製品
顧客の要望がはっきりしない場面で、質問を重ねながら課題を一緒に整理していく提案型の商談シーンです。

営業のオープニングトークで、話す内容を相手と決めるには

営業のオープニングトークを整えていても、何を話す場なのかを決めないまま本題へ入っているなら、冒頭の役割を捉え直す余地があります。アジェンダの合意、相手に応じた組み替え、持ち時間の共有がそろえば、冒頭の数分が変わります。

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話す内容を決めないまま始まる商談

自己紹介だけで終わる冒頭

名刺交換と近況の話で冒頭の数分を使い切り、その日に何を話す場なのかを決めないまま本題へ入っています。

聞きたい話が出てこない

こちらが話したい順番で進めるため、相手が本当に確かめたかった論点が、面談の終盤まで出てきません。

着地点を決めずに終える面談

与えられた時間内にどこまで進めるかを共有していないため、次の約束を決められないまま面談が終わります。

オープニングトークは合意を取る工程

冒頭は、話す内容を決める時間です

冒頭でつまずく原因は話し方ではなく、何をどこまで話すかを相手と決める工程が抜けている点にあります。その工程を繰り返せる場が営業チームになければ、UMU AIロープレで補えます。

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

冒頭の進め方を組み立て直す

導入から通しで練習

UMU AIロープレでは、導入からクロージングまでの流れに沿って対話が進むため、冒頭で合意を取る工程を飛ばさずに練習できます。

関心に合わせて組み替えられます

AI顧客は担当者の進め方に応じて関心を変えるため、想定と違う反応が返っても、その場で話す順番を組み替える練習を重ねられます。

進み方を数値で振り返る

練習ごとに工程別のスコアが残るため、合意を取らずに本題へ入った回を後から特定でき、次の面談で直す点が絞れます。

UMU AIロープレで冒頭から通し練習

AIが支える構造化された五段階の訪問フレームワークにより、営業の方法論を現場に定着した習慣へと変えていく画面です。

五段階に沿った通しの対話

導入からクロージングまでの五つの段階が対話に組み込まれているため、冒頭でアジェンダを示して合意を取るところから、毎回同じ流れで練習を重ねられます。

相手の関心に合わせた組み替え

担当者の商談の進め方に応じて、AIが受け答えをその場で変えていくロールプレイの画面です。

関心の違いに応じた対話

担当者の進め方に応じてAI顧客の関心や態度が変わるため、想定と違う話題が出た場面でも、その場で順番を組み替える対応を落ち着いて試せるようになります。

合意を取れた回を後から確かめられます

初回スコアから最高スコアまでの推移を、段階や論点ごとに分けて確認できる個人向けの成長データ画面です。

練習ごとに残るスコア

工程ごとのスコアが練習のたびに残るため、冒頭で合意を取れた回とそうでない回を見分けられます。AIが担うのは反復練習と評価の標準化で、関係づくりは担当者に残るのです。

話す内容の決め方を変えた企業

自己免疫疾患領域の製薬企業

導入事例として、大手バイオ医薬品企業の営業担当者が、空港の待合スペースでもAIとの練習を始めている様子です。

新薬の相次ぐ承認で営業組織が1.6倍に拡大し、限られた面談時間で何を話すかを決めきれない状態が続いていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレを活用し、医師に会話を遮られる訪問シーンで、導入から異議対応までを通して練習しました。

その結果、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)。

国内大手の生命保険会社

導入事例として、国内大手の生命保険会社の担当者が、屋外で断られる場面の練習に取り組んでいる様子です。

国内大手の生命保険会社では、独自の営業プロセスを整えていても、対話の中で自然に運べない状態が続いていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレを活用し、顧客開拓から提案までの各段階を、スマートフォンで繰り返し練習できる体制を整えました。

担当者からは「場所を問わず対話型のトレーニングができる」という声が寄せられています。

子ども靴分野の大手小売企業

導入事例として、子ども靴を扱う小売企業の店舗スタッフが、休憩スペースでAIとの接客練習に取り組んでいる様子です。

前年の大型セールでは売上目標を達成できず、店舗ごとに接客トークの質がばらついていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレを活用し、迷っている顧客や急いでいる顧客を相手に、案内の順番を組み立て直す練習を重ねました。

その結果、前払い型の会員数が前年比28.1%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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