製品
顧客のあいまいな要望に向き合い、質問を重ねて事業上の課題を明確にしていくコンサルティング型商談のシーンです。

その営業プレゼン、顧客の課題解決につながるトークですか

資料を作り込んでも、商談で顧客の反応が変わらないなら、練習のやり方を見直す余地があります。課題の掘り下げ、即時の振り返り、反復練習がそろえば、営業プレゼンは顧客の意思決定を後押しするトークへと変わります。

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営業プレゼンで直面する3つの課題

提案が説明で終わる

機能を順に説明しても、顧客が本当に困っている点にたどり着けず、提案の中身が相手の判断材料になりません。

振り返りが主観に偏る

練習後の講評が「よかった」といった言葉で終わると、どの一言が効いたのかを特定できず、同じつまずきを繰り返します。

練習の機会が続かない

相手役と日程を合わせるうちに練習は商談の直前だけになり、間隔が空いて、覚えたはずの流れが口から出てきません。

解決トークが定着する条件

本番の条件が再現できていない

営業チームで提案の型を共有しながらも、相手の関心に合わせ切れません。足りないのは、本番と同じ条件で試して確かめる仕組みです。UMU AIロープレが、一人でも臨める場を整えます。

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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課題に応える3つの仕組み

本音を引き出す対話練習

質問しなければ明かされない前提を設定でき、説明中心の提案から課題を掘り下げる対話へ切り替わり、提案の精度が高まります。

その場で分かる評価

UMU AIロープレを活用することで、練習直後に工程ごとのスコアと改善点を確認でき、同じつまずきの繰り返しを抑えられます。

都合に左右されない練習

相手役の予定を待たずに、移動中でも一人で練習を重ねられ、商談の直前だけに練習が偏る状態から抜け出せます。

UMU AIロープレで本音の掘り下げを標準化

役職や性格、対話のスタイルまで細かく設定でき、現場で出会う多様な顧客像を再現できるAIペルソナの設定画面です。

聞かなければ出てこない情報

担当者に伏せた前提条件をAI側に設定できるため、適切な質問を投げかけて初めて相手の事情が明かされます。資料をなぞる説明から、相手の状況に合わせて提案を組み立てる進め方へと移れます。

練習直後に分かる工程別の課題

練習が終わった直後に届く評価レポートで、多角的な振り返りと項目別のスコアの内訳を確認できる画面です。

どの工程で差がついたか

練習が終わると同時に、導入からクロージングまでの工程ごとにスコアと改善点を確認できます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一で、動機づけは引き続きマネージャーの役割です。

すきま時間に練習できます

移動中でも自宅でも、いつでもモバイルから練習に取り組め、進捗とチームのランキングを確認できる画面です。

短い時間でも練習になります

スマートフォンからいつでも接続でき、何度でも練習を重ねられます。相手役の予定に合わせる手間が省けるため、商談の前日に詰め込む進め方から、日々少しずつ積み重ねる形へ移せます。

業界を超えて広がる導入実績

抗体医薬分野の大手製薬企業

抗体医薬を手がける製薬企業が、AI練習で医薬情報担当者の学術的な対話力と製品説明の習熟度を高めた事例のイラストです。

新薬の相次ぐ承認で営業組織が急拡大し、訪問トークの浸透が追いつきませんでした。

UMU AIロープレを導入し、医師との短い面談を想定した異議対応を繰り返し練習しました。

専門トレーニング期間は90日から28日に短縮されました(出典:導入企業へのヒアリング)。上市の時期に合わせて現場の準備が整ったのです。

国内大手の生命保険会社

大手生命保険会社の営業職員が、移動の待ち時間にスマートフォンで商品提案のトークを確かめている事例のイラストです。

商品知識の研修は充実していても、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ロープレを活用し、独自の営業プロセスの要所を、スマートフォンで反復できるシナリオに整えました。

担当者からは「スマートフォンで場所を問わず対話型トレーニングができる」という声が寄せられています。

高級アパレル分野の大手企業

高級アパレルを展開する企業の地域責任者が、移動中に商品の訴求ポイントと上位顧客向けの接客トークを確認する事例のイラストです。

新人スタッフは高額商品を選ぶ顧客との対話経験が乏しく、値引きに頼らない接客が定着していませんでした。

UMU AIロープレを導入し、こだわりの強いバイヤーや効率を重視する役員など、顧客タイプ別の対話を練習しました。

導入した年の大型商戦では、自社チャネル経由の売上が前年比90%以上増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。接客の質そのものが変わったと言えます。

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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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