製品
ノーコードでの設定から、状況に応じて変わる模擬対話、精密なデータ診断までをつなぐ、AIによる練習の全体像と再現性の高いトレーニング体制を示したシーンです。

その営業ロープレの方法、受講者は同じ場面を二度通せますか

営業ロープレでは、扱う場面を入れ替えながら数をこなす進め方が定着しています。時間には限りがあり、想定される場面も幅広いのですから、この方法には十分な理由があると言えます。一度目でうまく運ばなかった場面は、そのまま区切られます。振り返りで決めた言い方を口に出す場は、次の枠には残っていないのです。

場面の数は増えても、何が変わったのか

決めた言い方を試す機会が来ない

営業ロープレの一日を思い返してみてください。午前は初回訪問の切り出し、午後は価格への切り返し。扱う場面を入れ替えて進めるのは、限られた時間で幅広い場面をカバーするための、理にかなった段取りです。同じことを続けると受講者の集中も落ちますから、変化をつける判断にも根拠があると言えます。ところが、一度目でうまく運ばなかった場面は、そこで区切られます。振り返りで「次はこう言ってみよう」と決めても、次の枠ではもう別の場面が始まっています。決めた言い方を口に出す機会は、そのまま来ないのです。できるようになったのかどうかは、受講者にも運営する側にも分かりません。研修を設計する立場から見て報告できるのは、扱った場面の数だけです。

導入の有無では、結果が分かれない

AIを取り入れた社内の育成投資について、投資対効果がゼロだったと回答した組織が95%に達したという調査結果があります(出典:Degreed、EduFellowship 2026年)。何を導入したかだけでは練習の結果を説明できないため、一度目のあとに何が続くのかまで見ておくと、判断の材料が変わります。

比べる軸を、二度目の有無に置く

二度目までが一つの練習

一度目は、どこで詰まるかが分かる時間です。詰まった箇所について「次はこう言う」と決めた段階では、練習はまだ途中なのです。決めた言い方が実際に口から出るかどうかは、口に出してみるまで分かりません。直せたかどうかを判断する材料は、二度目の受け答えのほかにありません。

二度目は一度目の直後に

決めたことを覚えているのは、振り返りが終わった直後です。日をまたぐと、何を直そうとしていたのかが薄れ、二度目は別の練習になります。同じ場面を続けて練習できる枠は、その日のうちに確保しておきます。

見比べるときの軸

営業ロープレの手段を見比べるときは、扱えるシナリオの種類や場面の数を数えるだけでは足りません。一度目の直後に同じ場面をもう一度通せるかどうかを、自社の運用に当てはめて確かめてみてください。相手役が人だけの場合、二度目の相手はその場に残っていないことがあります。

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?”
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

同じ場面を、その場でもう一度通せます

評価される不安のない、社会的なプレッシャーから離れた練習の場をつくり、思い切って試せる心理的安全性を確保できる画面です。

連続して通せる反復練習

UMU AIロープレを活用することで、AIが顧客役を担います。相手の予定を押さえる工程が入らないため、一度目の振り返りを終えたその足で、同じ場面の二度目に入れるのです。同じ切り返しを何度受けても、AIの側の反応が硬くなることはありません。決めた言い方をその場で口に出し、変わったかどうかを確かめてから次の場面へ移れます。

直す箇所が、終わった瞬間に分かります

対話が終わった瞬間に、段取りごとの採点と改善が必要なポイントを示した構造化レポートが数秒で出力される画面です。

練習直後の構造化レポート

練習が終わると、導入から異議への対応までのどの段取りに課題があったのかを、その場で確認できます。「全体的によかった」で終わらないため、二度目に何を変えるかは、その場で決まるのです。決めた直後にもう一度同じ場面へ入れるので、変えた結果もその日のうちに読み取れます。

二度目の変化を、運営する側も追えます

一人ひとりの初回スコアから最高スコア、改善スコアまでを時系列で並べ、段取りや異議の種類ごとに課題の在りかを示す進捗の可視化画面です。

一人ひとりの推移が並ぶ一覧

一度目と二度目の記録は、受講者ごとに並んで残ります。どの段取りの評価が動いたのかを、そのまま見比べられます。扱った場面の数ではなく、直せたかどうかで練習を振り返れるのです。研修を設計する立場では、次の回でどの場面を残し、どこを新しくするかを、この推移から決められます。AIが担うのは反復練習と評価の基準をそろえる部分で、目標の決め方や動機づけは、引き続き人が担う範囲です。

同じ場面に戻れる形にした例

生命保険・全国の営業組織

【顧客事例】日本の大手生命保険会社で、営業担当者が屋外で拒否される場面を練習し、営業活動における心理的な壁を乗り越えられるよう支援しているシーンです。

日本の大手生命保険会社では、練習の相手を人が務める前提で研修が組まれていました。担当者にとっては一度で切り上げるほうが気楽であり、相手の時間を借りることへの遠慮もあって、同じ場面をもう一度お願いするところまでは進みにくい状態でした(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、相手役をAIが務める形に変えました。よくある異議への対応や拒否への対応など、つまずきやすい場面を学習の区分として立て、同じ区分に何度でも戻れるようにしました。

その結果、営業担当者と管理職の双方に向けたトレーニングが用意され、気まずさを理由に一度で切り上げていた場面にも、続けて取り組めるようになりました(出典:導入企業へのヒアリング)。相手の側の負担を考えずに済むと、二度目に入るかどうかの判断そのものが変わってくるのです。

製薬分野のグローバル大手

【顧客事例】世界有数の製薬企業で、製薬チームのマネージャーがAIによる模擬対話を活用し、1対1のコーチング力を高めているシーンです。

業種は異なりますが、糖尿病・免疫・がん領域を扱う製薬分野のグローバル大手企業でも、研修部門が受講者一人ひとりの練習に付き添い、その都度フィードバックを返す時間は確保できませんでした。同じ受け答えでも、採点する人によって評価が分かれることもありました(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、標準化された練習を高い頻度で行える形に整えました。マネージャー向けにはGROWモデルを対話シナリオに組み込み、経験を積んだ層でも、同じコーチング場面を何度も練習できるようにしました。

その結果、累計トレーニング参加者数は3,662名に達し、トレーニングの成績と練習回数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)。練習を重ねた分が成績の側に表れるため、一度で切り上げた場面を残さない設計に意味が出ると言えます。

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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
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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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