製品
顧客と一緒に試験導入の目的や範囲、進め方の予定を確認し、担当の分担まで手早くすり合わせるシーンです。

その営業のクロージングトーク、相手の検討状況に合っていますか

決めを促す言葉を覚えていても、相手の迷いの中身を確かめずに切り出しているなら、練習で足りていないものがあります。営業のクロージングトークは、相手ごとの言い換えと迷いの確認、通った言葉の記録がそろえば組み立て直せます。

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クロージングトークで起きる3つのずれ

締めの一言が毎回同じ

価格で迷っている相手にも、社内調整で止まっている相手にも、同じ問いかけで締めてしまい、返る言葉は「持ち帰ります」でそろいます。

迷いの正体を見極めない

決めきれない理由が予算か時期か社内の反対かを見極めないまま、「いかがでしょうか」で締め、次の一手が決まりません。

通った言い方が残らない

うまく決まった商談でも、どの言い回しが効いたのかは記憶に頼るしかなく、次の商談では別の言葉から組み直しています。

足りないのは、言い換える練習です

覚えた言い回しの数では決まりません

営業チームが締めの言葉を選び直せる場は、本番の商談に限られています。言い換えの練習と記録の仕組みが足りていないのです。UMU AIロープレを導入し、その両方を練習に組み込めます。

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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判断の材料を示す締め方

検討段階の違う相手と練習

UMU AIロープレを活用し、迷う理由の異なる顧客役を相手に締め方を試せます。相手ごとに言葉を選び直せるようになります。

聞いてから締める順番

決めきれない理由を引き出せたかどうかを段階ごとに評価するため、確かめてから締める進め方が身につきます。

効いた言い方を記録に残す

締めの局面のスコアを段階別にたどれるため、どの言い方で評価が上がったのかが後から分かります。

検討段階の違う顧客役を用意

役職や性格、対話の進め方まで細かく設定し、現場で出会う複雑な顧客像をそのまま再現できるAIペルソナの画面です。

検討状況に応じた顧客役の設定

情報を集めている段階の相手と、条件だけを詰めたい相手を、それぞれ顧客役として設定できます。同じ提案でも締め方が変わることを、練習の中で体感できます。

UMU AIロープレで問いの質まで評価

言葉の一致で採点するのではなく、企業が定めた商談プロセスと段階別の基準に沿って、進め方の妥当性まで見るAI評価の画面です。

段階ごとに見る対話の進め方

締めに入る前に、決めきれない理由を引き出せたかどうかまで段階別に振り返れます。AIが受け持つのは反復練習と評価の標準化で、最終的な判断は担当者に残ります。

締めの局面だけを見返せます

初回から最高までのスコアと、商談の段階や反論の種類ごとの内訳を重ねて示し、個人の成長を追える画面です。

言い方ごとに変わるスコアの記録

練習ごとのスコアが商談の段階別に残るため、締めの局面だけを取り出して見返せます。感覚に頼っていた振り返りが、確かめられる記録に変わると言えます。

締めの言葉を磨いた3社の実践

製薬分野のグローバル大手企業

循環器やがん領域を担う大手製薬企業の営業担当者が、業務の合間にスマートフォンで時間制限のある練習に取り組む導入事例のイラストです。

製品ラインごとの研修講師は3名にとどまり、全営業担当者に個別の指導を行うことが難しい状態でした(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを導入し、製品の紹介から締めくくりまでを、標準化した練習として高頻度に繰り返しました。

その結果、累計102,834回の練習が重なり、練習回数と成績の間に明確な正の相関が確認されました(出典:導入企業へのヒアリング)。

生命保険分野の国内最大級企業

大手生命保険企業の営業担当者が、自宅の書斎で画面に向かい、日々の練習に取り組む導入事例のイラストです。

5万人の営業担当者が3,000の拠点に分かれており、集合研修だけでは練習の機会が行き届きませんでした(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを導入し、知識を入れる学習から、声に出して締めくくりまで通す実践練習へと切り替えました。

担当者は「安全に試行錯誤できる環境で、自分なりに最善のアウトプットを作れるようになった」と振り返ります。

眼鏡小売分野の全国大手企業

眼鏡小売チェーンの店舗スタッフが、実際の接客の流れをAIで再現しながら、専門的な相談対応を練習する導入事例のイラストです。

店舗を全国に展開する同社では、傾聴力や伝達力を座学だけで身につけることが難しい状態でした。

UMU AIロープレを活用し、次世代のリーダー候補が5カ月にわたり、時間や場所を問わず対話を反復練習しました。

受講者からは「感覚的な指導から、言葉と図解で論理的に伝えられるようになった」という声が寄せられています。

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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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