製品
厳しい他社比較の場面でも動じず、価格への反論や競合の脅威に落ち着いた自信をもって対応しているシーンです。

その投資商品の営業トーク、顧客の反論を切り返せていますか

想定問答を覚えているにもかかわらず、相場の下落を持ち出された瞬間に言葉が止まることがあります。安心して試せる練習環境と本番同様の切り返し、そして具体的な改善点がそろえば、商談での受け答えは変えられます。

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投資商品の営業で直面する3つの課題

一人で練習できる環境の不足

支店の勉強会以外に練習の機会がなく、先輩の時間を押さえるほどでもないと感じるうちに、提案トークを磨く場は本番しか残らないのです。

知識が本番で出てこない

商品性やリスクの説明は覚えていても、手数料や他社商品との比較を持ち出されると、次の一言が出るまでに間が空きます。

振り返りが感覚にとどまる

同行した上司からの助言が「もう少し丁寧に」で終わると、どの発言を直せばよいかが分からないまま、次の面談を迎えます。

成果を分けるのは練習の設計です

足りないのは対話の反復です

練習も振り返りも手薄なまま、営業チームは商談に臨んでいます。必要なのは、本番に近い対話を重ねて結果を確かめる仕組みです。UMU AIロープレが、その仕組みを担当者の手元に置きます。

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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本番との差を埋める方法

一人でも練習を始められる

UMU AIロープレを活用することで、相手の予定を待たずに練習を始められます。移動中の数分でも対話を重ね、提案の精度が上がります。

顧客の反論を再現する

手数料やリスクへの反論を、AIが商談の流れの中で投げかけます。想定外の切り返しにも慣れ、面談での沈黙が減ります。

つまずきをデータで捉える

感覚に頼らず、商談の段階ごとのスコアで課題の位置を捉えられます。次に直す一点が定まり、同じつまずきを繰り返しにくくなります。

一人で始められる練習環境

評価される不安のない、社会的プレッシャーのないプライベートな練習空間をつくり、安心して試行錯誤できる心理的安全性を確保する画面です。

スマートフォンで完結する練習

自分だけの環境で何度でも試せるため、失敗を前提にした練習に踏み出せます。AIが担うのは反復練習と評価の統一であり、目標設定や動機づけは引き続きマネージャーの役割と言えます。

UMU AIロープレで反論を再現

価格交渉や競合比較、セキュリティへの懸念といった実際の反論をAI顧客の対話の流れに組み込み、最も難しい場面を安全な環境で練習できる画面です。

反論のパターンを事前に設定

手数料や他社との比較といった反論を、AIが会話の適切なタイミングで投げかけます。失敗が許される環境で最も答えにくい問いを繰り返し体験でき、本番での対応が落ち着きます。

改善点をその場で確認できます

対話が終わった瞬間に、段階ごとの採点と課題箇所を示した構造化レポートを出力し、一回ごとの練習の成長価値を高める画面です。

段階別のスコアカード

対話が終わると同時に、導入からクロージングまでの段階別スコアカードを受け取れます。どの場面に課題が残るかがその場で分かり、次の一回で直す箇所が定まります。

現場の商談力を高めた導入実績

体外診断分野の大手企業

【導入事例】体外診断分野のリーディングカンパニーが、AIコーチングで医療機器チームの製品説明力と臨床コミュニケーション力を強化しているイラストです。

認定は四半期に一度で、新任は待つしかありませんでした。

UMU AIロープレを導入し、訪問プロセス別の模擬対話を重ねました。

その結果、認定通過者の実訪問における成約率が22.4%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

国内最大級の生命保険会社

【導入事例】大手生命保険企業が、大規模な営業職員ネットワークの高頻度な商談準備を自宅での練習によって支えているイラストです。

全国に拠点が分散し、集合研修だけでは行き届きませんでした。

UMU AIロープレを活用し、知識中心の学習を実践練習へ変えました。

導入後は動画視聴数が100倍に増えました(出典:導入企業へのヒアリング)。担当者からは「自分のペースで練習しやすくなった」という声が寄せられています。

高級アパレル分野の大手企業

【導入事例】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のエリア責任者が、出張中に商品の訴求ポイントとVIP接客トークを確認しているイラストです。

新人スタッフは高額商品を扱う顧客との対話経験が不足していました。

UMU AIロープレを活用し、顧客タイプ別の接客を繰り返し練習しました。

その結果、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)。会員獲得率も前年比42%伸びました(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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