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適切な質問を重ねて深く聴き、顧客の隠れた課題を引き出すニーズ把握の対話練習のシーンです。

営業の引きトークは、本番の商談で本音を引き出せていますか

引きトークの型を理解できていても、本番の商談では沈黙に耐えきれず、こちらから条件を差し出してしまいます。本番に近い反応と練習直後の評価、一人で重ねられる反復がそろえば、引き際の判断は感覚から技術に変わります。

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営業の引きトークにおける3つの課題

話し続けて引き際を逃す商談

沈黙が続くと不安になり、聞き返す前に条件や機能を並べてしまいます。顧客が迷う理由を聞き出せないまま、商談が終わってしまうのです。

感覚頼みの振り返り

反応が和らいだ手応えを感じながらも、どの一言が効いたのかは残りません。そのため次の商談でも、同じ判断を勘で下すことになります。

本番でしか試せていない

引き際の見極めは、相手の反応が返ってくる場でしか磨けません。同僚との練習では遠慮が生じ、本番と同じ間合いを再現できないままです。

引き際は、鍛えられる技術です

反応を確かめる場が足りていません

引き際の判断は、営業チームの中で個人の経験に委ねられています。押し引きで顧客の反応がどう変わるかを、確かめる場がありません。UMU AIロープレは、その反応を返す相手役を担います。

引き際を鍛える3つの仕組み

本番に近い反応の再現

UMU AIロープレでは、押し方に応じてAIの顧客が態度を変えます。渋い反応をその場で受け止め、引く判断を身につけられます。

対話の手応えを可視化

練習が終わると、商談の段階ごとの評価と改善点が並びます。どの問いかけで相手の態度が和らいだのかを、言葉で確認できます。

移動時間でも練習できます

スマートフォンから自分の空き時間だけで練習を始められます。間合いの取り方を、納得できるまで繰り返し練習できます。

押し引きへの反応を再現

営業担当者の対応に応じて、AIが受け答えをリアルタイムに変えるロールプレイの画面です。

押し方で顧客の態度が変わります

強く押した瞬間、AIの顧客は言葉を短くします。こちらが問いを重ねて待つと、検討している事情を話し始めます。台本のない対話だからこそ、引き際の手応えを体で覚えられます。

UMU AIロープレで振り返りを構造化

練習を終えた直後に届く、項目別のスコア内訳を備えたAI評価レポートの画面です。

段階ごとの評価が分かります

練習を終えた直後に、導入からクロージングまでの段階ごとの評価を確認できます。引いた判断が妥当かどうかを点数と改善点の両面で見直せるため、次の商談に学びを持ち越せるようになります。

一人でも、納得するまで練習できます

一人で落ち着いて取り組める、心理的な安全性を保ったプライベートな練習空間のイラストです。

自分のペースで始められます

移動中でもスマートフォンから練習を始められ、同じ場面を何度でも試せます。AIが担うのは反復練習の相手役であり、動機づけや目標設定はマネージャーの役割のままです。

商談力を高めた3業界の実績

自己免疫疾患領域の医薬品企業

自己免疫疾患領域の医薬品企業がAI練習を活用し、MRの学術的な対話力と製品紹介力を高めている事例のイラストです。

新薬の相次ぐ承認により、営業チームは従来の1.6倍に拡大しました(出典:導入企業へのヒアリング)。医師との短い面談では話が途中で遮られることも多く、若手の即応力が問われていました。

UMU AIロープレを導入し、時間に追われる医師との訪問場面を、応答が自然に出るまで繰り返し練習しました。

その結果、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)。フォローアップ評価でのパフォーマンスも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

大手生命保険会社の営業担当者が、空港の待ち時間にスマートフォンで商品提案のトークを練習している事例のイラストです。

商品知識の研修は整っていましたが、お客様との距離の縮め方を練習する手段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、スマートフォンで繰り返し練習できる形に組み替えました。

担当者からは「場所を問わず対話の練習ができる」という声が寄せられ、自信を持って説明できる状態づくりが進んでいます。

子ども靴ブランドの小売企業

子ども靴ブランドの店舗スタッフが休憩スペースで関連商品の提案トークを練習し、標準化を進めている事例のイラストです。

接客トークが売上を大きく左右する一方で、指導の質が店長ごとに異なり、店舗をまたいだ基準づくりが進んでいませんでした。

UMU AIロープレを活用し、迷っているお客様や価格に敏感なお客様など、来店から購入までの対話を場面ごとに練習しました。

導入後初回の大型セールでは、売上目標達成率が128%に達しました(出典:導入企業へのヒアリング)。先払い型の会員数も前年比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
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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
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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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