製品
ノーコードでの設定から実践的な対話、精度の高い診断、データの集計までがひとつながりになった練習の全体像を示すシーンです。

AI営業ロープレの成果が見えないとき、何を先に疑うか

練習の回数を重ねていても、商談の成果がすぐには変わらない時期があります。AI営業ロープレの工程別の評価と、条件をそろえた比較、そして手元に残る記録があれば、何から確かめるかを先に決められます。

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AI営業ロープレ導入後に残る3つの課題

どこを直すかが決まらない

「もう少し回数を増やそう」で終わってしまうと、シナリオの中身を見直す機会が後回しになります。担当者ごとに違う結論が出たままです。

練習の中か外かを分けにくい

商材や引き合いの状況が変わった時期と、練習を始めた時期が重なると、成果の動きがどちらによるものか判断できません。

施策ごと入れ替えてしまう

原因を絞れないまま別の施策に切り替えると、それまで効いていた部分の記録も途切れ、次の判断材料が手元に残りません。

疑う順番は、始める前に決まります

切り分けの順番も、設計のうち

育成担当は、成果が動かない理由を示せないまま次の施策を選びます。不足しているのは打ち手の数ではなく、確かめる順番なのです。UMU AIロープレなら、判断のもとになる記録が残ります。

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
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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原因を絞る3つの材料

工程別に、伸びを絞る

UMU AIロープレは商談の工程ごとにスコアを出すため、シナリオと回数のどちらを見直すかを、担当者間で同じ根拠から判断できます。

条件をそろえて比べる

シナリオ別・期間別にデータを絞り込めるため、条件を変えた前後を並べて確認でき、成果の動きを練習の側から検討できます。

変えた記録を手元に残す

シナリオをテンプレートとして保存できるため、条件を一つだけ変えた運用に切り替えても、何を変えたかが記録として残ります。

UMU AIロープレで工程別に課題を特定

導入からクロージングまでの5つの商談段階を示すレーダーチャートと、一人ひとりの課題に合わせた改善コーチングのカードが並ぶ画面です。

工程ごとのスコアカード

商談の工程は、導入からクロージングまで5つに分かれています。工程ごとにスコアが出るため、練習の中のどこが伸びていないかを絞り込めます。回数を増やす前に、直す箇所が分かるのです。

シナリオ別・期間別の比較ができます

工程や論点、反論の種類ごとにチームの練習データを集計し、多角的に絞り込めるチーム診断ダッシュボードの画面です。

条件をそろえた比較機能

メンバー・期間・シナリオでデータを絞り込めるため、条件を変える前と後を並べて確認できます。練習の中の変化はここで見えますが、商材や市場の動きまでAIが判断するわけではありません。

変更の履歴をテンプレートに保存

業種別のテンプレートを一度の操作で取り込み、実績のあるシナリオを組織の資産として再利用できる画面です。

シナリオのテンプレート化

効果を確かめたシナリオはテンプレートとして保存でき、条件を一つだけ変えた運用にも移せます。記録は答えそのものではありませんが、練習の外側の事情を検討する出発点になると言えます。

業種を越えて育成の検証に活用

糖尿病・免疫領域のグローバル大手企業

医療分野のグローバル大手企業が、デジタルの活用によって製薬チームの実践練習の定着を早めた事例のイラストです。

製品ラインごとの研修講師が限られ、全担当者への個別指導は現実的ではありませんでした。

そこでUMU AIロープレを活用し、標準化された製品紹介の練習を高い頻度で実施しました。

その結果、累計102,834回の練習が実施され、成績と練習回数の間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)。

保険代理店を手がける国内企業

日本の大手保険代理店チェーンで、資産設計の担当者が拠点を離れ、カフェで提案の模擬練習に取り組む事例のイラストです。

AI練習に効果があるのかを、比較データで示す必要がありました。

そこでUMU AIロープレを活用し、練習を行う群と行わない群に分けた統制実験を設計しました。

その結果、5つの評価軸すべてで、AI練習を行った群が上回りました(出典:導入企業へのヒアリング)。

眼鏡小売分野で全国展開する企業

全国展開する眼鏡小売チェーンで、店舗スタッフがAIとの練習を通じて接客の流れと専門的な相談対応を磨いている事例のイラストです。

エリアマネージャー候補の育成を、実績による抜擢から立候補型へ切り替えていました。

そこでUMU AIロープレを活用し、傾聴力と伝達力を、時間や場所を問わず反復練習できる環境を整えました。

担当者からは「感覚的な指導から、言葉と図解で論理的に伝えられるようになりました」という声が寄せられています。

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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)
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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