製品
ニーズを引き出す対話練習で、適切な質問を投げかけ、深く聞き取ることで表に出ていない課題を明らかにするシーンです。

人材系の営業トークで、求人要件の実情まで聞き出せていますか

「職種と経験年数はうかがえたはずなのに、ご提案した方を見て、イメージと違うと言われてしまう……」人材系の営業トークで難しいのは、募集要項に書ける条件の先にある実情を引き出す場面です。現場がその人に任せたい仕事の範囲や、前任の方が続かなかった背景は、こちらから聞かない限り出てきません。そこを飛ばして候補者をご紹介すると、求人企業にとっても働く方にとっても不本意な結果になりやすいのです。

トークの差は質問に表れます

成否を分けるのは要件の具体化

人材系の営業では、紹介できる候補者の幅よりも先に、求人要件をどこまで具体化できたかで結果が分かれます。募集要項に並ぶのは、職種名、必要な経験、勤務地、就業条件といった、書式に収まる情報です。一方で求人企業の現場が本当に困っているのは、繁忙期にどの業務を任せたいのか、既存メンバーとどう役割を分けたいのか、といった部分です。ここが言葉になっていれば、ご紹介する方の順番も、条件のすり合わせの進め方も決まってきます。逆に空白のままだと、条件が合うはずの方をご紹介しても見送りが続きます。ただし、この具体化ができるかどうかは、商談当日の話し方だけで決まるわけではありません。

練習の対象になっていない質問

多くの営業チームが練習しているのは、自社サービスの説明と、料金や対応スピードへの反論対応です。どちらも答えが決まっているため、ロープレの台本に落とし込みやすい部分と言えます。ところが、求人要件を掘り下げる質問には決まった正解がありません。相手の返答によって次に聞くべきことが変わるため、台本の形にしにくく、練習の順番は後回しになります。難しいのは要件を聞き出す力そのものではなく、それを繰り返し試せる場を用意することなのです。

聞き出す練習が続かない理由

同僚役では曖昧さが出ない

求人企業役を務めるのは、たいてい同じ職場の同僚です。相手は要件を知っているため、少し聞けば整理された答えが返ってきます。本番で向き合う採用担当者は、まだ言葉になっていない要望を抱えたままです。聞き出す難しさそのものが、練習では再現されにくいのが現実です。

聞き方は同行でしか見えない

だからこそ、実際にどう聞いているかは、上長が商談に同行した数回でしか把握できません。担当者は拠点ごとに分かれ、日中は求人企業と就業中の方への対応に追われています。一人ひとりの質問の進め方に付き添える時間は、どうしても限られてしまいます。

振り返りが感覚に頼りがち

そのため、商談後の振り返りは、もう少し深く聞こうという助言にとどまります。どの質問を足せば背景まで話してもらえたのか、どの言い方で相手の口が重くなったのかは、記録に残りません。次の商談でも同じ順番で同じことを尋ね、改善のきっかけをつかめないまま進んでしまいます。

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
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。
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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

条件の先にある事情を、質問で引き出せます

自由に設定できる多面的なAI顧客ペルソナによって、現場で出会う複雑な顧客像を忠実に再現できる画面です。

質問で引き出す採用の背景

はじめは職種名と経験年数しか話さない採用担当者を、UMU AIロープレのAI顧客として設定できます。踏み込んだ質問を重ねれば、任せたい業務の範囲や、増員を決めた背景まで話し始めます。確認が浅いまま提案に入れば、返ってくる言葉も表面的なままです。本番と同じ手応えを、何度でも確かめられます。

上長の同行を待たずに、回数を重ねられます

同時利用に制限のないトレーニング基盤で、チーム全員が同時に練習し、指導する側はより価値の高い戦略的な指導に集中できるシーンです。

移動の合間に重ねる練習回数

担当者は、求人企業への訪問の合間に、スマートフォンから練習を始められます。相手役の予定を押さえる必要がないため、同行の機会を待たずに、要件を掘り下げる質問だけを繰り返し試せます。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、これまでどおりマネージャーの役割です。

どの質問が足りなかったか、すぐ分かります

AIによる一人ひとりに合わせた診断と改善の処方で、画一的な指導ではなく、担当者ごとに最短の改善ルートを描く画面です。

対話直後の具体的な改善提案

練習が終わると、UMU AIロープレが対話のプロセスごとに評価をまとめます。あいさつ、募集背景の確認、就業条件のすり合わせのどこで確認が浅かったのかを、実際の言い回しとあわせて示します。もう少し深く、という感想ではなく、次に足す一言が分かった状態で商談に向かえます。

対話の練習に活用されています

生命保険分野の大手企業

【顧客事例】大手の生命保険企業が、自宅での練習を通じて、多数の営業担当者が高い頻度で商談に備えられる体制を実現したシーンです。

日本国内で事業を展開する外資系の生命保険会社では、新人育成が支社ごとに進められ、指導の質にばらつきが生じていました(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、全員が同じシナリオと評価基準で対話を練習できる体制を整えました。

その結果、3カ月後の顧客への提案数が30%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。基準がそろったことで、新人が自ら提案へ踏み出すまでの時間を縮められたと言えます。

小売分野の全国チェーン

【顧客事例】有名な眼鏡小売チェーンで、店舗スタッフがAIを使って実際の接客の流れを模擬し、専門的な視力相談のスキルを高めているシーンです。

全国に店舗を展開する眼鏡チェーンでは、次期エリアマネージャー候補の傾聴力を、座学だけでは鍛えにくい課題がありました(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、時間や場所を問わず対話と振り返りを繰り返せる環境を整えました。

担当者からは、対話型なので話す練習になり、実際の接客にも活かせているという声が寄せられています(出典:導入企業へのヒアリング)。感覚に頼っていた指導が、言葉で説明できる指導に変わりました。

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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
100社が導入
Fortune 500企業
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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
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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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