製品
ノーコードの設定から状況に応じて変わるシミュレーション、精緻な診断、データ管理画面まで、AIを活用した練習の全体像を一続きで示した図です。

AIを活用した営業ロープレで、経営層に成果を示せていますか

AIを取り入れた練習を重ねているにもかかわらず、経営層に示せる材料は受講率と満足度にとどまっています。商談の再現性とシナリオの展開スピード、そして成長データの可視化がそろえば、研修投資を事業成果として説明できます。

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営業ロープレの運用で残る3つの課題

練習と本番のギャップ

用意した台本どおりに進む練習では、値下げ要求や競合比較で切り返された瞬間の対応まで確かめられません。

シナリオの準備が追いつかない

新製品の発売が決まってからシナリオを現場で使えるようになるまで数週間かかり、立ち上げの山場を過ぎて研修が始まります。

成果を数字で示せていない

受講率と満足度までは集計できても、「反論対応がどれだけ伸びたか」を数値で示せず、研修予算は毎年見直しの対象になります。

成果を分けるのは練習の設計

練習の設計を見直す段階です

育成部門は、リアリティと速さ、成果の説明を同時に問われます。足りないのは回数ではなく、中身と結果を残す仕組みなのです。UMU AIロープレが担うのは、反復練習と評価基準の統一です。

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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3つの課題への打ち手

本番に近い商談を再現

UMU AIロープレを導入し、値下げ要求や競合比較の切り返しをAIが投げかけます。本番に近い緊張感の中で対応を確かめられます。

シナリオを数分で展開

資料を1枚読み込ませるだけでシナリオを組み立てられ、事業部門の判断で当日中に現場へ展開できます。発売の山場に研修が間に合います。

伸びをデータで示せる

初回スコアと最高スコアの変化を受講者ごとに追跡でき、反論対応の平均点として研修成果を経営層に報告できます。

5つの商談ステップに沿った練習

AIによる5段階の商談フレームワークで、営業手法を現場に根づいた習慣へと変えていく画面です。

5つのステップを毎回踏む

導入、ヒアリング、価値提案、反論対応、クロージングの5段階をAIとの対話に組み込むことで、練習のたびに商談の全工程をひと通り踏めます。学んだ型が、現場の行動として根づきます。

UMU AIロープレでシナリオを内製

ブロックを組み立てるように直感的に使えるノーコードの管理画面で、事業部門が独自の練習シナリオを自ら設定できる画面です。

事業部門だけで設定できる

ブロックを組み合わせるように顧客像や反論を画面上で設定でき、事業部門の担当者がそのままシナリオを公開できます。方針が変わっても、その日のうちに練習内容を差し替えられます。

チームの課題を数字で把握できます

チーム全体の能力診断ダッシュボードで、組織に共通する課題をひと目で捉え、データに基づく指導判断を支える画面です。

課題が個人か組織かを見分ける

商談の段階別、反論の種類別にチームの練習データを集約でき、個人のフォローで済む課題と研修設計の課題を切り分けられます。経営会議では、活動量ではなく能力の変化を示せるようになります。

製薬・保険・小売での導入実績

抗体医薬品分野の大手製薬企業

自己免疫疾患領域の大手バイオ医薬品企業が、AI練習で営業担当者の学術的な対話力と提案力を高めた事例の画像です。

新薬の相次ぐ承認により、営業組織が1.6倍に拡大しました(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、医師への新薬提案を発売前から繰り返し練習しました。

その結果、専門トレーニング期間は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)。

国内で展開する外資系生命保険会社

大手生命保険会社の営業担当者が、自宅からの練習で高い頻度の商談準備を保っている事例の画像です。

新人育成が支社ごとに進められ、指導の基準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、対面での指導の一部を、AIを相手にした提案練習に置き換えました。

その結果、3カ月後には顧客への提案数が30%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

全国展開する眼鏡小売チェーン

眼鏡小売チェーンの店舗スタッフが、AIで実際の接客の流れを再現し、専門的な相談対応力を磨いている事例の画像です。

エリアマネージャー候補の育成では、傾聴力や伝達力を座学だけで鍛えにくい状況が続いていました。

そこでUMU AIロープレを活用し、コーチングとプレゼンテーションの対話を5カ月間練習しました。

「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った」という声が届いています。

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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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