製品
顧客と一緒に試験導入の計画をつくり、節目と役割の分担をすり合わせて、立ち上げを早めるシーンです。

その営業のクロージングまでの流れ、どの回で区切っていますか

一度で通す形で流れを覚えていても、クロージングまでに何度か面談を重ねるうちに、どこまで進んだのかが分からなくなります。工程ごとの切り出しと記録の確認、次に確かめる点の見極めがそろえば、面談をまたいだ配分を決められます。

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クロージングまでに起きる3つの課題

進んだ位置の見えにくさ

流れは一度で通す形で覚えているのに、実際の商談は何度かに分かれます。前回どこで話が止まったかを、毎回思い出すところから始まります。

同じ説明から入り直している

どの段階をどの回で終えるかを決めていないため、次の面談も前回と同じ説明から入り直します。限られた時間の多くが前置きで終わります。

近づいた手応えを持てていない

回数を重ねても、締めに向かって進んでいるかを確かめられません。次の面談で何を確かめるべきかが、決まらないままなのです。

流れを面談単位に置き直す

不足しているのは配分の設計

つまずくのは流れの中身ではなく、何回目で何を終えるかの配分です。工程ごとの進み具合が見えないまま、判断は記憶頼りになります。UMU AIロープレが、その工程を切り出す場になります。

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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面談ごとの配分を組み立てる

工程だけを切り出して練習

UMU AIロープレでは、導入からクロージングまでの5段階から必要な工程だけを選んで練習できます。通しの練習と使い分けられます。

前回の到達点を記録で確認

工程ごとのスコアと推移が残るため、前回どこまで進んだかを次の面談前に確かめられます。説明の重複を減らせます。

次に入る工程を絞り込む

面談と面談の合間に、次に入る工程だけを繰り返し練習できます。締めに向かう手応えを、自分で確かめられます。

UMU AIロープレで工程単位の反復練習

AIを土台にした5段階の訪問フレームワークで、営業の手法を現場に根づく習慣へと変えていく画面です。

必要な工程だけを選んで練習

導入からクロージングまでの5つの段階があらかじめ組み込まれているため、途中の工程だけを選んで練習できます。通しの練習と使い分けながら、手薄な工程を重点的に詰められます。

面談の合間に、何度でも練習できます

持ち歩いて24時間取り組めるモバイル練習で、レベルの進み具合とチームの順位を、いつでもどこでも見られる画面です。

思い立った時に繰り返せる

スマートフォンから24時間いつでも練習でき、回数にも制限がありません。移動中や面談の直前に、次に入る工程だけを繰り返せるため、準備が整った状態で本番に臨めます。

工程別の記録で次の一手を判断

一人ひとりの進み具合を多角的に映し出し、課題のある箇所を突き止めながら、実務での力の伸びをデータで追える画面です。

前回の到達点が記録に残る

初回スコアと最高スコア、その差が工程別に残るため、前回どこで止まったかを次の面談前に確かめられます。どこから入るかを決めるのは担当者で、AIが担うのは練習と記録の部分です。

工程単位の練習を続ける現場

体外診断分野で世界展開する大手企業

【顧客事例】体外診断分野の大手企業で、AIによるコーチングを通じて医療機器チームの製品説明と臨床での対話の力を高めている様子を表したイラストです。

研修担当者5名が1,500名を受け持ち、認定は四半期に1回でした。

UMU AIロープレを導入し、5つの訪問工程に沿った模擬対話を随時実施しました。

認定は日程待ちから、準備ができた工程から受けられる形に変わりました(出典:導入企業へのヒアリング)。

生命保険分野で営業手順を体系化した企業

【顧客事例】大手生命保険会社の営業職員が、空港の待ち時間を使い、スマートフォンで商品の組み合わせの提案を練り直している様子を表したイラストです。

顧客開拓から提案までの3段階を定めていても、実行にはばらつきがありました。

UMU AIロープレを導入し、各段階を切り出してスマートフォンで練習できるようにしました。

「スマートフォンで場所を問わず対話型トレーニングができる」という声が届いています。

通信サービス店舗を全国展開する大手企業

【顧客事例】国内有数の通信系小売チェーンで、担当者が飛行機の移動時間に料金プランの反論対応と成約への進め方を練習している様子を表したイラストです。

店舗網の拡大で採用が加速し、新人が独り立ちするまでの育成が急務でした。

UMU AIロープレを活用し、接客とコンプライアンスの工程を一つのシナリオで練習しました。

独り立ちまでの期間は1カ月未満に短縮されました(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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