製品
商談後のコーヒーブレイクで、営業担当者が顧客側のキーパーソンと打ち解けて話し、事業の背景を深く聞き取っているシーンです。

顧客の本音を引き出す前に、話す理由をつくれていますか

深掘りの質問を重ねても、顧客の本音を引き出すところまで届かない原因は、質問の技術より前の段階にあります。未開示の事情の再現、相手を変えた反復、ヒアリングの即時評価がそろえば、相手が事情を話しやすい状態を自分でつくれます。

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本音が出てこない3つの理由

当たり障りのない答え

予算や時期の制約を尋ねても、検討中という答えで止まります。相手の側では、安全側の答えを選ぶほうが自然な判断になるためです。

同じ伝え方が通じない

前の商談で事情を話してもらえた伝え方が、次の相手には響きません。そのため、何を変えれば届くのかを確かめきれないままになります。

聞き方の反省で終わる

商談後の振り返りは、聞き方が甘かったという反省で終わりがちです。その結果、どの伝え方が事情を引き出せたのかが残りません。

相手が事情を出せる条件

話しても損をしないと分かる状態

制約が表に出ない商談に、営業チームは何度も向き合います。足りないのは、話しても損をしないと相手が判断できる状態づくりなのです。UMU AIロープレで、その見極めを商談前に確かめられます。

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。
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?”
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顧客の本音を引き出す手立て

未開示の事情を再現

UMU AIロープレでは、AI顧客に伏せた事情を設定できます。適切な問いかけで初めて開示されるため、聞き出す順序が身につきます。

相手を変えて反復

スマートフォンから何度でも練習でき、相手ごとに変わる見極めを回数を重ねて確かめられます。その結果、初回の面談で打ち手を選べます。

効いた伝え方が残る

練習直後にヒアリング段階の評価が届くため、聞き方の反省で終わらず、事情を引き出せた問いかけを次に持ち込めます。

UMU AIロープレで伏せた事情を再現

役職や性格、対話スタイル、懸念点まで細かく設定でき、現場で出会う複雑な購買者像を忠実に再現できる多面的なAI顧客ペルソナの画面です。

質問で開示される事情

受講者に伏せた事情をAI顧客に設定できるため、適切な問いかけを重ねて初めて相手の制約が開示されます。断片的な情報から仮説を立てて聞き出す流れを再現でき、本番でも同じ順序をたどれます。

移動の合間にも練習を重ねられます

通勤や休憩、出張の合間にスマートフォンから何度でも練習でき、高い頻度の細かな練習を日常にできる画面です。

回数を重ねて確かめる

事情を出しやすくなる伝え方は相手ごとに違うため、反応が返ってくる相手との反復に意味があると言えます。時間や場所を選ばず練習できるので、次の面談までに複数の切り出し方を試せます。

ヒアリング段階の即時評価

対話が終わった直後に、段階ごとの採点と改善が必要な箇所を示す構造化レポートが届く画面です。

段階別に分かる採点

練習の直後に段階別のスコアカードが出るため、ヒアリングで相手の事情を引き出せたかを毎回確認できます。AIが担うのは反復練習と評価の統一までで、顧客との関係づくりは担当者が進めます。

対話の練習を成果につないだ実績

練習方式を比べた製薬大手

循環器・がん領域を担う製薬分野のグローバル大手企業で、営業担当者が業務の合間にスマートフォンで時間制限のある練習に取り組むイラストです。

全国に分散した営業担当者5,500名に、実践に近い練習が届きにくい体制でした。

UMU AIロープレを導入し、対面研修の一部を対話練習に置き換えました。

オンラインで練習した担当者の業績が、集合研修のみの担当者を上回りました。

対話力を鍛える生命保険大手

日本の大手生命保険会社の営業職員が、屋外で断られる場面の練習に取り組み、営業の心理的な壁を乗り越えようとしているイラストです。

商品知識の研修は整う一方、お客さまとの距離の縮め方を鍛える手段が不足していました。

UMU AIロープレを導入し、独自の営業プロセスを反復できるシナリオに落とし込みました。

担当者は「営業職員が自信をもってお客さまへ説明できるよう、人材育成を強化していく」と話します。

大型セールに備えた子ども靴小売

有名な子ども靴ブランドを展開する小売企業の店舗スタッフが、休憩室でパソコンに向かって接客の練習に取り組んでいるイラストです。

前年の大型セールでは、店舗の接客トークが追いつかず売上目標に届きませんでした。

UMU AIロープレを活用し、迷っている顧客への接客を場面ごとに練習しました。

導入後初回の大型セールでは、売上目標達成率が128%に達しました(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
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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