製品
厳しい競合比較の場面でも動じることなく、価格への異議や競合の脅威に落ち着いて向き合う営業担当者のシーンです。

読んだ営業トーク事例を、自分の商談で再現するには

営業トーク事例を読み込めても、商談で相手の反応が変わった瞬間、覚えた切り返しが自分の言葉として出てきません。本番に近い場面の再現と声に出す回数、直後に届く改善点を一続きにできれば、読んだ事例は自分のトークになります。

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事例と本番の間にある3つの課題

事例と自社商談のズレ

事例で読んだ切り返しをそのまま口にしても、相手の業種や検討段階が違えば話はかみ合わず、質問だけが次に進みます。

声に出す機会が限られています

置き換えた言葉を口に出せるのは、月に数回の同行や勉強会の場だけという営業チームもあります。日常に練習の時間が残りません。

良し悪しを自分で測れません

一度試しても、どこがよくてどこを直すべきかは自己判断にとどまります。同じ話し方のまま、次の商談を迎えることになります。

事例が力に変わる条件

口に出した回数が差になります

営業チームには事例も勉強会もありますが、商談で使う段階で止まります。自分の言葉に直して声に出し、出来を確かめる回数が足りないのです。UMU AIロープレで、その回数を確保できます。

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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置き換えから確認までの3工程

自社の商談場面での言い換え

UMU AIロープレで、自社の顧客像や反論を設定した商談を再現できます。事例の言い回しをその場で試せるため、本番でも言葉が出ます。

移動中でも声に出せる練習

現場の営業担当者は、相手の予定を待たずに一人で練習を始められます。声を出す回数が増え、覚えた言葉が体に残ります。

その場で見える改善の一手

練習を終えた直後に、商談プロセス別の評価と次に直す一点を確認できます。同じつまずきを繰り返さず、毎回の練習が前に進みます。

価格や競合への異議を再現

実際の商談で失注する前に、緊張感の高い模擬練習で失敗を経験しておく大切さを表したイラストです。

想定される反論を先に設定

価格交渉や競合比較、稟議が止まる場面など、実際に受ける異議をあらかじめ設定できます。AIが会話の流れに合わせて投げかけるため、事例で読んだ切り返しを緊張感の中で試せます。

UMU AIロープレで練習量を確保

AIアバターと対話するモバイルの画面で、段階的なレベル挑戦とランキングが練習への取り組みを後押ししているシーンです。

すきま時間に重ねる反復練習

スマートフォンから24時間いつでも、自分の都合だけで練習を始められます。通勤や商談の合間に短く重ねられるため、置き換えた言い回しが自然に口をついて出るようになります。

次の一手が毎回はっきりします

商談5段階の力量をレーダーチャートで示し、一人ひとりの課題に合わせた改善のアドバイスを表示する画面です。

対話の記録から導く改善案

練習ごとの対話内容をもとに、次に取り組む一点を個別に確認できます。AIが担うのは反復練習と改善点の提示までで、案件ごとの判断は引き続きマネージャーと詰められます。

トークの再現力を高めた実績

自己免疫疾患分野の大手製薬企業

導入事例として、革新的な新薬を扱う大手製薬企業の担当者が、法令に沿った学術的な情報提供の力を高めている様子を描いたイラストです。

自己免疫疾患分野の大手製薬企業では、新薬の相次ぐ上市で営業組織が1.6倍に拡大しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを導入し、新薬の異議対応を練習しました。

その結果、専門トレーニング期間が90日から28日に短縮されました(出典:導入企業へのヒアリング)。発売初月の売上目標達成率は115%に達しています(出典:導入企業へのヒアリング)。

生命保険分野の国内大手企業

導入事例として、保険分野の大手企業で資産設計を担う担当者が、支社を離れたカフェでも提案型の商談練習に取り組む様子を描いたイラストです。

生命保険分野の国内大手企業では、営業プロセスを体系化していても、顧客との対話の中で実行しきれない状態でした。

UMU AIロープレを導入し、顧客開拓から提案までの要所を反復練習に変えました。

スマートフォンで場所を問わず対話練習ができるようになったという声をいただいています。

食品スーパー分野の大手企業

導入事例として、大手スーパーの従業員が集合研修を離れ、屋外のベンチでタブレットを使い接客の基準を練習する様子を描いたイラストです。

食品スーパー分野の大手企業では、厳しい申し出への対応が担当者ごとに分かれ、応対の質にばらつきが出ていました。

UMU AIロープレを導入し、対応が難しい顧客との対話を繰り返し練習しました。

安全な環境で最も難しい場面を試せるようになり、現場の心理的な負担も和らいでいます。

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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
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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