製品
部門横断の購買委員会に向けた合同の製品デモで、事業部門、人事、情報システム部門の調達担当という複数の関係者との調整を進めているシーンです。

アカウント営業の研修が、既存顧客との商談で活きない理由

アカウント営業の研修を組み立てるとき、商品知識や提案書の作り方から入る組織は少なくありません。しかし担当者がつまずくのは、長く付き合ってきた顧客の中で決裁に関わる人が入れ替わり、これまで通りの説明が通じなくなる場面です。研修の設計を見直す余地は、そこにあるのです。

学んだ型が、なぜ面談で出てこないのか

一度の商談で終わらない関係

アカウント営業では、一度の商談で結論が出ることはほとんどありません。担当者は同じ顧客を数年にわたって受け持ち、現場の推進役、予算を握る部門長、稟議を通す管理部門と、立場の異なる相手に順番に会っていきます。相手が変われば、関心のある論点も、決裁までにかかる時間も変わると言えます。ところが研修で扱うのは、初回訪問の進め方や提案書の構成、価格提示のタイミングといった、一回の商談を単位にした内容です。既存顧客の中で担当者が入れ替わり、経緯を知らない相手に一から説明し直す場面や、社内の合意形成を後押しする場面は、研修の想定にほとんど入っていません。研修担当者から見て、受講率は高い水準を保っているのに案件の進み方が変わらないとすれば、原因は練習の中身が現場の構造とずれていることにあるのです。

途中で止まる購買の実態

案件が動かない理由を、担当者の力量だけに求めるのは早いかもしれません。B2Bの購買の86%が意思決定の途中で停滞し、81%の購買担当者が最終的な選定に後悔を残しているという調査があります(出典:Forrester State of Business Buying 2026)。顧客側で合意が形づくられる過程に、営業がどこまで関われているか。そこで差がつきます。

アカウント営業のスキルが育つ条件

対話力が育つまでの道筋

アカウント営業の対話力は、一度の研修で仕上がるものではありません。担当する顧客の事業を理解し、相手の立場に合わせて話す順番を組み替える判断は、同じ顧客と何度も向き合う中で少しずつ身についていきます。経験の浅い担当者ほど、実際の面談に出る前に判断を試せる場が要るのは、そのためなのです。

練習と本番の間にある差

集合研修のロールプレイングでは、同僚が顧客役を務めるため、相手は自社の事情に詳しく、想定外の質問が出てきません。その結果、練習では話せた内容が、本番の面談では出てこなくなります。

練習を記録として残せるか

練習の回数を増やすだけでは、育成の状況までは把握できません。誰がどの場面でつまずいたかを記録に残せて初めて、研修担当者は次の打ち手を決められます。残るのは、その仕組みをどう用意するかという問いだと言えます。

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?”
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

顧客側の立場ごとに練習を重ねられます

役職や性格、対話スタイル、背景を細かく設定し、現場で出会う複雑な購買者像を忠実に再現できる、多面的なAI顧客ペルソナの画面です。

立場ごとに設定できるAI顧客

担当顧客の中には、現場の推進役もいれば、投資判断を握る決裁者もいます。UMU AIロープレでは、役職や性格、懸念点を設定した複数のAI顧客を用意できます。質問を投げなければ明かされない事情もあらかじめ仕込めるため、担当者は資料の説明ではなく、相手から情報を引き出す練習に取り組めるのです。

想定外の反応にも、その場で切り返せます

営業の進め方に応じて、AIが状況に合わせてリアルタイムに応答を変えるロールプレイングの画面です。

発言に応じて変わるAIの反応

AIの顧客は決められた台本に沿って同じ返答を繰り返さず、担当者の説明が的を射ていれば話は前に進み、根拠が弱ければ態度を保留に変えます。価格の見直しや他社との比較といった、進行中の案件で実際に出てくる論点も事前に組み込めるため、本番に近い緊張感の中で切り返しを試せます。

つまずいた場面を、数字で確認できます

商談プロセスや訴求ポイント、反論タイプ別にチームの練習データを集約し、組織全体の課題を一目で把握できる能力診断ダッシュボードの画面です。

商談プロセス別の即時スコア

練習が終わると同時に、導入からクロージングまでのプロセス別にスコアが出ます。研修担当者は、個人の課題か組織全体の傾向かを、チーム診断の画面で見分けられます。AIが引き受ける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引き続き人の役割だと言えます。

担当顧客が多い営業組織での実例

体外診断分野の大手企業

体外診断分野のリーディングカンパニーが、AIによるコーチングで医療機器チームの製品説明力と臨床コミュニケーション力を高めた導入事例のイラストです。

欧州に本社を置き、グローバルに事業を展開する体外診断分野のリーディングカンパニーでは、5名の研修担当者が1,500名の営業担当者の能力認定を担い、認定は四半期に1回しか実施できませんでした(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、5つの商談プロセスに沿った模擬対話と即時採点の仕組みを構築しました。

その結果、認定は日程調整を待たずに随時受けられるようになり、認定通過者の実訪問における成約率が22.4%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

営業5,500名の製薬企業

製薬分野のグローバル大手企業で、チームのマネージャーがAIによるシミュレーションを活用し、1対1のコーチングスキルを高めている導入事例のイラストです。

循環器やがん、免疫領域を扱う製薬分野のグローバル大手企業では、8,200アカウントを5,500名の営業担当者が全国に分散して担当し、研修担当者が一人ひとりに客観的なフィードバックを返せない状態が続いていました(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、対面研修の一部をオンラインの練習に置き換えたうえで、ABテストによる比較検証を行いました。

その結果、オンラインで練習したグループの業績が対面研修のグループを上回り、直属のマネージャーはダッシュボードで部下の習得状況を確認しながら1on1を進められるようになりました(出典:導入企業へのヒアリング)。

資料をダウンロード 導入について相談する

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
資料をダウンロード