製品
営業担当者がAIアバターと向き合い、リアルタイムで変化する相手の感情を読み取りながら、没入感のある対話の応酬に取り組んでいるシーンです。

その営業トークのテクニック、本番の商談で切り返せていますか

トークスクリプトを覚えていても、想定外の切り返しで言葉が止まるなら、練習の設計を見直す余地があります。本番の再現性、即時の振り返り、反復できる環境がそろえば、覚えたテクニックは商談で自然に出てきます。

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営業トークをめぐる3つの課題

覚えた型が出てこない

反論への受け答えは頭に入っています。しかし顧客が想定外の角度から質問を返した瞬間、次の一言が出てきません。

感覚頼みの振り返り

練習後のコメントが「悪くなかったよ」で終わってしまい、どの一言を変えるべきかが分からないまま次の商談を迎えます。

練習の相手が見つからない

先輩に時間をもらう調整が要り、指摘される場面も気が重くなるため、練習の回数は自然と減っていきます。

テクニックが定着しない構造

練習と本番をつなぐ工程

営業チームがトークを覚える場はあっても、本番の緊張感で試せません。足りないのは、実践と評価を回す仕組みなのです。UMU AIロープレを導入し、その仕組みを手元に整えます。

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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テクニックを実践に変える設計

本番同然の緊張感で試す

UMU AIロープレのAI顧客は、話し方に応じて態度を変えます。想定外の切り返しを繰り返し体験でき、本番での言い淀みが減ります。

その場で課題が分かる

練習を終えた直後に、対話の内容をもとにした評価が並びます。どこを直すかが具体的になり、次の商談までに手を打てます。

一人でいつでも反復

自分の都合に合わせて、スマートフォンから何度でも練習を始められます。回数が伸びることで、狙った言い回しが自然に口をついて出ます。

UMU AIロープレで反論対応を強化

反論シナリオをあらかじめ搭載し、最も手ごわい顧客からの異議への対応を、安全な環境で練習できる画面です。

想定される反論を事前に組み込む

価格交渉や競合比較といった手ごわい異議を、管理者があらかじめ設定できます。AIが会話の自然な流れの中で投げかけるため、本番に近い圧力の中で応答を磨けます。

練習直後に課題が見えます

対話を終えた直後に構造化された評価レポートが生成され、どの段階で減点されたのかを正確に特定できる画面です。

プロセス別のスコアカード

導入、ヒアリング、価値提案、反論対応、クロージングの5段階ごとに採点結果が並びます。担当者はどの段階で崩れたかをその場で把握でき、次に直す点を一つに絞れます。

自分の時間割で練習を継続

モバイルから24時間いつでも回数を気にせず練習でき、高頻度の短時間トレーニングによって独り立ちまでの期間短縮を後押しする画面です。

24時間いつでも使える練習環境

モバイルから好きなだけ練習を重ねられ、練習の量とタイミングを自分で決められます。AIが担うのは反復練習と評価の統一という部分で、目標設定や動機づけは引き続き人が担う領域になります。

各業界の商談トークを鍛えた実績

日本で事業展開する製薬企業

導入事例として、バイオ医薬品分野のグローバル大手企業が、現地のバイオ医薬品市場でAIロープレを実務に深く取り入れている様子を表したイラストです。

若手MRの育成が同行訪問に頼り、練習機会が不足していました。

UMU AIロープレを活用し、訪問場面の反復練習を組み込みました。

その結果、受講後7〜9カ月の医師との対話型面談回数が、受講前と比べて約2倍に増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

日本大手の生命保険会社

導入事例として、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練習しているイラストです。

商品知識の研修は整う一方、距離を縮める対話の練習が不足していました。

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店舗超を展開するアパレル企業

導入事例として、500店舗超を展開する高級レディースファッショングループのエリア担当者が、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、接客にばらつきが出ていました。

UMU AIロープレを活用し、顧客タイプ別のAIを相手に接客の型を練習しました。

その結果、導入当年の大型セールで自社チャネル経由の売上が前年比90%以上増加しました(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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