製品
ニーズを掘り起こす対話の練習で、適切な問いを投げかけ、深く聴くことで潜在的な課題を明らかにしているシーンです。

売れる営業の質問型トークで、説明へ移る合図を拾えていますか

問いのリストを用意できても、相手の答えが短くなった先で言葉が続かないことがあります。売れる営業の質問型トークでは、合図の察知と切り替えの判断、反復の設計がそろうことで、相手の状況をつかんだまま話を進められます。

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質問型トークが止まる3つの場面

答えが短くなった後が続かない

用意した問いを順に出すと、相手の答えが短くなる場面に行き当たります。問いを重ねるか説明に移るかを、その場で決めきれません。

印象止まりの振り返り

商談後の振り返りは「話しすぎたかもしれない」という感想に落ち着きがちで、どの場面で説明に移るべきだったのかは、言葉になりません。

反応が返る相手がいない

切り替えの位置は相手の答え方で毎回変わるため、台本の読み合わせでは身につきません。同僚との練習は日程が合わず、回数も伸び悩みます。

問いの数より、切り替えの判断

合図を拾えるかが分かれ目

営業チームに足りないのは問いの数ではなく、相手の反応に応じて説明へ移り、また問いに戻る判断の拠り所です。この判断を試せる相手を、UMU AIロープレで用意できるのです。

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?”
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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質問と説明の行き来を鍛える

答え方が変わる相手と話す

UMU AIロープレが、話し方に応じて態度の変わる顧客役を担います。切り替える位置が毎回変わる対話を重ね、本番の間合いを養えます。

切り替えの判断を評価する

言葉の一致ではなく、ヒアリングから価値提案へ移る流れが妥当かを段階ごとに評価します。感想で終わっていた振り返りに、根拠が残ります。

必要なだけ繰り返せる

スマートフォンから、相手の都合を待たずに何度でも練習できます。切り替えの位置を変えて試すうちに、自分なりの間合いが身につきます。

答え方に合わせた対話の再現

本番さながらの緊張感がある対話シミュレーションで、表情豊かなAI顧客と、時間制限のあるシナリオにとらわれない対話ができる画面です。

その場で展開が変わる対話

担当者の説得力や説明の進め方に応じて、AI顧客の購買態度がその場で変わります。実際の商談と同じく展開が読めないため、切り替える位置を毎回探りながら判断する力が育ちます。

UMU AIロープレで切り替えを評価

戦略レベルまで踏み込むAI評価エンジンで、キーワードの一致にとどまらず、実際の商談での実行力を精緻に評価できる画面です。

段階ごとに妥当性を採点

商談プロセスと段階別の基準に沿って、会話全体を分析します。適切なヒアリングができたか、価値提案に移るタイミングは妥当だったかまで確認できるため、切り替えの判断を数値で振り返れます。

反復のたびに間合いが育ちます

モバイルで24時間365日いつでも何度でも練習でき、高頻度の短時間トレーニングによって独り立ちまでの期間を半分に縮められる画面です。

移動時間も練習に使える

モバイルから24時間いつでも、何度でも練習できます。AIが担うのは反復練習の相手役と評価の統一までで、顧客との関係づくりや最終的な判断は、担当者の役割となります。

3つの業界で進む実践トレーニング

新薬が続く自己免疫領域の企業

【導入事例】自己免疫疾患領域をリードする医薬品企業が、AIによる練習でMRの学術的な対話力と製品説明の習熟度を高めているイラストです。

医師との面談は短く、会話が途中で遮られる場面が続いていました。

UMU AIロープレを導入し、新薬の反論対応を繰り返し練習しました。

フォローアップ評価でのパフォーマンスが41.8%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

営業手法を体系化した生保会社

【導入事例】生命保険の大手企業で、営業職員が空港の待ち時間にスマートフォンで商品の組み合わせ提案を練習しているイラストです。

お客さまとの距離の縮め方を練習する場が、不足していました。

UMU AIロープレを導入し、独自の営業プロセスを練習シナリオにしました。

担当者は「営業職員が自信をもってお客さまへ説明できるよう、人材育成を強化していく」と話しています。

100都市展開の高級婦人服店

【導入事例】500店舗超を展開する高級婦人服グループで、エリア担当者が出張中に商品の見どころとVIP接客のトークを確認しているイラストです。

ベテランは値引きを入り口にした接客に慣れ、提案の型が偏っていました。

UMU AIロープレを活用し、こだわりの強いバイヤー役との対話を重ねました。

導入当年の大型セールで、自社チャネル経由の流通総額が前年比90%以上増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

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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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