製品
会議室で契約条件を交渉しながら、落ち着いて商談の主導権を保ち、双方に利のある合意へ導くシーンです。

営業のクロージング力を、商談の最後で発揮できていますか

価格の根拠まで説明できても、最後の一押しで顧客が迷い始めた瞬間に言葉が続かないことがあります。本番に近い異議の再現、練習直後の診断、そして無理なく続く反復がそろえば、クロージング力は商談の最後で確かに発揮できます。

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営業のクロージングにおける3つの課題

最後の一押しで止まっている

価格や競合との比較を持ち出された瞬間、用意した説明から離れられず、決めの一言まで進めません。

振り返りが感覚に頼っている

商談後の共有が「惜しかった」で終わり、どの発言で決断が遠のいたのかを特定できないままです。

練習機会の不足

決めの場面を試したくても同僚の予定は埋まり、人前で失敗する気まずさから練習の回数が伸びません。

クロージング力が伸びにくい構造

不足しているのは決める場数です

営業チームは提案力を高めながらも、決断を促す場面では経験の差が成果に出ます。決め方を繰り返し試し、結果を確かめる仕組みが手元にないのです。そこをUMU AIロープレが埋めます。

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

決める力を鍛える3つの設計

押し返しを想定した練習

UMU AIロープレなら価格や競合比較の押し返しを事前に体験でき、決めの一言まで進められます。

その場で分かる診断

練習を終えた直後に、商談プロセス別のスコアと改善点を確認できます。感覚頼りの振り返りから抜け出せます。

一人で重ねられる反復

スマートフォンさえあれば、すきま時間に何度でも練習できます。決めの場面に触れる回数が増え、独り立ちが早まります。

厳しい押し返しを再現

価格交渉や競合比較といった実際の反論をAI顧客の会話に組み込み、安全な環境で対応を練習できる画面です。

反論シナリオの事前設定

価格交渉や競合比較といった反論を、管理者が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、身構える場面を安全な環境で先に経験できるのが特徴と言えます。

課題を数値で確かめられます

導入からクロージングまでの5つの商談プロセスを採点し、一人ひとりの改善点を提示するレーダーチャートの画面です。

商談プロセスごとに採点できます

練習を終えると、導入からクロージングまでの5つのプロセスごとに採点結果が並びます。どの段階で決断が止まったのかを担当者自身が特定できるため、次の一回で直す点が定まります。

UMU AIロープレで反復練習を日常化

通勤中や休憩時間にスマートフォンから何度でも練習を重ねられるモバイル画面です。

すきま時間に重ねる練習

スマートフォンから、通勤や商談の合間に練習を始められます。AIが担うのは反復練習と評価の基準づくりで、目標設定や動機づけは引き続きマネージャーの役割です。

決める力を高めた導入実績

体外診断分野の世界的企業

医療機器分野の担当者が3人でノートパソコンを囲み、AIによる商談練習の結果を確認しているシーンです。

5名の研修担当者が1,500名を担当し、能力認定は四半期に1回が限界でした(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを導入し、5つの商談プロセスに沿った模擬対話と即時採点を、いつでも受けられる形に整えました。

その結果、認定を通過した担当者の実際の商談における成約率が22.4%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

生命保険分野の大手企業

空港の待合スペースで、生命保険の営業担当者がスマートフォンから商品提案の練習を重ねているシーンです。

全国3,000拠点に営業担当者が分散し、集合研修だけでは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ロープレを活用し、知識を学ぶ研修から、拠点を問わず声に出して練習するアウトプット型へ切り替えました。

担当者は「AIによる即時フィードバックで、自分のペースで練習を続けやすくなりました」と振り返ります。

高級アパレル分野の大手企業

移動中の車内で、店舗運営を統括する担当者が商品説明と会員向け接客の要点を復習しているシーンです。

500店舗超を展開する中で、値引きに頼らない提案力が課題でした(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを活用し、高級顧客層の異なる顧客像をAIで再現して、接客の進め方を店舗横断で練習しました。

その結果、会員獲得率が前年比42%増加し、値引きに頼らない販売スタイルが現場に根づきました(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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