製品
厳しい競合比較の場面で、価格への異議や他社提案の圧力に落ち着いて向き合うシーンです。

その相見積もりの営業トーク、価格以外の価値を示せていますか

想定問答を用意できても、他社の見積書を並べられた瞬間に営業トークが止まる場面があります。相見積もりの場面の再現と、直後の診断、そして回数を重ねる反復練習がそろえば、価格以外の理由で選ばれる商談へ変えられます。

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相見積もりの営業トークに潜む3つの課題

相見積もりで止まる会話

他社の提案書を横に置かれ、価格差の理由を問われると、機能の説明に戻ります。主導権は値引きの話へ移り、提案の軸が崩れるのです。

感覚に頼る失注の振り返り

失注後の振り返りが「押しが弱かった」という印象で終わります。どの工程で競合と差がついたのか、特定できないまま次の商談を迎えます。

練習の場を確保できていない

相見積もりの場面を安全に試せる機会がなく、現場の担当者は本番の商談を練習の代わりにしています。失敗の経験が個人の中にとどまります。

選ばれる理由は、価格の外にあります

準備の差が表に出る場面

相見積もりのたびに営業チームは価格の話へ引き込まれ、価値を伝えきれません。足りないのは知識ではなく、本番の圧力で切り返しを試す機会です。UMU AIロープレで、その環境を整えます。

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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価格以外で選ばれる準備

競合比較を先に体験

UMU AIロープレでは、価格交渉や競合比較の反論をAIが投げかけます。本番前に切り返しを試し、価格以外の材料を示せます。

振り返りを数値で確認

練習の直後に、工程別のスコアと改善点を確認できます。どの局面で差がついたのかを特定でき、同じ理由の失注を防げます。

練習の場を常に確保

スマートフォンから、回数の上限なく練習を始められます。提案の前夜でも切り返しを確かめられ、初回の商談から落ち着いて臨めます。

UMU AIロープレで競合比較を再現

反論シナリオを標準搭載し、対応の難しい顧客の問いかけを安全な環境で練習できる画面です。

反論のタイミングも設定

価格交渉や競合比較の反論をあらかじめ登録でき、AIが商談の流れに合わせて投げかけます。厳しい問いを安全な場で受け直すことで、場当たりの返答から準備された切り返しへ変わります。

工程別のスコアを即時に確認

構造化された評価レポートを即時に生成し、課題となった箇所を特定できる画面です。

工程別のスコアカード

練習が終わると同時に、導入からクロージングまでの工程別に採点したスコアカードを確認できます。どの工程で差がついたのかが分かり、担当者自身が次に直す一点を決められます。

すきま時間に何度でも練習できます

24時間いつでもモバイルから練習でき、レベルの進捗とチームのランキングを確認できる画面です。

回数の上限がない練習

モバイルから24時間、回数の上限なく練習を始められます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一という部分であり、目標設定や動機づけは、引き続き人が担う領域と言えます。

各業界の商談成果を後押し

製薬分野のグローバル大手企業

自己免疫疾患領域の大手製薬企業が、AI練習でMRの学術対話と製品紹介の力を高めた事例のイラストです。

新薬の相次ぐ上市で営業チームが1.6倍に拡大し、訪問トークの浸透が追いつきませんでした(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを導入し、新薬ごとの代表的な反論への対応を繰り返し練習しました。

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)。フォローアップ評価も41.8%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

生命保険分野の外資系大手企業

金融保険分野のグローバル企業で、資産運用担当者がデスクトップから提案の練習に取り組む事例のイラストです。

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出ていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを導入し、成約に至った練習記録を新人向けの学習内容に組み込みました。

3カ月後には、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)。アカウント数も2,000から7,000超へ拡大しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

アパレル分野の大手小売企業

多店舗を展開する高級レディースアパレル企業で、エリア担当者が移動中に商品説明と接客トークを確認する事例のイラストです。

多店舗を展開するなかで、値引きを起点にした接客から抜け出せずにいました(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを活用し、高級顧客層の複数の顧客タイプを再現した接客練習を重ねました。

導入当年の大型セールでは、自社チャネル経由の売上が前年比90%以上増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。会員獲得率も前年比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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