製品
飛び込み訪問のアイスブレイクを想定し、受付での取り次ぎ依頼と第一印象からの信頼づくりを練習しているシーンです。

その営業トークのつかみ、初対面の反応を変えられていますか

トークスクリプトを覚え込んでいても、初対面の相手が想定と違う反応を返した瞬間に言葉が続かなくなります。営業トークのつかみは、本番に近い反応の再現性、その場での振り返り、そして反復の3つがそろうことで安定します。

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営業トークのつかみにある3つの課題

覚えたつかみが本番で崩れる

受付や初回訪問で想定外の一言が返ると、用意した順番どおりに話せなくなり、本題に入る前に商談が終わります。

感覚に頼った振り返り

同僚との練習後の講評が「悪くなかった」で止まると、どの一言が相手の関心を引いたのかを特定できません。

練習の場が本番しかない

相手役を頼める同僚や上司の予定が埋まっていると、つかみを試せるのは実際の商談だけになり、練習量が伸びません。

つかみは練習の設計で決まります

反応と評価がそろう環境が鍵です

つかみでつまずくのは、相手の反応に触れた経験の浅さです。営業チームに足りないのは、反応を返す相手と客観的な評価なのです。UMU AIロープレなら、両方を日々の練習に組み込めます。

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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つかみを鍛える3つの仕組み

想定外の反応を練習で先に体験

UMU AIロープレを活用することで、AIが顧客役を担い、話し方に応じて態度を変えます。想定外の切り返しにも動じなくなります。

つかみの良し悪しを数値で把握

練習が終わった直後に、導入からヒアリングまでの段階別スコアを確認できます。改善点が具体的に分かり、次の商談に持ち込めます。

本番の前に練習量を積める

スマートフォンから回数の上限なく練習でき、相手の予定を待つ必要がありません。移動中のすきま時間も練習に変わります。

予測できない切り返しの再現

高いプレッシャーのもとで本番さながらの商談を再現する、表情豊かなAI顧客と時間制限のある台本に沿わない対話の画面です。

話し方で態度が変わるAI顧客

一方的に話を進めると相手の反応は硬くなり、質問を挟むと会話は前に進みます。台本に沿わない複数ターンの対話によって、初対面の空気の変化を読み取る力を、安全な場で鍛えられます。

UMU AIロープレで評価を数値化

数秒で生成される構造化された即時レポートが、評価を落とした箇所を正確に指し示し、一回ごとの練習を成長につなげる画面です。

段階別に課題を示すスコアカード

練習が終わると同時に、担当者は導入からクロージングまでの段階ごとに採点結果を確認できます。どこで評価が下がったかが分かるため、次に直す箇所を迷わず選べます。

自分の都合で練習を重ねられます

24時間365日どこからでも取り組めるモバイル練習で、没入感のあるレベル進捗とチームランキングを表示する画面です。

何度でも取り組めるモバイル練習

移動中や商談の合間にスマートフォンから練習でき、相手の予定を押さえる手間もかかりません。AIが担うのは反復練習と評価の標準化であり、動機づけは引き続き人の役割と言えます。

商談の入り口を鍛えた各業界の実績

バイオ医薬品分野の大手企業

【導入事例】営業800名超のバイオ医薬品企業が、大規模なワクチン営業組織全体で標準化された能力開発をAIで実現しているイラストです。

代理店と社内営業の双方を、同時に育てる必要がありました。

UMU AIロープレを導入し、訪問の入り口から反復練習しました。

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)。

生命保険分野の国内大手企業

【導入事例】生命保険分野の大手企業の営業職員が、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イラストです。

商品知識の研修はあっても、距離の縮め方を練習する場は不足していました。

UMU AIロープレを導入し、独自の営業プロセスを練習シナリオに落とし込みました。

担当者からは「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」という声が寄せられています。

高級アパレル分野の小売企業

【導入事例】500店舗超を展開す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点とVIP接客のトークを見直しているイラストです。

新人スタッフは高級顧客層との対話経験が乏しく、初対面の一言に迷いが出ていました。

UMU AIロープレを活用し、役員やバイヤーなど顧客タイプ別の接客を練習しました。

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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