製品
営業担当者がAIによるアバターと向き合い、リアルタイムに変わる感情表現の中で没入型の対話に取り組むシーンです。

そのバーチャル営業コーチ、商談の成果に変わっていますか

毎日のように練習を重ねられても、想定外の反論を受けた瞬間に言葉が続かないことがあります。続けやすさ、本番の再現性、そして練習直後の診断がそろえば、バーチャル営業コーチによる練習は商談の成果につながります。

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営業育成における3つの課題

練習の機会が続かない

相手の予定を押さえるうちに練習は月数回で止まり、営業担当者は初回訪問のトークを本番で試すしかなくなります。

知識が対話で出てこない

製品資料は頭に入っていても、価格や競合の話に切り替わった途端に返す言葉を探し、提案の芯がぼやけます。

主観に頼る振り返り

練習後の助言が「全体的によかった」で終わると、どの場面をどう直すのかが分からないまま、同じつまずきを繰り返すのです。

成果を分けるのは練習の設計

練習の中身が成果を分けます

営業チームでは練習の予定が組めず、知識も対話で出てきません。足りないのは本番に近い相手と、その場で返る評価です。UMU AIロープレの導入により、この二つが練習に加わります。

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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練習を成果に変える3つの仕組み

相手を待たない練習環境

UMU AIロープレなら相手の予定を待たず、通勤中でもスマートフォンから練習を始められ、練習量そのものが増えます。

本番に近い緊張感を体感できる

価格交渉や競合比較といった切り返しを設定でき、態度の変わる顧客役と繰り返し向き合うことで、対応の型が身につきます。

改善点をその場で確認できる

練習が終わった直後に商談ステップ別のスコアと次の一手を確認でき、曖昧な助言に頼らず、直す箇所を定められます。

UMU AIロープレで練習を日常化

時間や場所を問わず24時間いつでもモバイルで練習でき、レベルの進捗とチームランキングを確認できる画面です。

すきま時間に繰り返せる反復練習

モバイルから回数の上限なく練習できるため、毎日の短い反復を積み重ねられます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一であり、目標設定や動機づけは引き続き人の役割なのです。

予測できない展開への即応力

営業担当者の対応に応じて、AIが受け答えをリアルタイムに変えるロールプレイングの画面です。

話し方に応じて態度が変わる顧客役

台本のない対話の中で、強引に押せば口が重くなり、共感を示せば本音が出てきます。本番と同じ緊張感を浴びながら、想定外の切り返しへの即応力を養えます。

練習の直後に課題を特定できます

対話の終了直後に、段階別の採点と改善が必要な箇所を確認できる構造化レポートの画面です。

商談ステップ別のスコアカード

対話が終わると同時に、導入からクロージングまでのどの段階に課題が残ったかを確認できます。次に直す一点がはっきりするため、練習1回あたりの成果が大きくなると言えます。

業種を問わず進む現場の底上げ

糖尿病・免疫領域の大手製薬企業

バイオ医薬品分野のグローバル大手企業が、AIロールプレイングを現場で本格的に活用している様子を表したイラストです。

製品ラインごとの研修講師が限られ、全営業担当者への個別指導は難しい状況でした(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレを活用し、標準化された製品説明の練習を高い頻度で行える体制を整えました。

その結果、練習回数は累計102,834回に達し、練習を重ねた担当者ほど成績が高いという相関が確認されました(出典:導入企業へのヒアリング)。

日本国内の大手生命保険会社

生命保険分野の大手企業の営業職員が、空港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で、お客さまとの距離の縮め方を練習する場が不足していました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレを導入し、独自の営業プロセスの要所を、繰り返し練習できるシナリオに組み替えました。

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」という声が届いています。

500店舗超の高級アパレル企業

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点とVIP接客のトークを確認しているイラストです。

新人の販売スタッフは、高級品を求める顧客層との対話経験が不足していました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこで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AI顧客を設定して接客を練習しました。

その結果、導入した年の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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