製品
適切な質問を投げかけて深く聴き取り、表に出ていない課題を引き出すニーズヒアリングの対話練習シーンです。

個人で受ける営業研修を、自分の案件に落とし込めていますか

会社が用意する研修とは別に、自分で営業研修を探す個人の方がいます。ただ、公開講座やオンライン講座の題材は不特定多数に向けて作られており、自分が扱う商材や顧客とは重なりません。学んだ型を自分の案件に置き換える作業は、受講した本人に委ねられます。その置き換えが正しかったかも、一人で判断するほかないのです。

学んだ型は、職場で誰が確かめるのか

試した結果を判断する人がいない

公開講座やオンライン講座は、不特定多数に向けて設計されています。扱われる事例の多くは他業界のもので、自分が担当する商材や顧客像とは前提が異なるのです。例えば、講座で習った質問の順序を、翌週の商談でそのまま試したとします。相手の話が想定と違う方向へ進み、途中で元の順番に戻せなくなりました。商談後に振り返ろうとしても、その順序を知っているのは自分だけです。上司や同僚は講座の中身を知らないため、どこで外したのかを一緒に確かめてくれる人がいません。マネージャーが見るのは、商談が次に進んだかどうかという結果になります。どの問いかけが効いて、どこで話がそれたのかという過程までは、たどりにくいのが実情です。

確認する仕組みが職場にない

研修そのものの質とは別に、受けたあとを確かめる手立てがありません。同じ講座を受けた人が職場にいなければ、比べる相手も、基準をすり合わせる相手もいないままです。自分の対応が変わったのか、相手がたまたま話しやすかっただけなのか、切り分ける材料が手元にありません。結果として、次に何を直すかが決まりません。

個人で完結する学びの限界

自分だけがやり方を変える

研修で学んだ進め方が、職場の標準と一致するとは限りません。自分だけが質問の順序を変えると、案件の共有や報告の形式と噛み合わない場面が出てきます。説明する手間が増え、やがて元のやり方に戻ってしまうのです。

選ぶ基準が手元にない

費用や時間を自分で負担する場合、選び方に基準が要ります。ところが講座の中身を受講前に確かめる手立ては限られており、自分の商材に合うかどうかは受けてみるまで分かりません。

個人の学びを基準につなぐ

ここで問われるのは、講座の質よりも、受けたあとを支える仕組みです。自分の商材で繰り返し試せて、その場で良し悪しが返ってくる場を、個人の手だけでどこまで用意できるでしょうか。

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?”
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

チームと同じ基準で、型を練習できます

自社の業務ロジックを深く反映し、独自の商談フレームワークとAIの採点基準を組み込んだ設定画面です。

共通の評価基準に沿った練習

UMU AIロープレでは、自社が定めた商談プロセスと評価基準が、そのままAIの採点の土台になります。導入トークからヒアリング、異議対応まで、チームで共有している型に沿って練習できます。自分だけが別のやり方を持ち込む状態にならないため、学んだ内容をそのまま案件の進め方や報告につなげられます。

実際に会う顧客を、相手役にできます

職種や性格、話し方、背景を自由に設定でき、現場で出会う多様な顧客像を忠実に再現できるAI顧客ペルソナの設定画面です。

実際の顧客像を再現したAI顧客

AIが演じる顧客は、役職や性格、話し方、背景を細かく設定できます。価格に厳しい相手、関心の薄い相手、細部にこだわる相手など、自分が実際に会う顧客像をそのまま相手役にできます。一般的な事例で学んでから、あとで自分の案件に読み替える手間がなくなります。

練習の直後に、次の一手が分かります

会話の直後に数秒で生成される構造化レポートで、どのプロセスで課題が出たのかを正確に示し、一回ごとの練習を成長につなげる画面です。

その場で返る構造化フィードバック

会話が終わった瞬間に、プロセスごとのスコアと改善点がレポートとして返ります。「よくできていました」の一言で終わらず、どの発言が効いて、どこで課題が出たのかを自分で確かめられます。AIが担うのは、反復練習と評価の標準化という部分です。目標の立て方や動機づけは、引き続き人の役割になります。

すでに練習の場を整えた企業があります

日本大手の生命保険会社

生命保険の営業担当者が、空港での待ち時間にスマートフォンで商品提案のトークを練習している導入事例のイラストです。

日本大手の生命保険会社では、営業プロセスを知っていても対話で実行しきれない開きがありました(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、重要な場面を反復練習できる形に整えました。

その結果、時間や場所に縛られない練習の場が生まれました(出典:導入企業へのヒアリング)。

500店舗超のアパレル企業

500店舗超を展開する高級レディースアパレルグループのエリア担当者が、移動中に商品の訴求点とVIP接客のトークを確認している導入事例のイラストです。

500店舗超のアパレル企業では、新人スタッフに高価格帯の顧客との対話経験が不足していました(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、実際に来店する顧客像に合わせたAI顧客を用意しました。

その結果、顧客像に合わせた練習によって接客の質が変わり、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)。

資料をダウンロード 導入について相談する

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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