製品
営業担当者がパソコンの前で、腕を組んで懐疑的な表情を見せる仮想顧客とAIロープレに取り組み、相手の感情の変化がその場で表示されているシーンです。

無料の営業ロープレアプリの先で、商談力を伸ばす3つの条件

無料の営業ロープレアプリで練習を始められても、台本を読み上げるだけでは、想定外の切り返しに強くなりにくいものです。相手の反応の変化と、工程別の評価基準、そして練習の記録がそろえば、練習は商談の成果に結びつきます。

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無料アプリでの練習に生じる3つの限界

読み上げるだけの練習の限界

同じ台本を声に出す練習を重ねても、相手の出方は毎回同じです。商談で話の流れが変わった瞬間、準備した順番のまま進めてしまいます。

自己流の癖が固まる

「これで合っているのか」と確かめる物差しがないため、話し方の癖に気づけません。同じ進め方を重ねるうちに、直すべき点が定着します。

伸びを確かめられない

練習した内容がその場限りで消えるため、担当者は先月と比べようがありません。続けた分だけ力がついたのか、判断がつかないままです。

無料アプリで足りる範囲と、その先

練習量だけでは変わらない部分

練習を重ねても、営業チームの手応えは変わりにくいものです。相手の反応も、判定の基準も、練習の記録も手元に残らないのです。UMU AIロープレなら、この三つが一続きにつながります。

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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限界を越えるための設計

話し方で相手が変わる

UMU AIロープレを活用することで、AIの顧客役が話し方に応じて態度を変えます。想定外の展開に慣れ、本番での即応力が高まります。

自社の商談の型で採点

自社の商談の流れに沿った基準で、工程ごとの評価をその場で確認できます。どの工程に課題があるかが分かり、直す順番が決まります。

伸びを数値で確かめる

初回から最高までのスコアが記録に残り、練習のたびに伸びを見返せます。続けた成果が数値で見えるため、次の一歩を決めやすくなります。

予測できない商談展開を再現

担当者の受け答えに応じてAIの顧客が態度を変え、毎回異なる展開になる対話練習の画面です。

対話の中で態度を変えるAI顧客役

担当者が急いで結論を出そうとすると相手は口数を減らし、事情を先に確かめると検討の背景まで話してくれます。台本のない対話が毎回続くため、想定外の切り返しにも落ち着いて向き合えます。

UMU AIロープレで評価基準を統一

商談の各工程を自社の評価基準に沿って分析し、戦略の妥当性まで採点するAI評価の画面です。

自社の商談プロセスに沿った採点

導入からクロージングまでの各工程に、自社で定めた評価の観点を設定できます。キーワードの一致ではなく進め方そのものを見るため、現場で通用する力を測れます。

練習の記録から伸びを確かめられます

初回スコアから最高スコアまでの推移と、工程別や反論タイプ別の課題を一覧できる個人の成長データ画面です。

初回から最高までの成長曲線

練習ごとのスコアと課題が一回ごとに積み重なり、どの工程が伸びたかを自分で確かめられます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までであり、目標設定は引き続き人の役割と言えます。

各業界の営業現場での活用実績

体外診断分野の大手企業

体外診断分野の企業で、3名の担当者がノートパソコンを囲み、AIロープレの練習画面を見ながら話し合っているシーンです。

営業110名の育成を、少人数の研修担当が対面で担っていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを導入し、実際の訪問を想定した対話を工程ごとに練習しました。

その結果、参加率は100%に達しました(出典:導入企業へのヒアリング)。営業組織全体が同じ基準で練習に取り組める状態になりました。

日本の大手生命保険会社

生命保険会社の営業職員が、空港の待合スペースでスマートフォンを使い、AIロープレの練習に取り組んでいるシーンです。

1万名を超える営業職員に、自社の営業プロセスを練習する機会が不足していました(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを活用し、顧客開拓から提案までの自社プロセスを反復練習できるシナリオにしました。

担当者は「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」と振り返ります。

皮膚科領域の大手製薬企業

製薬企業の営業担当者が、自宅のソファでパソコンに向かい、AIの仮想顧客と対話練習を行っているシーンです。

営業200名に対し、声に出して練習する場が不足していました(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレの導入後、製品メッセージを声に出して説明する練習を重ねました。

資料を読み込む準備から、実際の対話で製品の価値を説明できる練習へと切り替わりました。

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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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