製品
電話でのアプローチと商談フォローアップで、緊張感の高い通話環境の中でその場の応答の組み立てを身につけるシーンです。

インサイド営業で、相手に伝わっているかを確かめにくい理由

電話で説明を終えたあと、伝わったのかを確かめきれないまま、次回の日程の話に移る場面があります。インサイド営業(内勤で行う営業)では、対面のように相手の表情や手元の動きが同時に入ってくるわけではありません。伝わったかどうかは、相手の言葉の側から取りに行くことになるのです。

伝わったかどうかは、どこに現れるのか

入ってくる手がかりが限られます

対面の商談では、相手の表情、資料をめくる手、同席者との視線のやり取りが同時に入ってきます。伝わっているかどうかは、言葉以外からも読み取れます。インサイド営業では、この入り方が変わります。電話であれば、届くのは声だけです。オンラインの商談でも、カメラが切れていることは珍しくありません。画面共有した資料を相手がどこまで目で追っているかも、こちらからは分かりません。そのため、伝わっているかどうかを、相手の言葉の側から取りに行くことになります。相づちが短くなっていないか、こちらの言葉をそのまま繰り返しているか、質問がどのタイミングで出てくるか。読み取れる材料が限られるぶん、一つひとつの重みが増します。どこを手がかりにするかは担当者ごとに違い、チームの中で共通の見方になっているわけではありません。

話せる時間も長くありません

買い手の側は、営業と話す前に自分で情報を集めるようになっています。Gartnerが2026年に公表した調査では、B2Bの買い手の67%が、営業担当者を介さない購買体験を望んでいます(出典:Gartner 2026)。話せる時間そのものが短くなるなかで、限られた手がかりから確かめる場面が増えているのです。

読み取りは、どこで身につくのか

何を手がかりにしているのか

うまく進んでいるときの担当者は、相手の相づちが短くなった瞬間に説明を止め、質問の中身から伝わり方を判断し直しています。ただ、その判断を本人が言葉にできるとは限りません。何を見て決めたのかを尋ねても感覚的な答えにとどまり、チームで共有されないまま残ります。

社内の練習では再現しにくい

同僚を相手にした練習では、前提を共有しているぶん、相づちも質問も本番とは違う形で返ってきます。手がかりの少なさという条件そのものが再現されず、確かめる判断を試す場になりにくいと言えます。

練習の対象をどう決めるか

鍛えたい対象は、話し方のなめらかさではありません。限られた手がかりから伝わっているかを確かめ、必要なら聞き方を変える判断です。これを同じ基準で試せる場をどう用意するかが、育成側の検討点になります。

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
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読み取りの基準を、チームで共通化できます

透明性が高く設定も変えられる評価エンジンで、自社の営業戦略に深く合わせて配点を柔軟に調整できる画面です。

評価基準の柔軟な設定

UMU AIロープレでは、相づちの変化や質問の出方をどの段階で確かめるかを、評価の基準として設定できます。AIが顧客役を務め、練習ごとに同じ基準でスコアと改善点を返すため、何を見て判断したのかを言葉にして残せます。

本番に近い反応を、その場で再現できます

多面的に設定できるAI顧客ペルソナで、現場で出会う複雑な顧客像を忠実に再現できる画面です。

顧客タイプ別の対話シナリオ

AIは、口数の少ない相手や、話を先に進めたがる相手など、性格や話し方の異なる顧客を演じ分けます。同僚との練習では返ってこない反応に触れられるため、相づちや質問から相手の状態を確かめる練習を、本番に近い条件で重ねられます。

チームの課題が、データから見えてきます

チーム全体の能力診断ダッシュボードで、組織的なスキルの課題を一目で捉え、コーチングの判断をデータで裏づけられる画面です。

チーム単位の練習データ

練習の記録はプロセスごとのスコアとしてまとまり、どの段階で確かめる動きが足りていないかを、チーム単位で確認できます。AIが担うのは反復練習の場と評価基準の統一までであり、目標設定や動機づけは、引き続きマネージャーの役割です。

オンライン中心の営業組織での活用例

生命保険・5万名規模

大手生命保険企業の導入事例で、大規模な営業組織が在宅での練習を通じて高い頻度で商談への備えを保つイラストです。

日本最大級の生命保険会社では、顧客と対面で面談する機会が減りオンラインでの接点が増えるなかで、全国3,000拠点に分散する5万人の営業担当者を集合研修だけで継続的にカバーすることが難しくなっていました(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、知識のインプット中心の研修から、実際に話して確かめるアウトプット型の実践練習へと切り替えました(出典:導入企業へのヒアリング)。

その結果、動画視聴数は100倍、コンテンツ量は10倍に増加しました。AIによる即時フィードバックにより、営業担当者は自分のペースで練習を続けやすくなっています(出典:導入企業へのヒアリング)。

製薬・5,500名規模

グローバル最大手の製薬企業の導入事例で、製薬チームのマネージャーがAIシミュレーションを活用し、1対1のコーチング力を高めるイラストです。

全国に分散する営業担当者5,500名を抱えるグローバル製薬企業では、知識習得型の研修が中心で、研修担当者が全員に即時で客観的なフィードバックを提供することが難しい状況でした(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレが対面研修の一部を代替し、オンライントレーニング群とオフライン研修群を比較するABテストを設計しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

その結果、オンライントレーニング群の業績が、オフライン研修群を上回りました。直属マネージャーは、部下の行動と習得状況をダッシュボードで把握し、精度の高い1on1コーチングを行えるようになりました(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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