製品
営業担当者がAIの仮想顧客と向き合い、相手の感情の変化を読み取りながら没入感のある対話練習を進めているシーンです。

営業トークのネタを、本番で使える切り返しに変える方法

営業トークのネタをどれだけそろえていても、顧客に切り返された瞬間に言葉が止まるなら、練習の設計を見直す余地があります。本番に近い対話の再現性、口に出す反復、練習直後の診断がそろえば、ネタは商談で使える言葉に変わります。

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そろえたネタが本番で活きない3つの課題

切り返しで言葉が続かない

資料に載っているネタは説明できても、競合と比べられた場面では、想定していない角度から質問が飛び、話の筋が崩れます。

声に出す機会の限界

同僚や上司の予定を押さえないと練習が始まらないため、覚えたネタを声に出す機会そのものが限られます。

振り返りが感覚で終わる

練習後のフィードバックが「悪くなかった」で終わると、どのネタが効いてどこを直すべきかが分からないまま、次の商談を迎えます。

ネタの量ではなく、話す場の設計

ネタは話す回数で定着します

ネタを配っても、営業チームは商談でつまずきます。足りないのは、実際の顧客に近い相手と話す回数と、直後の手応えなのです。UMU AIロープレは、その両方を日常に組み込む選択肢です。

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?”
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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ネタを本番の言葉に変える設計

切り返しを対話で鍛える

UMU AIロープレでは、AIが顧客役を担い、想定外の質問を投げます。競合比較で崩れた話の筋が整い、商談の主導権を保てます。

一人で練習を重ねる環境

相手の予定を押さえずに、空き時間から練習を始められます。声に出す回数が増え、覚えたネタが商談で自然に出てくるようになります。

改善点をその場で確認

練習が終わると、商談の段階ごとに評点と改善点が並びます。そのため、どのネタが効いたかを数値で確かめ、次の商談に持ち込めます。

本番と同じ緊張感を対話で再現

営業担当者の戦略に応じて、AIがその場で反応を変えるロールプレイングの画面です。

発言に応じて態度が変わるAI顧客

その場で組み立てる対話を繰り返せるため、想定外の展開にも落ち着いて応じられます。担当者の説得の進め方に応じてAI顧客の姿勢が変わり、商談と同じ緊張感の中で切り返しを試せるのです。

UMU AIロープレで練習を日常化

スマートフォンから24時間いつでもAIとの練習に取り組め、短時間の練習を高い頻度で重ねられる画面です。

いつでも始められる反復練習

スマートフォン1台で、通勤中や商談の合間にも練習を始められます。短い練習を毎日重ねることで話し方が安定し、独り立ちまでの期間を縮められます。

練習直後に改善点まで確認できます

対話を終えた直後に構造化されたレポートが生成され、段階ごとに課題となる箇所を特定できる画面です。

段階ごとに課題を示すスコアカード

練習を終えた直後に、導入からクロージングまでの段階別の評点と改善点を確認できます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までで、目標設定や動機づけはマネージャーの役割と言えます。

業界を問わず商談成果を後押し

日本市場の大手製薬企業

バイオ医薬品分野のグローバル大手企業が、AIロープレを現場で本格的に活用している事例の画像です。

若手MRの育成が同行訪問に頼り、練習機会が限られていました。

UMU AIロープレを導入し、医師との面談場面を繰り返し練習しました。

その結果、受講から7〜9カ月で医師との面談回数が約2倍に増えました(出典:導入企業へのヒアリング)。

日本大手の生命保険会社

生命保険分野の大手企業で、多数の営業担当者が自宅からの練習で高い商談準備度を保っている事例の画像です。

全国3,000を超える拠点に営業担当者が分散し、集合研修だけでは練習機会が不足していました(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを導入し、知識を覚える研修から、声に出して話すアウトプット型の練習へ切り替えました。

担当者は「AIがその場で評価を示すので、自分のペースで続けやすくなりました」と振り返ります。導入後、学習用動画の視聴数は100倍に増えました(出典:導入企業へのヒアリング)。

全国展開する大手小売チェーン

通信サービス分野の大手小売チェーンで、移動中の時間を使って料金プランの異議対応を練習している事例の画像です。

店舗網の急速な拡大に伴い採用のペースも上がり、新人スタッフを早く現場に立たせる必要がありました。

UMU AIロープレを導入し、接客の受け答えと法令遵守の確認を、一つのシナリオの中で練習しました。

その結果、新入社員が独り立ちするまでの期間は1カ月未満に短縮されました(出典:導入企業へのヒアリング)。コンプライアンス研修の周期も2カ月から1カ月に短縮しました(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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