製品
拠点の異なる営業担当者が、自社で実績のあるトークと基準をもとにした同じAIシナリオで練習し、伝える内容をそろえているシーンです。

営業トークスクリプト作成を、練習の記録から見直す方法

手元のスクリプトを整えて配れても、どの言い回しがどこで効いたのかまでは分かりません。営業トークスクリプト作成に、言い回しの試し分けと詰まる場面の特定、改訂の材料づくりを組み込めば、配ったあとも直し続けられます。

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配ったスクリプトに残る3つの見落とし

効き目を確かめていない

文面はこれまでの経験から選びますが、その言い回しが本当に相手を動かすのかを、配る前に試す場がありません。

詰まる場面が見えない

配ったあと、どの場面で会話が止まっているのかは本人の報告に頼るほかなく、直すべき箇所を特定できません。

改訂の根拠が勘のまま

「そろそろ合わなくなってきた」という感覚で手を入れるため、どこを残しどこを変えるかの判断が毎回ぶれます。

精度は、配ったあとで決まります

確かめる工程が抜けています

文面を練る時間は取れても、試して直す工程までは営業チームに残っていません。改訂の根拠が個人の記憶にとどまるためです。UMU AIロープレの導入により、担当者は根拠を手元に残せます。

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

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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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改訂の根拠を残す進め方

配る前に効き目を試す

UMU AIロープレを活用し、説得の仕方で態度が変わるAI顧客と対話できます。用意した言い回しの効き目を、配る前に確かめられます。

止まった箇所を特定

対話が終わるとすぐ、商談の工程ごとに採点した結果を確認できます。どの場面で会話が止まったのかを、記録から特定できます。

改訂の材料をデータで

どの言い回しが高い評価を得たのかが、工程や反論の種類ごとに記録として残ります。次の改訂で残す文と変える文を、根拠から選べます。

AI顧客の反応で効き目を確認

AI顧客が担当者の受け答えに合わせて態度を変え、対話の展開が毎回異なるものになる様子を示した画面です。

態度は説得の仕方で変わります

返し方が毎回変わる対話の中で、用意した言い回しがどこまで通じるかを試せます。AI顧客は説得の度合いに応じて購買の姿勢を変えるため、書いた文が崩れる箇所を先に見つけられるのです。

UMU AIロープレで工程別に採点

練習が終わった直後に届く評価レポートで、どの項目で点数が下がったのかを内訳まで確認できる画面です。

終了と同時に出る評価

対話が終わると同時に、あいさつから締めまでの五つの工程を、それぞれ採点した表で確認できます。止まった箇所が点数の落ち込みとして現れるため、直す場所を根拠から選べるようになります。

改訂の材料が手元に残ります

一人ひとりの練習結果を、商談の工程や訴求点、反論の種類ごとに分解し、成長の推移として示す画面です。

残す文と変える文の判断

どの言い回しが評価に結びついたのかが、商談の工程や反論の種類ごとに記録として残ります。AIが担うのは採点までで、残す文と変える文の判断は担当者の側にあるのです。

言い回しの標準化を進める3業界

循環器領域のグローバル大手製薬企業

導入事例として、循環器やがん領域を担う大手製薬企業の担当者が、執務の合間にスマートフォンで時間制限つきの練習に取り組むイラストです。

全国に分散した営業組織では、知識研修で学んだ内容が現場の対話で活きにくい状態が続いていました。

UMU AIロープレを導入し、40以上の知識項目に対して80〜120の商談場面を用意しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

その結果、オンラインで練習した群の業績が、対面研修だけの群を上回りました(出典:導入企業へのヒアリング)。

生命保険を手がける外資系大手企業

導入事例として、外資系の保険グループの担当者が、机に向かって画面越しに資産提案の説明を練習するイラストです。

新人の育成が支社ごとに任されていたため、指導の中身も合格の目安も支社によって異なっていました。

UMU AIロープレで学ぶ班と対面研修で学ぶ班を分けて比べ、成約に至った練習記録を教材へ組み込みました。

3カ月後、AIで練習した班の顧客への提案数が30%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。対象アカウント数も2,000から7,000超に増えています(出典:導入企業へのヒアリング)。

子ども靴ブランドの大手小売企業

導入事例として、子ども靴を扱う小売企業のスタッフが、店舗の休憩室で画面に向かい関連商品の提案を練習するイラストです。

本部が用意した接客の進め方が店頭で実行されず、前年の大型商戦では売上目標を下回りました。

UMU AIロープレを活用し、迷う顧客や価格に敏感な顧客との対話を、会員案内の流れごと練習に組み込みました。

導入後初回の大型商戦では売上目標の128%を達成しました(出典:導入企業へのヒアリング)。先払い会員も前年比28.1%増加しています(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
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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