製品
AIが演じる懐疑的な顧客と、営業担当者がパソコン越しに対話練習を行っているシーンです。

営業自己暗示トークで整えた自信、商談で発揮できていますか

訪問前に気持ちを整えられても想定外の切り返しで言葉が止まるのは、意欲ではなく練習の中身の問題です。本番の再現性と即時の振り返り、そして一人で重ねられる反復がそろえば、整えた気持ちを商談の成果に変えられます。

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気持ちの準備では変わらない3つの課題

切り返しで言葉が止まる

価格や競合を持ち出された場面で、用意した言葉と相手の反応がかみ合わず、次の一手を探すうちに商談が止まるのです。

主観に頼った振り返り

同行した上司からの助言が「悪くなかった」で終わると、どの発言を直せばよいか分からないまま次の訪問を迎えます。

練習の機会が続かない

同僚に相手役を頼むには日程の調整が必要で、人前で失敗したくない気持ちも働き、練習の回数が伸び悩みます。

気持ちを成果に変える仕組み

足りないのは練習の設計です

営業チームで気持ちを高めて臨んでも成果が安定しないのは、本番に近い相手と改善点がその場で分かる仕組みがないからです。UMU AIロープレを導入し、両方を一人で回せる環境を整えます。

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?”
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練習の設計を変える3つの方法

切り返しを本番同様に体験

UMU AIロープレが顧客役を担い、価格や競合の切り返しを繰り返し受けられるため、本番でも言葉が続きます。

改善点をその場で確認

練習が終わった直後に、商談の段階ごとの評価と次の一手を確認でき、データにもとづく振り返りへ変わります。

一人で練習の回数を増やす

営業担当者が自分の空き時間だけで練習を始められ、通勤の合間でも回数が増えて対応の幅が広がります。

UMU AIロープレで予測不能な商談を再現

営業担当者の話し方に合わせてAIの顧客が態度を変え、毎回異なる展開になる練習画面です。

AIの反応が話し方で変わる

その場で展開が変わる複数ターンの対話によって、強い押し返しにも落ち着いて向き合えます。AIは説得の進め方に応じて態度を変えるため、本番に近い緊張感の中で即応力を鍛えられるのです。

練習直後に改善点を確認できます

練習を終えた直後に、段階別の評価と改善点をまとめたレポートが表示される画面です。

段階ごとに課題が分かる

商談を5つの段階に分けて採点する仕組みで、営業担当者はどの場面で評価が下がったかを把握できます。次に何を直すかまで確認できるため、一回の練習で得る学びが深まると言えます。

自分だけの練習環境を用意

通勤や休憩の合間に、スマートフォンからAIとの対話練習に取り組んでいるシーンです。

すきま時間から練習を始める

好きな時間にスマートフォンから練習を始められ、回数を自分のペースで重ねられます。AIが担うのは反復練習と評価の共通化であり、目標設定や動機づけは人の役割として残るのです。

成果につながった導入の実例

製薬分野の国内大手企業

製薬企業の営業担当者が、パソコンに向かってAIとの対話練習に取り組んでいるイラストです。

日本市場で事業を展開する製薬企業では、若手MRの学びが先輩への同行に偏り、医師との対話を試す場が限られていました。

UMU AIロープレを活用し、医師の反応が読みにくい訪問場面を選んで、若手MRが安全な環境で繰り返し練習できる体制を整えました。

その結果、受講から7〜9カ月後に、医師との対話型面談の回数が受講前の約2倍へ増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。自ら面談を取りに行く行動が、数字として表れています。

生命保険分野の国内大手企業

保険の営業担当者が、移動の待ち時間にスマートフォンで練習を進めているイラストです。

生命保険分野の国内大手企業では、商品知識や資格の学習は整う一方で、お客さまとの距離を縮める対話を練習する手立てが不足していました。

UMU AIロープレを導入し、顧客開拓から提案までの自社の営業プロセスを、スマートフォンで繰り返せる対話シナリオに落とし込みました。

担当者からは「場所を問わず対話型のトレーニングができる」という声が寄せられ、お客さまへ自信をもって説明できる営業職員を増やす取り組みが続いています。

アパレル分野の大手小売企業

アパレル店舗の担当者が、移動中の車内で接客トークを確認しているイラストです。

アパレル分野の大手小売企業では、500を超える店舗にスタッフが分かれ、値引きに頼らない接客を全員に浸透させることが難しい状況でした。

UMU AIロープレを活用し、効率を重んじる役員やこだわりの強いバイヤーなど、来店客のタイプ別に対話の型を練習できる環境を整えました。

その結果、導入した年の大型セールでは、自社チャネル経由の売上が前年比90%以上に伸びました(出典:導入企業へのヒアリング)。会員の獲得率も42%向上しました(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
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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