製品
顧客と一緒に試験導入の計画をつくり、節目と担当範囲を効率よくすり合わせて立ち上げを早めるシーンです。

営業のクロージングとは、後から覆らない合意を結ぶことです

その場で「はい」と返事をもらえても、条件の受け取り方が互いにずれたまま次の打ち合わせへ進んでいます。段階ごとの確認、相手を変えた反復、ずれの特定がそろえば、決まった内容は後から揺らぎにくくなります。

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営業のクロージングで生じる3つのずれ

条件の理解が食い違う

導入時期や運用範囲をどう受け取ったかを互いに言葉で確かめないまま、見積もりの提出だけが先に進みます。

同意が後から崩れる

その場で反対しにくい空気のまま同意を得ると、社内で検討し直された時点で話が前提から戻ってしまいます。

役割と期限の未確認

誰がいつまでに何を進めるかを確認しないまま席を立つため、次の連絡のたびに条件の確認からやり直しになります。

クロージングは瞬間ではなく状態

決まった後に揺れない状態

営業チームを悩ませるのは、決めた条件が後から戻る手戻りです。段階ごとに合意を言葉で確かめる練習の場が、足りていないのです。UMU AIロープレで、その確認を商談前に繰り返せます。

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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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

合意を確かめながら進める

段階ごとに合意を確認

UMU AIロープレでは、商談の5段階に沿って合意内容を言葉で確認する進め方を反復でき、条件の取り違えを商談中に防げます。

立場の違う相手で試す

後から異議が出る展開や、立場の異なる決裁者を設定した練習を重ねることで、断りにくさに頼らない合意の取り方が身につきます。

ずれた段階を特定する

練習ごとのスコアを段階別に見返せるため、どこで認識のずれが生まれたかを特定でき、次の商談で確認すべき点が絞れます。

UMU AIロープレで合意確認を標準化

AIが5段階の商談プロセスを構造化し、営業手法を現場の習慣として定着させる画面です。

5段階の商談プロセスに沿う練習

商談の5段階があらかじめ組み込まれているので、各段階で合意した内容を口に出して確かめる流れを毎回なぞれます。営業担当者は、確認の言い回しを商談の型として身につけられます。

立場の異なる相手と繰り返し試せます

役職や性格を自由に設定できるAI顧客ペルソナで、現場で出会う複雑な購買関与者を再現する画面です。

役職や立場を変えた顧客設定

役職も性格も懸念点も自由に設定できるため、同じ商談を慎重な決裁者と実務担当者の両方から試せます。後から異議が戻る展開まで再現できる点が、合意の崩れ方を確かめる手立てと言えます。

認識のずれを工程別に可視化

個人の成長を多角的に可視化し、課題のある工程と能力の伸びをデータで確認できる画面です。

工程別のスコアと成長推移

初回スコアと最高スコアを工程別に追えるため、どの段階で受け取り方が食い違ったかを担当者自身が確かめられます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一で、目標の握り直しは人の役割です。

合意の質を高めた導入企業の実績

自己免疫疾患領域の医薬品企業

自己免疫疾患領域の医薬品企業が、AI練習で営業担当者の学術的な対話と製品紹介の習熟度を高めた事例の画像です。

新薬の上市が相次いで営業組織が急拡大し、異議への応答が担当者ごとにばらついていました。

UMU AIロープレを導入し、新薬ごとの代表的な反論への応答を、プロセス別のフィードバックを受けながら練習しました。

その結果、専門トレーニング期間を69%短縮しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

保険代理店を展開する企業

保険代理店を展開する企業の担当者が、拠点を離れてカフェで提案型商談の模擬練習に取り組む事例の画像です。

AIとの練習に効果があるのかを、比較データで示すことが課題でした。

UMU AIロープレを活用し、練習した実験群と練習しなかった対照群を、5つの評価軸で比べる統制実験を設計しました。

その結果、5つの評価軸すべてで、AI練習を行った実験群が対照群を上回りました(出典:導入企業へのヒアリング)。

通信キャリア系の店舗運営企業

通信キャリア系の店舗運営企業の担当者が、移動中の時間を使って料金プランの異議対応と成約に向けた練習を行う事例の画像です。

店舗網の拡大で採用が増え、6,000名規模の従業員教育が課題でした(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを導入し、接客とコンプライアンスを一つのシナリオに組み込んだ対話練習を行いました。

新人スタッフは、独り立ちに必要な練習を短い育成期間の中で終えられるようになりました。

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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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