製品
ニーズを引き出す対話の練習として、適切な質問を投げかけ、深く聞き取りながら潜在的な課題を明らかにするシーンです。

その保険営業の見込み客探し、意向を確かめられていますか

保険営業の見込み客探しに時間を割けても、目の前の相手が本当に必要としているかは、会って話すまで分かりません。ヒアリングの反復、工程ごとの評価、共通の判断基準。この3点を練習に組み込めば、見極める精度が上がります。

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訪問を重ねても見極めは進みません

必要性を確かめられていない

訪問先を増やしても、会えた数だけが増える月があります。お客さまの状況を聞けないまま、必要かどうかの判断が後回しになります。

説明が先に立っている

相手の事情を聞く前に商品の説明へ入ると、話がかみ合わなくなります。関心のない話題が続き、面談の残り時間が短くなります。

人によって違う見極めの基準

見込みが薄いという判断の目安は、担当者ごとに違います。同じお客さまでも追い方が変わり、時間の使い方にも差が生まれます。

見極めは対話の中で決まります

聞き出す工程がそろっているか

会えた相手の意向を確かめる工程が、担当者の判断任せになっています。聞き出す力を安全に鍛え、同じ基準で確かめ直す場が整っていないのです。UMU AIロープレが、その場を担います。

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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見極めの精度を高める設計

顧客像を変えた聞き出しの練習

UMU AIロープレでは、立場や家族構成の異なるお客さま像を設定できます。質問しなければ本音が出ない設計で、聞き出す力が育ちます。

聞く工程を先に置く設計

導入からヒアリング、価値提案までの工程ごとに評価を確認できます。意向を確かめる前に説明へ進んでいないか、その場で分かります。

チーム共通の合格基準

合格の目安をチーム共通で設定し、全員が同じ基準で練習します。見込みの判断にばらつきが出にくくなり、時間の配分もそろいます。

隠れた事情を引き出す練習

役職や性格、対話スタイル、背景を自由に設定でき、懐疑的な相手や無関心な相手など複数の異なる顧客像を同時に用意できる画面です。

条件つきで開く顧客の本音

お客さま役のAIには、家族構成や勤務先の状況といった事情をあらかじめ設定できます。適切に質問して初めて開く仕組みのため、聞き出す順番が身につくトレーニングになります。

UMU AIロープレで工程別の評価

企業が定めた訪問フレームワークと段階ごとの評価基準に沿って、適切なタイミングで適切なアプローチを取れたかを戦略のレベルで見極める画面です。

聞く工程を飛ばさない

導入、ヒアリング、価値提案、異議対応、クロージングの5段階に沿って対話が進みます。どの段階で評価が伸びなかったかが分かるため、意向の確認を飛ばした回も見つけられます。

見極めの基準をそろえられます

トップ営業の実証済みのトークや社内で承認されたキーメッセージ、標準的な異議対応をAIの評価基準に組み込み、全員が同じ統一基準で練習と評価を受けられる画面です。

同じ基準で確かめる

合格に必要な確認項目をチーム共通で設定し、全員が同じ基準で練習を重ねます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までで、提案するかどうかの最終判断は担当者に残ります。

各業界で対話練習が生んだ成果

生命保険分野の外資系大手企業

生命保険分野の大手企業で、自宅での練習を通じて大規模な営業職員のネットワークが高頻度な商談準備を続けられるようにするイラストです。

新人育成が支社ごとに行われ、指導の基準がばらついていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを活用し、顧客のニーズを聞き出す対話を反復練習しました。

その結果、3カ月後の顧客向け提案数が30%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

日本市場で展開する製薬企業

呼吸器領域の多国籍な革新的製薬企業で、MRがすきま時間を活かし、自宅から高頻度でAI練習に取り組むイラストです。

若手MRの育成が同行訪問に依存し、練習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ロープレを導入し、医師との面談シーンを高頻度で練習しました。

その結果、研修後7〜9カ月の医師との対話型面談回数が約2倍に増加しました(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ファッショングループで、エリア担当者が出張中に商品の訴求ポイントとVIP接客のトークを確認するイラストです。

新人スタッフは、高級顧客層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)。

UMU AIロープレで、関心や立場の異なる顧客タイプを再現し、接客を練習しました。

その結果、会員獲得率が前年比42%増加しました(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
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ハルシネーションのリスクを効果的に低減
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