製品
時間制限のあるプレッシャーの中で、営業担当者が手ごわいAIアバターと競合比較や異議への対応を練習しているシーンです。

営業ロープレのアプリで、うまくいかなかった回を見返す方法

その場で何度でもやり直せても、うまくいかなかった回を見ないまま、次の練習へ進みがちです。練習の記録と工程ごとの評価、同じ条件でのやり直しがそろえば、次に直す一点を手応えではなく記録から決められます。

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やり直せる練習で見落とす3つのこと

見ないまま次へ進む

うまくいかない手応えのまま終わった回は、すぐにやり直せるため、何が起きていたのかを確かめる前に次の練習が始まります。

残るのは最後の感触

何度か重ねたあとで思い出せるのは、最後にうまくいった回の手応えだけで、途中でつまずいた場面の記憶は薄れています。

次の的を感触で決める

次に何を直すかを最後の一回の印象から決めてしまうため、実際につまずいた場面は手つかずのまま残ります。

手がかりは、つまずいた回にあります

つまずいた回が材料になります

営業チームが練習を重ねても、どの回を見返すかを決める手がかりは残りません。次の一点が印象で決まるのは、そのためなのです。UMU AIロープレなら、一回ごとの練習を材料にできます。

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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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

記録から次の一手を決める仕組み

すべての回が残ります

UMU AIロープレでは一回ごとのスコアと対話がそのまま蓄積され、うまくいかなかった回も、あとから開いて確かめられます。

段階ごとに評価が残ります

練習が終わると、導入からクロージングまでのどの工程でつまずいたかが示され、手応えに頼らず記録で振り返れます。

同じ場面をもう一度

値引きを求められた場面でつまずいたなら、同じ異議を設定して商談をもう一度受け直し、対応を立て直せます。

UMU AIロープレで一回ごとの記録を蓄積

担当者ごとの能力を多面的に可視化し、初回スコアから最高スコアまでの伸びをデータで確かめられる画面です。

初回と最高の差が見えます

一回ごとの初回スコアと最高スコアが工程別に積み上がるため、うまくいかなかった回も日付をたどって開けます。印象で語られていた成長を、記録の並びとして確かめられるようになります。

段階ごとの評価をその場で確認

対話を終えた直後に構造化された評価レポートが生成され、どの段階で課題が出たかを確認できる画面です。

どの段階で滞ったか

練習を終えた直後に、導入・ヒアリング・価値提案・異議対応・クロージングの各段階が採点され、どこで会話が滞ったかが分かります。その結果、次に見返す回を記録から選べます。

つまずいた回と同じ条件でやり直せます

価格や競合比較などの異議をあらかじめ組み込み、対応が難しい場面を安全な環境で練習できる画面です。

同じ異議をもう一度

価格や競合比較といった異議をあらかじめ登録しておけば、つまずいた場面と同じ条件で練習を組み直せます。AIが担うのは反復練習と評価の標準化であり、次に何を直すかは担当者が決めます。

記録を積み重ねた各業界の導入現場

がん・免疫領域を担う大手製薬企業

【顧客事例】医療分野のグローバル大手企業で、世界水準の製薬チームが実践的な練習の定着をデジタルで進めた様子を表したイラストです。

研修講師の人数が限られ、営業担当者一人ずつには手が回りませんでした。

UMU AIロープレを導入し、標準化された高頻度の練習を組み込みました。

一人あたりの練習時間は平均76時間に達し、記録から練習量と成績の関係を確かめられました(出典:導入企業へのヒアリング)。

生命保険分野で国内展開する外資系企業

【顧客事例】金融・保険分野のグローバルグループで、資産設計の提案力を高めるために、担当者がパソコンで没入感のある練習に取り組む様子を表したイラストです。

新人育成が支社ごとに進み、育成の質にばらつきが生じていました。

UMU AIロープレを活用し、対面のOJTと比べる形で新人育成を検証しました。

成約につながった練習の記録は、次の新人向けの学習コンテンツとして使われています。

子ども靴ブランドを持つ小売企業

【顧客事例】よく知られた子ども靴の小売ブランドで、店舗スタッフが休憩室で練習し、関連商品の提案トークを標準化して広げている様子を表したイラストです。

接客トークの指導が店長ごとに異なり、店舗をまたいだ基準を保てませんでした。

UMU AIロープレを活用し、来店から購買までの流れを対話型のシナリオにしました。

導入後は関連商品の提案力が高まり、平均客単価が伸びました(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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