製品
電話でのアプローチと案件フォローの場面で、緊張感のある通話環境の中で即応の進め方を身につけているシーンです。

その営業の電話、AIロープレで切り返しまで鍛えていますか

台本を読み込んでいても、電話口で「今は間に合っています」と返された瞬間、次の一手が浮かばないことがあります。AIを相手に繰り返せる練習量、断りへの切り返し、その場で返る評価がそろえば、営業の電話は入口から変えられます。

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電話営業の練習に潜む3つの課題

電話の練習機会が限られる

相手役を頼める同僚も自分の商談を抱えており、担当者は台本を目で追うだけで架電に向かいがちです。

断り文句に即応できない

「他社で足りています」と返された瞬間、比較の話に踏み込めないまま通話を終えることになります。

振り返りが感覚に頼っている

上司が横にいない状態で架電した日は、うまくいかなかった感覚だけが残り、どの発言が原因だったのかを特定できません。

電話は場数だけで伸びません

足りないのは回数ではなく設計です

営業チームは、練習相手も断りへの答えも自力でそろえています。個人の努力に委ねる限り、電話の質はばらつくのです。UMU AIロープレを活用し、一人で練習を積める環境を整えられます。

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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練習は3点で組み立て直せます

いつでも一人で練習できる

UMU AIロープレの活用により、担当者は相手役の予定を待たずにスマートフォンから練習でき、架電前の準備が日常の習慣になります。

断り文句への対応を反復する

価格や競合比較といった断りを事前に設定でき、AIが会話の中で投げかけます。反復により、通話中に言葉が止まる場面を減らせます。

振り返りを客観データに変える

通話終了と同時にプロセス別のスコアと改善点を確認でき、次の架電で直すべき点が具体的になります。

UMU AIロープレで一人練習を習慣に

他者の目を気にせず取り組めるプライベートな練習空間を示し、批判される不安を抑えて思い切って試行錯誤できる様子を表したイラストです。

スマートフォンで完結する練習

自分だけの空間で何度でも試せる練習を、スマートフォン1台で完結するAIとの対話によって実現できます。AIが担うのは練習相手の役割で、目標設定は担当者と上長が決めます。

頻出の断りで切り返しを鍛えられます

あらかじめ用意された反論シナリオのライブラリを使い、対応の難しい顧客からの指摘を安全な環境で練習できる画面です。

価格や競合比較の異議設定

本番の押し返しに動じない状態を、価格交渉や競合比較の断りを組み込めるシナリオ設定によって作れます。AIが会話の頃合いで投げかけるため、その場で言葉を組み立てる力が育つと言えます。

練習ごとの課題を段階別に可視化

練習が終わった直後に構造化された評価レポートが表示され、改善が必要なポイントを段階別に確認できる画面です。

商談プロセス別のスコアカード

どの発言で評価が下がったかを特定できる状態を、通話終了と同時に出るプロセス別のスコアカードによって作れます。改善点がその場で分かるため、次の架電までに直す動きへつながります。

営業現場の成果につながる導入実績

自己免疫疾患領域の製薬企業

自己免疫疾患領域を代表するバイオ医薬品企業が、AI練習によって営業担当者の学術的な対話力と製品紹介の習熟度を高めた事例のイラストです。

医師との面談は時間が限られ、話が途中で遮られる場面が続いていました。

UMU AIロープレを導入し、新薬の異議対応を応答が自然に出るまで繰り返し練習しました。

その結果、フォローアップ評価の成績が41.8%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

日本大手の生命保険会社

日本大手の生命保険会社で、営業職員が屋外で断られる場面を練習し、営業活動における心理的な抵抗を乗り越えている様子のイラストです。

対人での練習に気まずさを感じる営業職員が多く、練習の頻度が上がりませんでした。

UMU AIロープレを導入し、拒否への対応やクロージングなど5つの領域をスマートフォンで練習できるようにしました。

自分の空き時間に練習を始められるようになり、営業職員が継続してトークを磨ける状態に変わりました。

高級レディースアパレル企業

500店舗超を展開する高級レディースアパレルグループで、エリア担当者が移動中に商品の訴求点とVIP接客のトークを確認している様子のイラストです。

新人の販売スタッフは高額商品を扱う顧客との対話経験が乏しく、提案が値引きの案内に偏っていました。

UMU AIロープレを活用し、要求の異なる複数の顧客像を設定して、店舗をまたいで同じシナリオで練習しました。

その結果、導入した年の会員獲得率は前年比で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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