製品
電話での新規開拓と商談のフォローアップにおいて、緊張感の高い通話環境の中で即応の進め方を身につけるシーンです。

その電話でのアポ取り、営業の切り返しまで練習できていますか

トークスクリプトを手元に置いて架電を重ねていても、断られた瞬間に言葉が止まる場面は残ります。いつでも臨める反復練習と断り文句の再現、その場で確認できる改善点がそろうことで、電話でのアポ取りは営業の成果に結びつきます。

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電話でのアポ取りに残る3つの課題

練習の場が用意できていない

架電の合間に練習しようとしても、相手役を頼める同僚は自分と同じく受話器を握っています。結局、本番の電話が練習の場になります。

知識と即応力のギャップ

「今は間に合っています」と言われた先を、想定して備える機会がありません。頭では分かっていても、電話口では二の句が継げなくなります。

振り返りが感覚に頼っている

通話後の振り返りは「もう少し粘れたね」で終わりがちです。どの一言が流れを止めたのかは、記録に残らないまま、次の架電が始まるのです。

差が出るのは、通話の前の準備です

準備が個人の工夫任せのままです

断られる場面を最も多く経験しながら、営業チームにはそれを持ち帰る先がありません。足りないのは、本番と同じ緊張感で試せる場です。UMU AIロープレが、その一本前の練習を担います。

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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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

断られた先まで、練習に含めます

いつでも始められる練習

UMU AIロープレを活用することで、相手役を待たずに練習を始められます。架電の前に試せるため、初回の通話から手応えが変わります。

押し返しを先に体験

AIが顧客役を担い、価格や競合比較といった押し返しを狙った場面で投げかけます。詰まる瞬間を先に越えられ、取りこぼしを減らせます。

通話ごとに残る評価

通話ごとにプロセス別のスコアと改善点が残るため、自分の現在地をその場で確かめられます。次の架電で直す一点が、毎回はっきりします。

すきま時間での反復練習

モバイルから24時間いつでも無制限にAI練習を行い、高頻度の短時間練習によって独り立ちまでの期間を縮められる画面です。

何度でも臨める練習

モバイルから24時間いつでもアクセスでき、同じシナリオを何度でも繰り返せます。誰かの予定に合わせずに練習を日常へ組み込めるため、独り立ちまでの期間そのものが短くなると言えます。

UMU AIロープレで想定される反論を再現

価格や競合比較、セキュリティへの懸念といった実際の異議をAI顧客の会話に組み込み、最も難しい場面を安全な環境で練習できる画面です。

押し返しの事前設定

他社との比較や検討時期の先送りなど、返されやすい断り文句をあらかじめ登録できます。AIが会話の流れに合わせて切り出すため、最も答えにくい一言を、安全な場で何度も通り抜けられます。

改善点を通話直後に確認できます

対話が終わった瞬間に、段階別の採点と改善が必要なポイントを示した構造化レポートを出力し、毎回の練習を成長につなげる画面です。

プロセス別のスコアカード

練習が終わると同時に、導入からヒアリング、切り返しまでを段階ごとに採点したスコアカードが出ます。どこで流れが止まったかをその場でつかめるため、次の一本に修正をすぐ持ち込めます。

業種を問わず成果につながる育成実績

日本で展開する製薬企業

自己免疫疾患領域の先進的なバイオ医薬品企業が、AI練習を活用してMRの学術的な対話力と製品説明力を高めている様子を示したイラストです。

若手MRの育成は同行訪問に頼り、練習機会が限られていました。

UMU AIロープレで、訪問場面を繰り返し練習しました。

その結果、医師との面談回数が受講前の約2倍に増えました(出典:導入企業へのヒアリング)。

日本大手の生命保険会社

大手生命保険企業で、多数の営業職員が自宅からの練習によって高い頻度で商談への備えを保っている様子を示したイラストです。

独自の営業プロセスを、対話の中で実行に移すことが課題でした。

UMU AIロープレで、顧客開拓の場面を反復練習しました。

担当者は「スマートフォンで場所を問わず対話型トレーニングができる」と振り返ります。

全国展開の通信キャリア店舗

日本の大手通信系小売チェーンで、機内の時間を使って通信プランの異議対応と成約に向けた練習をいつでもどこでも行っている様子を示したイラストです。

店舗網の拡大とともに採用も増え、新人の早期育成が急務でした。

UMU AIロープレで、接客とコンプライアンスを合わせて練習しました。

その結果、新人が独り立ちするまでの期間は1カ月未満に縮まりました(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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