担当者が変わっても提案の骨格はぶれません。

書ける力と話せる力は別です

提案書を整える力と、その場で口に出して筋道立てて話す力は、別々に育ちます。資料を作り込んだ担当者ほど、読み上げに近い説明になりがちです。声に出して組み立て直す機会がなければ、この差は埋まりません。

練習の場をどう用意するか

口頭での組み立ては、人を相手にした練習でしか鍛えられませんでした。相手役の時間を押さえ、日程を調整するたびに手間がかかり、練習の回数が増えません。この制約を外せないか、という問いが残るのです。

提案の順番を、毎回同じ基準で見直せます

商談の5つのプロセスをAI対話の土台に組み込み、提案の順番をプロセスごとに確認できる画面です。

5つの商談プロセスを標準搭載

UMU AIロープレを活用することで、自社が定めた商談の5つのプロセスが、AI対話の土台になります。導入から課題の確認、価値の伝達、異議への対応、クロージングまで、どの順番で話を運んだかをプロセスごとに確認できます。

短い時間でも、要点から順に話せます

実際の訪問と同じ時間の制約を再現し、情報の優先順位をつけて要点から伝える練習に取り組める画面です。

時間制限つきの実戦形式の練習

実際の商談では、相手の都合で持ち時間が短くなります。UMU AIロープレでは制限時間を設けた対話練習を設定でき、限られた時間で何を先に伝えるかを判断しながら話せます。これにより、途中で話を聞いてもらえなくなる場面が減ります。

相手の反応が変わる場面を、練習できます

営業担当者の受け答えに応じてAIの顧客が態度を変え、毎回異なる展開の対話練習に取り組める画面です。

話し方に応じて変わるAI顧客

AIは毎回同じ進行をしません。担当者が先に価格の話を持ち出せば警戒を示し、業務の困りごとから入れば具体的な条件を口にします。その場で出た条件に合わせて提案の順番を組み替える練習を、相手役の予定を気にせず繰り返せます。

提案営業の研修を見直した2社の事例

製薬分野のグローバル企業

製薬分野のグローバル企業で、営業担当者がAIとの対話練習を通じて製品説明の伝え方を磨いている事例のシーンです。

製薬分野のグローバル企業では、資料の内容を相手に分かりやすく伝えるプレゼンテーション力が課題でした(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、講師3名では手が回らなかった高頻度の練習を標準化しました。

その結果、累計3,662名が102,834回の練習を重ね、成績と練習回数に明確な正の相関が確認されました(出典:導入企業へのヒアリング)。反復の量が伝え方の差になっていたと言えます。

高級アパレル分野の大手企業

高級アパレル分野の大手企業で、店舗スタッフが移動中にAIとの対話練習で顧客タイプ別の提案を確かめている事例のシーンです。

500店舗超を展開する高級アパレル分野の大手企業では、値引きを持ち出さずに価値を伝える提案へ、接客の組み立てを切り替え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、役員やバイヤーなど顧客タイプごとにAIを設定し、相手に応じた提案の順番を練習できる環境を整えました。

その結果、導入当年の大型セールで自社チャネル経由の売上が前年比90%以上増え、会員獲得率も42%伸びました(出典:導入企業へのヒアリング)。提案の組み立てを相手ごとに変えられたことが、値引きに頼らない販売につながりました。

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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
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Fortune 500企業
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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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ISO/IEC 42001:人工知能マネジメントシステム (AIMS)
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