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営業担当者が、態度を変える仮想の顧客とパソコン越しに対話練習を行っているイラストです。

営業トークコツの正解は、自分の話し方の中にあります

営業トークコツを数多く覚えていても、本番で話の運びが噛み合わないなら、見直す余地があるのは量ではありません。工程別のスコアと、相手を変えた再現性の確認、そして反復がそろえば、自分に効いている進め方を特定できます。

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営業トークの上達を阻む3つの課題

成果を出す人の型とのズレ

成果を出している先輩の言い回しをそのまま持ち込んでも、自分の間の取り方とは噛み合わず、会話が途中で止まってしまいます。

効いている点が分からない

受注できた商談でも、効いたのが質問の順番なのか話す量の配分なのかを切り分けられないまま、次の商談に進んでいます。

調子の差を説明できない

同じ説明をしても、決まる週と決まらない週があります。その差がどこで生まれたのかを言葉にできず、良い状態を意図的に作れません。

上達の起点は、自分の型にあります

再現できる自分の型をつくる

同じ型を営業チームで共有しても、話し方が違えば開きは残ります。足りないのは、自分の進め方のどこが効いているかを測る物差しなのです。UMU AIロープレなら、その物差しを持てます。

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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自分の型を特定し、再現する

工程別のスコアで特定

UMU AIロープレでは、導入からヒアリング、反論対応までの工程別スコアが残り、効いている進め方を自分で特定できます。

相手を変えて再現性を確認

慎重な相手、決断の早い相手と設定を変えて同じ進め方を試せるため、成果が偶然ではなく再現できるものかを確かめられます。

身につくまで繰り返せます

確かめた進め方は、スマートフォンから回数の上限なく練習でき、調子に左右されずに同じ品質で話せる状態まで定着させられます。

UMU AIロープレで自分の型を可視化

個人の成長推移を多角的に可視化し、課題と伸びをデータで確認できる画面です。

工程ごとのスコア推移

導入からヒアリング、反論対応までを工程ごとに採点し、初回スコアから最高スコアまでの変化を時系列で確認できます。これにより、自分の進め方のどこが効き、どこで崩れるのかを特定できます。

相手を変えて再現性を検証

役職や性格、対話スタイルの異なる複数のAI顧客を設定できる画面です。

顧客タイプ別の検証

役職や性格、懸念点の異なる顧客を複数設定でき、同じ進め方が相手を変えても通用するかを試せます。慎重な決裁者でも結果が変わらなければ、その進め方は再現できる型と言えます。

確かめた型が身につくまで練習できます

移動中や休憩時間にスマートフォンから回数の制限なく練習できる画面です。

回数を気にしない反復

スマートフォンから24時間いつでも、回数の上限なく同じ場面を練習できます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一という部分で、目標設定や動機づけは引き続きマネージャーの役割です。

面談数2倍、提案数30%増の導入実績

日本で展開する製薬企業

製薬企業の担当者が、自宅からすき間時間に高頻度でAI練習に取り組んでいるイラストです。

若手MRの育成が同行訪問に依存し、実践に近い練習の機会が限られていました。

UMU AIロープレを導入し、医師との面談の入り方と情報提供の流れを、若手MRが自分の言葉で繰り返し試しました。

その結果、受講後7〜9カ月で医師との対話型面談の回数が受講前比で約2倍に増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。経験の浅い層ほど伸びが大きかったと報告されています。

生命保険分野の大手外資系企業

金融・保険グループの担当者が、デスクで資産設計の説明を対話形式で練習しているイラストです。

新人営業の育成が支社ごとに進められ、指導の基準にばらつきが生じていました。

UMU AIロープレを活用し、対面のOJTで学んだ第1グループと、AI練習で学んだ第2グループを比較するABテストを実施しました。

その結果、3カ月後にはAI練習を行ったグループの顧客向け提案数が30%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。成約に至った受講者の練習記録を教材化し、効いた進め方を後続の新人も再現できる形にしています。

子ども靴分野の小売企業

子ども靴ブランドの店舗スタッフが、休憩室で接客の練習に取り組んでいるイラストです。

店舗スタッフの接客指導が店長の経験に左右され、店舗ごとに進め方が異なっていました。

UMU AIロープレを活用し、迷っている顧客や価格に敏感な顧客など、タイプの違う相手に同じ提案の流れが通用するかを繰り返し確かめました。

その結果、導入後初回の大型セールでは売上目標達成率が128%に達しました(出典:導入企業へのヒアリング)。前払い型の会員数も前年比28.1%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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