製品
顧客のニーズが曖昧な場面でのコンサルティング営業として、戦略的な質問を通じて顧客自身が自社の課題を明確にできるよう導いているシーンです。

営業のSPIN話法は、順番が崩れた商談でも使えていますか

「状況質問から入ろうとしたのに、先に『で、いくらですか』と聞かれてしまった……」。4つの質問の種類は覚えているのに、相手が話を先に進めた瞬間、どこへ戻ればよいか分からなくなることはありませんか。順番どおりに進まない商談でSPIN話法が使えなくなるのには、はっきりした「理由」があります。

SPIN話法の順番は、なぜ崩れるのか

先に価格を聞かれる場面

状況質問から入ろうと決めて訪問したのに、名刺を渡した直後に「で、いくらなんですか」と聞かれます。業務の流れを尋ねた時点で「それは前回お話ししました」と返ってくることもあり、思い当たる場面がある方は少なくないはずです。4つの質問を順路として覚えている場合、この瞬間に手が止まりやすくなります。用意した順番のどこまで戻ればよいのか、それとも飛ばしてよいのか。その場で判断する材料がないまま、頭の中の順番を守ろうとして、目の前の相手が話している内容から離れてしまいます。商談が噛み合わなくなる原因は、質問の種類を知らないことではなく、順番が崩れた後の選び直し方を練習していないことにあるのです。

順路として覚えることの限界

4つの質問のうち、状況を尋ねる質問、問題を尋ねる質問、解決の姿を尋ねる質問は、商談の前に書き出しておけます。ところが示唆質問だけは、相手が挙げた問題を聞いてから組み立てるしかありません。準備した資料に残しにくく、社内の勉強会でも飛ばされやすい部分です。順番が崩れたときに立て直せるかどうかは、この示唆質問を扱えるかどうかに関わってくると言えます。

4つの質問を選択肢として持つには

順路ではなく選択肢

SPIN話法の4つの質問とは、状況を尋ねる質問、問題を尋ねる質問、その問題の影響を確かめる質問、解決の姿を尋ねる質問のことです。これを1番から4番の順路として覚えると、崩れた瞬間に迷いが生じます。必要なのは、いま相手がどの種類の話をしているのかを聞き分け、そこから次の一手を選ぶ判断です。順路ではなく選択肢として持てば、順番が変わっても会話を続けられるのです。

示唆質問だけが違う

状況質問と問題質問、解決質問は、商談の前に書き出しておけます。示唆質問だけは、相手が挙げた問題を受けて、その場で組み立てるしかありません。ここは、声に出して組み立てた回数がそのまま差になると言えます。

練習をどう確かめるか

では、その場で組み立てる力を、どうやって鍛えればよいのでしょうか。同僚との練習では相手が先を読んでくれるため、順番が崩れる場面そのものが起きにくくなります。練習の環境をどう用意するかが、次の論点になります。

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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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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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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順番が崩れても、次の一手を選び直せます

AIを活用し、状況に応じて変化するロープレとして、営業の進め方に合わせてAIがその場で応答を変える画面です。

話し方に応じて変わる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。こちらの進め方に応じて相手の態度が変わるため、状況質問の途中で価格を聞かれる展開も、練習の中で起こります。順番が崩れた場面から選び直す経験を、失敗しても差し支えない環境で何度でも重ねられます。

示唆質問を、その場で組み立てられます

実際の訪問と同じ時間の制約を再現した練習として、営業担当者が限られた時間の中で情報の優先順位をつけ、効率よく伝える力を鍛えます。

制限時間つきの対話練習

UMU AIロープレを活用することで、実際の訪問と同じように制限時間を設定できます。相手が挙げた問題のうち、どれを掘り下げるかをその場で決める練習になります。ここで組み立てるのは、影響の範囲をお客様自身が確かめられる質問です。確かめた結果、いまは急がないという結論になる場合もあります。

どの質問で止まったかを確認できます

キーワードの一致にとどまらず、実際の商談での進め方を的確に見きわめる、戦略レベルまで踏み込んだAI評価エンジンです。

進め方に沿ったAI評価

練習が終わると、商談の進め方に沿った評価をその場で確認できます。適切なタイミングで適切な質問を選べていたかが、段階ごとに分かります。AIが担うのは、反復練習の相手と評価基準の統一という部分です。お客様との関係づくりや、商談全体の方針を決める判断は、引き続き担当者とマネージャーの役割になります。

対話の練習を切り替えた企業があります

グローバル製薬企業

皮膚科とコンシューマーヘルスケア領域のグローバルリーダーが、いつでもどこでもAIの仮想顧客につなぎ、トークの定着を早めています。

コンシューマーヘルスケアと皮膚科領域のグローバル製薬企業では、営業担当者が医師の前でスライドの内容を説明しきれないことが課題でした(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、対話の文脈の中で製品メッセージを声に出して説明する練習を重ねました。

その結果、資料を見て終わる状態から、口に出して組み立てる練習へ切り替わりました(出典:導入企業へのヒアリング)。

日本の保険代理店企業

大手の保険代理店チェーンで、支店の制約を離れ、営業担当者がカフェでコンサルティング営業のシミュレーション練習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との対話練習が効果を生むのかを、比較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、AI練習を行った実験群と、AIを使用しなかった対照群を比較する統制実験を設計しました。

その結果、5つの独立した評価軸すべてで、AI練習を行った実験群が対照群を上回りました(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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