製品
営業担当者とAIアバターが向き合い、感情の動きをリアルタイムに読み合いながら没入感のある対話に取り組むシーンです。

訪問できない営業でも、商談力は伸ばせていますか

訪問の代わりにオンライン面談を重ねていても、切り返しの一言で会話が止まるなら、練習の設計を見直す余地があります。本番に近い再現性と、時間を選ばない反復、対話直後の評価がそろえば、限られた接点でも成果に結びつけられます。

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訪問できない営業が抱える3つの課題

一度きりの面談で言葉が詰まる

対面の接点が減るほど、一回の面談で判断される比重は高まります。競合比較や価格への懸念に詰まると、次の機会そのものが遠のきます。

練習相手を確保できていない

同行や社内ロープレの機会が減ると、練習は資料の読み込みに置き換わりがちです。声に出して試す場がないまま、本番を迎えてしまいます。

振り返りが感覚頼みのまま

オンライン中心の商談では、上司が同席する機会も限られます。「悪くなかった」という感想だけが残り、どこを直せばよいかが分かりません。

訪問の回数ではなく、接点ごとの質

不足しているのは、練習の設計です

営業チームは、少ない接点で成果を求められています。本番に近い状況を繰り返し試せる仕組みが、手元にないのです。UMU AIロープレが、その仕組みを担います。

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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限られた接点を成果に変える

本番に近い顧客反応を再現

UMU AIロープレでは、AIが顧客役を担います。価格や競合への懸念を切り返す練習を重ね、一度きりの面談を前に進められます。

場所を選ばずに反復練習

スマートフォンから、空いた時間にそのまま練習を始められます。移動の合間や在宅の時間が、反復の機会に変わります。

プロセス別に課題を可視化

対話が終わると、商談のプロセスごとにスコアと改善点を把握できます。感覚に頼らず、次の一歩を決められます。

発言に応じて変わる対話を再現

本番さながらの緊張感で商談を再現する画面です。表情豊かなAI顧客と、台本にとらわれない制限時間つきの対話が表示されています。

AIが会話の流れに合わせて反応します

AIは担当者の説得の進め方に応じて購買態度を変えるため、毎回異なる展開で切り返しを試せます。強い押し返しにも落ち着いて向き合えるようになり、限られた面談時間でも主導権を保てます。

UMU AIロープレで練習を日常化

24時間いつでも移動先から練習できるモバイル画面です。没入感のあるレベル進捗とチームのランキングが、いつでもどこでも確認できます。

いつでも、何度でも練習できます

スマートフォンから24時間いつでも練習を始められ、納得がいくまで繰り返せます。AIが担うのは反復練習と評価の標準化までで、目標設定や動機づけは引き続き人の役割になります。

どこを直すかがその場で分かります

練習直後に届くAI評価レポートの画面です。多角的な振り返りと、項目ごとのスコアの内訳が表示されています。

5つのプロセス別に採点します

対話を終えた直後に、導入からクロージングまでのプロセス別スコアを確認できます。AIが会話の中身をもとに次に直す一点まで示すため、一人で振り返る場面でも改善を続けられます。

離れた場所でも成果を伸ばした現場

製薬分野の国内大手企業

【導入事例】呼吸器領域のグローバル大手革新的製薬企業。MRがすきま時間を活かし、自宅から高頻度にAI練習に取り組むイラストです。

若手MRの育成が同行訪問に頼り、練習機会が限られていました。

UMU AIロープレで、医師との面談を高頻度に練習しました。

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約2倍に増えました(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。大規模な営業組織が自宅からの練習で高い商談準備状態を保つイラストです。

全国3,000拠点に5万人の営業担当者が分散し、対面での面談機会も以前より減っていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを活用し、知識のインプット中心の研修から、対話で試すアウトプット型の練習へ切り替えました。

担当者は「AIによる即時フィードバックにより、営業担当者は自分のペースで継続的に練習しやすくなりました」と振り返ります。

携帯販売分野の全国大手企業

【導入事例】日本の通信販売店分野の大手チェーン。移動中の機内時間を使い、通信プランの異議対応と成約の練習にいつでもどこでも取り組むイラストです。

店舗網の拡大で採用が加速し、新人スタッフを早く現場に立たせる必要が生じていました。

UMU AIロープレで接客とコンプライアンスを一つのシナリオにまとめ、繰り返し練習しました。

その結果、新入社員が独り立ちするまでの期間が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)。

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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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