製品
電話で顧客と話しながらパソコンの画面を確認し、商談を前に進めようとする営業担当者のシーンです。

リストアップした営業先を、最初の会話で見極める方法

営業先をリストアップして条件を絞り込んでも、実際に話してみるまで、その一件が本命なのか対象外なのかは見えてきません。聞き出す質問、繰り返せる練習、直後の振り返りがそろえば、初回の会話で優先順位を判断できます。

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リストアップの後に残る3つの課題

聞くより説明が先になる

初回の電話で製品の話から入ってしまい、相手が今どんな状況にあるのか、検討の予定はあるのかを引き出せないまま終わります。

初回の会話を練習できていない

同僚に相手役を頼むには時間の調整が要り、断られる場面の練習は気まずさも伴うため、本番の商談が最初の練習になりがちです。

振り返りが感覚で終わる

通話後の振り返りが「悪くはなかった」で終わり、次の一件で何を変えればよいかが決まらないまま、名簿の続きに戻ります。

優先順位が決まるのは会話の中

足りないのは聞き出す型の練習

営業チームが気を遣うのは、リストに載せた相手との最初の数分です。足りないのは情報ではなく、聞き出す型を練習する場なのです。UMU AIロープレが担うのは、反復練習と評価の統一です。

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?”
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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初回の会話を鍛える3つの軸

隠れた事情を引き出す

UMU AIロープレでは、質問を重ねて初めて相手が事情を明かす設定を使えます。説明中心の会話から離れ、確度を自分で判断できます。

いつでも繰り返せる

スマートフォンから、相手の都合を待たずに初回の会話を何度でも練習できます。断られる場面も気兼ねなく試せるようになります。

その場で改善点が分かる

通話を終えた直後に、どの段階で情報を取り逃したかが示されます。感覚頼みの振り返りから離れ、次に直す点が明確になります。

隠れた事情を引き出す質問の練習

役職や性格、対話スタイル、背景を細かく設定し、複数の顧客像を同時に用意できるAI顧客ペルソナの設定画面です。

聞かなければ明かされない設定

AIの顧客役には、こちらから踏み込んで質問したときだけ明かされる事情をあらかじめ設定できます。説明を並べるだけでは話が進まないため、相手の状況を自分で掘り起こす進め方が身につきます。

UMU AIロープレで初回の会話を反復練習

通勤中や休憩時間にスマートフォンから何度でも取り組める、24時間いつでも利用できるAI練習の画面です。

相手の都合を待たずに始められます

移動中や訪問の合間に、スマートフォンからその場で練習を始められます。回数の上限がないため、断られたときの切り返しも納得できるまで試せ、初回の会話への慣れが早く育つと言えます。

どこで情報を逃したかが分かります

対話を終えた直後に、段階ごとの採点と改善が必要なポイントを示す構造化レポートが表示される画面です。

段階ごとに採点された報告書

練習を終えた直後に、導入、ヒアリング、価値提案、切り返しといった段階ごとの評価が並びます。どの場面で相手の関心が離れたのかを確認でき、次の一件までに直す点が定まります。

初回の対話を鍛えた3業界の実績

ワクチン領域のバイオ医薬品企業

タブレットに向かって笑顔で練習に取り組む、バイオ医薬品企業の営業担当者のシーンです。

販売代理店と社内営業を合わせ800名分の練習相手を用意できませんでした。

UMU AIロープレを導入し、全員が同じ訪問シナリオで練習しました。

新任の独り立ちは60日から30日に短縮されました(出典:導入企業へのヒアリング)。顧客満足度も23.5%向上しています(出典:導入企業へのヒアリング)。

全国3,000拠点の生命保険会社

自宅の書斎で画面に向かい、練習に取り組む生命保険会社の営業担当者のシーンです。

全国3,000拠点に分かれた営業担当者へ、集合研修だけでは練習機会が不足していました。

UMU AIロープレを導入し、断られた場面の切り返しを各自のペースで練習しました。

動画の視聴数は100倍に増えました(出典:導入企業へのヒアリング)。安全に試行錯誤できる環境が担当者の自信につながったと振り返っています。

全国に店舗を持つ食品スーパー

屋外のベンチでタブレットを手に、接客の基準を練習するスーパーの従業員のシーンです。

全社員3,300名を対象に、難しいお客様への対応が店舗ごとにばらついていました。

UMU AIロープレを活用し、対応の難しい場面を集合研修と組み合わせて練習しました。

集合研修とAI練習を組み合わせた学習の仕組みが整い、難しい場面の練習を継続できています。

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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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