製品
自宅でも場所を選ばずモバイルでAI練習に取り組み、営業スキルを高頻度で伸ばしているシーンです。

営業トークをアプリで練習し、商談の成果に変えていますか

アプリでトーク集を繰り返し読み込めても、想定外の切り返しを受けた瞬間に言葉が止まるのは、練習の設計に見直す余地があるからです。再現性・練習量・即時の診断がそろえば、日々の学びを商談の成果へ結びつけられます。

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営業トークの練習で起きる3つの課題

練習の相手が見つからない

先輩に相手役を頼むには時間の調整が要り、断られた場面を一人で練習する場も限られます。結果として、練習の頻度が上がりません。

知識が本番で出てこない

商品知識は頭に入っていても、価格や競合を持ち出された瞬間に言葉が止まります。読んで覚えた内容は、対話の中では出てきにくいのです。

感覚頼みの振り返り

練習後に返るのは「悪くなかった」という一言で、どの発言を直せばよいかが分かりません。次の商談でも同じつまずきを繰り返します。

成果を分けるのは練習の中身です

本番の再現と即時の診断

営業チームが練習相手を確保し、本番の緊張感を再現するのは簡単ではありません。足りないのは意欲ではなく、一人でも繰り返せる対話と診断です。UMU AIロープレが、その環境を整えます。

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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本番との差を埋める仕組み

相手を待たずに練習できる

UMU AIロープレを使えば、手元のアプリからすぐ練習を始められます。商談の合間にも回数を重ね、経験の差を早く埋められます。

本番同様の切り返しを体験

本番に近い商談を、AIを相手に何度でも試せます。価格や競合を持ち出される場面を先に経験でき、初回訪問から落ち着いて話せます。

改善点をその場で確認できる

感覚に頼っていた振り返りが、練習ごとのスコアに置き換わります。何を直せばよいかが毎回はっきりし、同じ場面での取りこぼしが減ります。

UMU AIロープレで練習を日常に

いつでもどこでも24時間利用できるモバイル練習の画面で、没入感のあるレベル進捗とチームのランキングを表示しています。

自分の都合で始められる練習

スマートフォンから時間や場所を問わず練習でき、実施回数は無制限です。思い立ったときにすぐ始められるため、すきま時間の練習を積み重ね、対応が自然に出るまで繰り返せます。

その場で変わる展開への即応力

緊張感のある本番さながらの商談シミュレーションで、表情豊かなAIの顧客と、制限時間つきの台本によらない対話を行う画面です。

話し方に応じて変わる反応

担当者の説得力や理解度に応じて、AIの顧客が態度をその場で変えます。強引な提案には身構え、懸念に寄り添う言葉には本音を返してくるため、想定外の展開にも落ち着いて対応できます。

課題をその場で確認できます

練習を終えた直後に届くAIの評価レポートで、多角的な振り返りと項目ごとのスコアの内訳を確認できる画面です。

段階別のスコアカード

練習が終わると同時に、導入から反論対応、クロージングまで段階ごとの評価を確認できます。どの段階で何が足りなかったかが具体的に分かるため、次の練習で直す点を一つに絞れるようになります。

製薬・保険・小売で進む商談力の底上げ

バイオ医薬品分野の大手企業

導入事例:営業800名を超えるバイオ医薬品企業が、AIを活用してワクチン営業組織全体の能力開発を標準化し、規模を広げて進めています。

販売代理店を含む800名の組織に、本部の基準が浸透していませんでした(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレで、全員が同じ訪問シナリオで練習できるようにしました。

新任の独り立ちまでの期間は60日から30日に短縮されました(出典:導入企業へのヒアリング)。

日本大手の生命保険会社

導入事例:大手生命保険会社の営業担当者が、空港での待ち時間にスマートフォンで商品ポートフォリオの提案トークを練習しています。

商品知識の習得が中心で、対話の練習機会が不足していました。

UMU AIロープレで独自の営業プロセスを反復練習しました。

担当者は「スマートフォンで場所を問わず対話型トレーニングができる」と振り返ります。

500店舗超のアパレル企業

導入事例:500店舗を超える高級レディースアパレルグループのエリア責任者が、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ます。

新人スタッフに、高額商品を扱う顧客との対話経験が不足していました。

UMU AIロープレで複数の顧客タイプを設定し、接客を試しました。

会員獲得率は前年比42%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
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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