製品
営業担当者がAIアバターと対峙し、リアルタイムの感情の動きを読みながら没入感の高い対話に臨むシーンです。

そのセールストークの例文、顧客の前で自然に話せていますか

セールストークの例文が頭にあっても、顧客に切り返された瞬間に言葉が止まるなら、見直すのは練習の設計です。本番に近い再現性、その場で確認できる評価、続けられる反復がそろえば、例文は商談で使える対応力に変わります。

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例文が商談で活きない3つの課題

切り返された瞬間に言葉が止まる

例文をそのまま読み上げる練習では、価格や競合を持ち出された途端に応答が途切れます。同僚が相手だと、その緊張感まで再現できません。

主観的な振り返りの限界

練習後の指摘が「もう少し自然に」で終わると、どの一言を直すべきか分からないまま次の商談に臨みます。同じつまずきが残るのです。

練習の場を確保できていない

相手役を頼むと同僚の時間を使い、毎日の短い反復は日程調整の都合で途切れます。人目がある場では、失敗を試しにくくなります。

例文が対応力に変わる条件

不足しているのは練習の設計です

営業チームで例文を読み合わせても、顧客の反応が変わると言葉が止まります。足りないのは、本番に近い相手と客観的な評価です。そのためUMU AIロープレで、担当者が異議対応を鍛えます。

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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例文を実践力に変える仕組み

切り返しに慣れる練習環境

UMU AIロープレを活用すると、AIが顧客役を担い、価格や競合の切り返しを投げかけます。想定外の展開にも落ち着いて応じられます。

評価をその場で数値化

練習が終わると同時に、商談5段階ごとのスコアと改善点が出そろいます。次に直す一言が明確になり、成約率の底上げにつながります。

一人でいつでも練習できる

スマートフォンから、相手の予定を待たずに練習を始められます。移動中の数分でも反復が続き、商談前の準備が整います。

予測できない切り返しへの即応

AIによるロールプレイで、営業の戦略に応じてAIがリアルタイムに応答を変える画面です。

話し方に応じて変わるAIの反応

話の進め方に応じて顧客役の態度が変わり、結論を急いだときには口が重くなります。例文どおりに運ばない対話を繰り返し体験するため、想定外の切り返しにも落ち着いて応じられます。

UMU AIロープレで課題を即時に特定

数秒で生成される構造化された即時レポートで、改善が必要なポイントを正確に示し、一回ごとの練習を成長につなげる画面です。

プロセス別のスコアカード

対話が終わると同時に、導入からクロージングまでの段階別スコアと課題箇所が出そろいます。感覚に頼らず改善点を確認できるため、次の練習で直す一言をその場で決められるようになります。

すきま時間に反復を続けられます

24時間どこでもモバイルで練習でき、没入感のあるレベル進捗とチームのランキングを確認できる画面です。

24時間いつでも練習できる環境

モバイルから何度でも練習でき、自分の都合だけで始められます。AIが担うのは反復練習の相手役であり、練習量が増えることで独り立ちまでの期間を縮められます。

各業界の商談トークを成果に変えた実績

ワクチン領域の医薬品企業

バイオ医薬品企業が、AIを活用して大規模なワクチン営業組織の育成を標準化し、拡張できるようにした事例のイラストです。

代理店を含む営業組織の育成が、資料の配布にとどまっていました。

UMU AIロープレを導入し、代理店と社内営業が同じ訪問シナリオで練習しました。

その結果、新任営業の独り立ちは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)。顧客満足度も23.5%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

日本大手の生命保険会社

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提案のトークを鍛えている事例のイラストです。

営業プロセスを体系化しても、顧客対話で自然に実行できていませんでした。

UMU AIロープレを導入し、顧客開拓から提案までの各段階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。

全国展開の通信系店舗運営企業

日本の大手通信系店舗チェーンの担当者が、移動中の時間に通信プランの異議対応と成約のトークを練習している事例のイラストです。

店舗網が急速に広がり、新人が接客トークを身につける時間が足りませんでした。

UMU AIロープレを導入し、接客とコンプライアンスを一つのシナリオで練習しました。

その結果、独り立ちまでの期間は1カ月未満に縮まりました(出典:導入企業へのヒアリング)。コンプライアンス研修も1カ月ごとの実施に切り替わりました(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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