製品
AIを活用した業界別の話し方トレーニングで、顧客層ごとに最適な価値提案を身につけているシーンです。

営業ロープレのネタが毎回同じになる、本当の理由

「今週の営業ロープレ、ネタをどうしよう……」そう考えたまま、前回と同じ場面をもう一度出してしまうことはありませんか。営業ロープレのネタが尽きたように感じるのは、育成担当者の工夫が足りないからではありません。原因は、題材をどこから集め、誰にどの難易度で出すかという準備の工程にあります。

練習する場面は、なぜ毎回似てしまうのか

題材の出所が個人の記憶に偏る

営業ロープレのネタは、その場にいるマネージャーや先輩が、最近の商談を思い出して口頭で出すことが多くあります。そのため出てくる場面は、その人が担当してきた顧客層や商材の範囲に、自然と収まると言えます。例えば、既存顧客のフォロー訪問を長く担当してきた先輩が題材を出す場合、初回接触でその場で断られる場面や、競合と横並びで比較される場面は、最後まで一度も出てきません。新人が最初につまずくのは、多くの場合その抜け落ちた場面の側です。育成担当者の手元に残るのは、実施回数と参加者名。どの場面を何人が経験したのかは、そこからは読み取れません。練習の量は数えられるのに、カバーした場面の幅は数えられていません。

止まった商談ほど題材にならない

法人購買では、検討が途中で止まる案件が86%にのぼります(出典:Forrester State of Business Buying 2026)。現場で起きている場面の多くは、この止まった商談です。ところが題材として語られるのは、うまく決まった商談の再現に偏るのです。練習に並ぶ場面と、担当者が実際につまずく場面が、少しずつずれていきます。

営業ロープレのネタを絶やさない設計

題材の出所を広げる

題材を一人の記憶に頼らず、実際の商談記録から拾い上げる形に変えます。失注した理由、途中で止まった案件、想定外の質問を受けた訪問。どれも日報や案件管理にすでに残っています。誰の経験かではなく、組織にどの場面が起きたかを基準に選ぶと、一度も練習されてこなかった場面が浮かび上がります。

難易度に段階をつける

同じ題材を全員に配ると、新人は入口でつまずき、経験者は退屈します。顧客の立場や反論の強さ、持ち時間を変えれば、一つの場面から複数の難易度をつくれます。難易度の段階が決まって初めて、練習が個人の課題と結びつくのです。

題材を更新し続ける

商材や競合の状況が変われば、去年つくった題材はすぐ現場とずれます。ところが題材の作り直しは、資料の改訂より後回しになりがちです。事業が動いた週に題材を差し替え続けられる仕組みが、手元にあるでしょうか。

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

ゼロから作らずに、題材を用意できます

豊富な業界特化型テンプレートのライブラリから、ワンクリックで取り込んで再利用し、新しいシナリオの構築時間を大幅に短縮できる画面です。

業界別テンプレートの再利用

UMU AIロープレには、汎用のB2B商談テンプレートと業界特化型のテンプレートが標準で備わっています。育成担当者は必要な場面を選び、ワンクリックでシナリオへ反映できます。効果が確認できた自社の場面はテンプレートとして保存でき、組織内で何度でも再利用できるようになります。題材づくりを毎回ゼロから始める必要がなくなるのです。

誰にどの題材を出すかが、数字で分かります

個人の多角的な成長推移を可視化し、スキルの課題を特定して現場での能力の伸びをデータで確認できる画面です。

商談ステップ別の成長データ

受講者ごとに、初回スコアと最高スコア、伸びの推移が商談ステップ別に蓄積されます。ヒアリングは伸びているのに、競合比較の場面だけ点が動かない、という状態も読み取れるのです。育成担当者は、次にどの場面をどの難易度で出すべきかを、印象ではなくデータから判断できます。新人と経験者に同じ題材を出す運用から抜け出せます。

事業の変化に、題材の更新が追いつきます

事業部門がノーコードで柔軟に設定し、現場に即した新しいシナリオを数秒で生成して、常に一歩先を保てるイラストです。

事業部門主導での題材更新

シナリオの作成や修正は、UMU AIロープレの管理画面から、専門的な設定作業なしで行えます。新しい競合が現れた週に、その反論を題材へ加えることも、IT部門を待たずに進められるのです。作り直した題材は、その日のうちに全拠点へ展開できます。ただしAIが担うのは、反復練習と評価基準の統一までであり、題材の優先順位づけや動機づけは、引き続き育成担当者の役割として残ります。

題材の設計を見直した企業の記録

製薬業・営業5,500名

【顧客事例】バイオ医薬品分野のグローバル大手企業が、現地のバイオ医薬品市場でAIロープレを深く実践的に活用しているシーンです。

循環器・がん・免疫領域の製薬企業では、全国に分散した営業担当者へ、練習させたい場面を十分に用意できていませんでした(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、40以上の知識項目に対して80〜120の模擬業務シーンを設計し、練習の題材そのものを整えました。

その結果、オンライン練習群の業績がオフライン研修群を上回りました(出典:導入企業へのヒアリング)。題材を網羅的に用意したことが、業績の差として表れたのです。

高級アパレル・500店舗超

【顧客事例】500店舗超を展開する高級レディースアパレルのグループ企業で、エリア統括者が出張の移動中に商品の訴求ポイントとVIP接客のトークを確認しているシーンです。

高級レディースアパレル分野で500店舗超を展開するグループ企業では、新人スタッフに高級顧客層との対話経験が不足していました(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、効率を重視する外資系企業の役員、業界知見を持つファッションバイヤーなど、顧客タイプごとに異なるAI顧客を設定しました。

その結果、会員獲得率が前年比42%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。顧客タイプ別に題材を分けた効果が、店舗での接客に表れたと言えます。

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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
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