製品
自宅など場所を選ばず、モバイルからAIを相手に営業の練習を高い頻度で重ねられるシーンです。

楽しい営業の練習が、20回目まで続くツール

導入した直後は練習の回数が伸びても、3週間後には手が止まってしまいます。楽しい営業の練習を支えるツールかどうかは、手応え・段階・伸びという三つの設計で決まり、20回目の練習まで続けられます。

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3週間後に残らない練習

手応えが返ってこない

練習を終えても「全体的に良かった」という一言だけが残り、次に何を直せばよいかが分からないまま、回数だけが増えていきます。

難易度が最初のまま

同じシナリオを同じ設定で繰り返す形になり、慣れた担当者には物足りず、不慣れな担当者には重すぎる状態が続きます。

伸びを比べる先がない

直近のスコアしか残らないため、半年前からどこが変わったのかを示す材料が、人材開発部門の手元にありません。

楽しさは、続けるための条件

必要になるのは20回目

人材開発部門に問われるのは、最初の一回ではなく20回目です。手応えも段階も伸びもないまま回数を求めれば、練習は作業に変わるのです。UMU AIロープレは、この三つを備えています。

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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続く練習をつくる設計

その場で次の一手が返る

UMU AIロープレは対話の直後に評価と改善案を返すため、何を直せばよいかが分かり、次の一回にすぐ取りかかれます。

段階が上がっていく

練習の難易度が段階的に上がる形にすることで、慣れた担当者にも取り組む理由が残り、3週間後の練習量を保てます。

伸びが数字で残る

一回ごとの結果が記録として残る形にすることで、本人が自分の変化に気づけるようになり、次の練習に向かいやすくなります。

UMU AIロープレで次の一手まで提示

AIが一人ひとりに合わせた診断と改善の道筋を示し、最短の上達ルートを描き出す画面です。

その場で分かる診断と改善案

対話が終わった直後に、商談の段階ごとの評価と、次に練習すべき点が返ります。内容は一人ひとりの会話から組み立てるため、担当者は迷わずに練習を再開できます。

少しずつ難しくなる設計

段階的なレベルへの挑戦を通じて、練習を自分の課題として取り組める仕組みを示す画面です。

次の段階が開く仕組み

到達したレベルに応じて上位のシナリオが開くため、同じ内容の繰り返しになりません。難易度が少しずつ上がることで、力量に合った手応えを保ったまま練習を重ねられるようになります。

前の自分との差を確認

移動中や空き時間でも、モバイルからいつでも練習を重ねて進み具合を確認できる画面です。

初回と最高スコアの推移

初回スコアと最高スコアが時系列で残るため、3週間前の自分と今の差を数字で確認できます。AIが担うのは練習相手と評価までで、目標をどこに置くかは人材開発部門の役割なのです。

各業界で続いている実践練習

国内大手生命保険会社

日本の大手生命保険会社が、屋外で断りへの対応を練習し、営業の心理的なハードルを越えていくシーンです。

営業担当者が練習したがらない、練習に踏み出しにくいという問題がありました。

UMU AIロープレを導入し、評価的な態度を取らない相手と、同じ質問を何度でも繰り返せる練習に切り替えました。

予約も相手のスケジュール調整も不要になり、営業担当者と管理職の双方を対象に、20以上のシナリオを展開しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

全国展開の子ども靴小売企業

子ども靴の小売ブランドで、店舗スタッフがバックヤードで関連商品の提案トークを練習しているシーンです。

客単価の向上と前払い型会員制度の拡大という二つの重点目標を掲げていましたが、いずれも店舗スタッフの接客トーク力に大きく左右されました。

UMU AIロープレを活用し、来店から購買決定までの流れを対話型シナリオとして再現し、会員制度の案内トークを練習しました。

導入後初回の大型セールにおける売上目標達成率は128%に達しました(出典:導入企業へのヒアリング)。前払い型会員数は前年比28.1%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

バイオ医薬品分野の大手企業

バイオ医薬品企業の大規模なワクチン営業組織が、AIを活用して育成の基準をそろえているシーンです。

本部が配る資料が現場で一貫して実行される保証がなく、新入社員の多くは実践経験が不足していました。

UMU AIロープレを導入し、同じ訪問シナリオライブラリを販売代理店+社内営業800名が同じ基準で利用しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

AIは各受講者の実際のパフォーマンスに応じて個別フィードバックを行い、独り立ちまでの期間は60日から30日に短縮されました(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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