製品
トレーニングの場で、営業担当者がAIアバターに向かい、同じ商材の価値を製造や金融、教育といった顧客層ごとに伝え分ける練習をしているシーンです。

営業のAIロールプレイで、顧客像をどこまで作り込みますか

実在の取引先に寄せてシナリオを作り込めても、担当が変われば同じ設定は使えません。顧客像を三つほどの型に整理すれば、型の使い回しと本番に近い手応え、型別の比較がそろい、練習の設計を先に決められます。

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顧客像の設計でつまずく3つの場面

1社向けの設定が残らない

実在の取引先を細かく再現したシナリオは、担当の交代や商材の変更のたびに作り直しとなり、前回の設定が次に生きません。

顧客像が一般論にとどまる

一般的な担当者像で練習すると、どの場面にも当てはまる代わりに、懸念も決裁の重さも会話に出てきません。

型がそろわず比べられない

練習ごとに顧客像の作り方が違うと、担当者どうしのスコアを並べても、同じものさしで伸びを説明できません。

先に決めるのは顧客像の粒度

型にすれば設定は組織に残ります

シナリオを増やしても手応えは変わらず、営業チームの練習だけが重くなります。足りないのは機能ではなく、顧客像をどの粒度で置くかという判断なのです。

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?”
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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顧客像の型で設計する練習

型をテンプレートに残す

UMU AIロープレでは顧客像の型をテンプレートとして保存でき、担当や商材が変わっても同じ型から練習を始められます。

型ごとに懸念を設定

役職や検討の状況、価格や競合への懸念を型ごとに設定でき、一般的な顧客像では出てこない切り返しまで練習に入ります。

型別にスコアを見比べる

練習の結果を顧客像の型ごとに集計でき、どの型の対応に課題が残るのかをチーム単位で把握して、次の一手を選べます。

型をテンプレートとして再利用

業種別のテンプレートを取り込み、成果の出たシナリオを自社の型として保存して再利用できる画面です。

業種別の型を取り込んで整える

新しい商材が増えても、業種別のテンプレートを取り込み、自社の顧客像に合わせて整えるだけで練習を始められます。積み重ねた型が次の設計の出発点になります。

UMU AIロープレで顧客像を型ごとに用意

役職や性格、対話のスタイルや背景を自由に設定し、立場の異なる複数の顧客像を同時に用意できる画面です。

役職と懸念を型ごとに設定

型ごとに役職と懸念、決裁の重さを設定すると、本番に近い切り返しが会話に出てきます。AIが担うのは相手役と評価の統一までで、動機づけは人が引き受けます。

型別のスコアをチームで見比べられます

チームの練習データを段階や論点、反論の種類ごとに集約し、絞り込みながら組織の課題を確認できる画面です。

顧客像の型ごとに課題を把握

練習データを顧客像の型ごとに集約すると、どの型で対応が伸び悩むのかがチーム単位で見えます。育成の打ち手を、印象ではなく記録から選べるようになります。

3つの業種で進む型別の練習

抗体医薬品分野の大手製薬企業

抗体医薬品を手がける大手製薬企業が、AIとの練習でMRの学術的な対話力と製品説明力を高めている導入事例のイラストです。

新薬の上市が続き、訪問トークの浸透が追いつきませんでした。

UMU AIロープレを導入し、新薬の異議対応を繰り返し練習しました。

専門トレーニング期間が90日から28日に短縮されました(出典:導入企業へのヒアリング)。

生命保険を手がける外資系企業

グローバルに展開する金融保険グループで、担当者が資産設計の提案力を高めるために実践的な練習に取り組む導入事例のイラストです。

新人育成が支社ごとに進み、育成の質にばらつきがありました。

UMU AIロープレで、新人の対話練習を支社共通にしました。

3カ月後、顧客向け提案数が30%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

レディースアパレルの大手企業

500店舗超を展開する高級レディースアパレルグループの地区責任者が、移動中に商品説明と重要顧客への接客の話法を復習している導入事例のイラストです。

新人が高級顧客層との対話経験を積めていませんでした。

UMU AIロープレで、顧客タイプ別に接客を練習しました。

会員獲得率が前年比42%増加しました(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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