製品
商談後に営業マネージャーとメンバーが1対1で振り返り、見落としと商談の要点をその場で確認しているシーンです。

即決営業のセミナー後、メンバーの進め方を確認できていますか

即決を扱う営業セミナーで型を学べても、相手が考える段階で押し込んでいないかは、月末の数字に表れません。進め方の見極め、プロセス別の記録、全員分の一斉確認がそろえば、型を入れた直後の数週間を、一つの基準で確かめられます。

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即決営業のセミナー後に残る3つの課題

型を入れた直後の押し込み

学んだ型を早く使いたい気持ちが働き、相手がまだ検討している段階でも、その場で決めてもらおうと押す場面が増えます。

数字に表れない揺り戻し

引かれた商談は失注として上がらず、次回持ち越しや連絡の途絶という形で薄く広がるため、月末の集計には現れません。

同行では追いきれていない

同行に出られる日は限られ、メンバー全員の同じ場面を見るころには、押し方の癖はすでに定着しています。

空白は、セミナーの直後にあります

足りないのは、確認の手段です

セミナー直後の商談の変化を、マネージャーは本人の報告と月末の数字からしか把握できません。欠けているのは、同じ基準で見る手段です。UMU AIロープレが、その基準の役割を果たします。

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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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

セミナー後を確かめる仕組み

同じ場面で進め方を見る

UMU AIロープレで、決めに行く場面を同じシナリオで再現します。進め方の妥当性をプロセス別に確かめられ、指導の的が絞れます。

引いた商談を数値で追う

練習ごとのスコアと成長の推移が残るため、報告に表れない変化も追えます。どの段階でつまずいているかが、面談前に見えるようになります。

待たずに始められる練習

全員が同じ週に同じ場面を練習できるため、セミナー後の期間をまとめて見渡せます。押し方の癖が定着する前に、修正の手を打てます。

UMU AIロープレで商談戦略を確認

キーワードの一致だけで採点せず、自社の商談の型と段階ごとの基準に沿って、適切な進め方ができていたかを評価する仕組みを示した画面です。

押した場面の判断を採点

自社の商談プロセスと段階別の基準に沿って対話全体を分析するため、ヒアリングを尽くす前に決めに行った場面が、そのまま点数として表れます。手を入れる段階が、担当者ごとに分かります。

面談の前に開くチームの記録

チームの練習回数や実施の範囲と、一人ひとりの初回スコアから最高スコアまでの成長曲線を、マネージャーが確認できる画面です。

つまずく段階が分かります

チーム全体の練習データを段階別にたどれるため、押し込みが偏っている段階を特定できます。面談では、印象ではなく記録を手元に置いて話を進められます。

全員が同じ週に練習できます

チーム全員が同時に練習でき、指導する側は価値の高い戦略的な支援に集中できる、同時実施の仕組みを示した画面です。

観察の範囲を広げられます

同時に何人でも練習できるため、拠点が離れていても同じ週に全員の状況を確認できます。AIが担うのは反復練習の相手役と評価の統一までで、動機づけと最終判断はマネージャーの役割です。

各業界で育成の基準づくりに活用

医薬品分野の国内大手企業

大手製薬企業で、新任のチームリーダーがAIを活用し、マネジメントの対話と現場のコーチングを練習している事例の画像です。

新任のチームリーダー約100名が、現場業務とメンバー育成を兼ねていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレで3種類のコーチング対話を練習しました。

第3回の時点で98.1%が実践に移しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

生命保険分野の全国展開企業

大手生命保険会社で、多くの営業担当者が自宅から練習を続け、商談の準備を保っている事例の画像です。

全国3,000拠点に営業担当者が分散し、練習機会が偏っていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを導入し、学習の中心を練習へ移しました。

担当者は「マネージャーの助言や評価も現場に届くようになりました」と話します。

眼鏡小売分野の全国チェーン

全国展開する眼鏡店のスタッフが、実際の接客の流れをAIで再現し、専門的な提案の力を磨いている事例の画像です。

エリアマネージャー候補の育成方針を立候補型に切り替えました。

UMU AIロープレで、コーチング力と伝え方を練習しました。

候補者は「感覚的な指導から、言葉と図解で論理的に伝えられるようになりました」と語ります。

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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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