製品
営業マネージャーと担当者が商談後に1対1で振り返りを行い、見落としを洗い出しながら商談の情報をその場で書き留めているシーンです。

AIセールスコーチは、面談前の練習でこそ活きます

毎月の面談を設けていても、話がその場で思い出せる範囲にとどまるなら、準備の仕方を見直す余地があります。AIセールスコーチを面談前の練習に取り入れると、工程別のスコアと成長の推移がそろい、限られた時間を助言に使えます。

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コーチングの質を左右する3つの課題

相談したい点が定まらない

面談が始まってから話す内容を考えるため、冒頭は話題探しに使われます。相談の中身が定まらないまま時間が過ぎていきます。

記憶の範囲にとどまる

思い出せる場面だけが話題になり、言葉に詰まった瞬間の細部までは振り返れません。改善の手がかりが手元に残らないままです。

課題の提示が先に立つ

時間内に結論まで進めようとすると、上長が先に課題を挙げる流れになります。本人が自分で言葉にする機会は、その分だけ減るのです。

面談の質を決めるのは準備

準備の差が、面談の中身に表れます

面談の枠があっても、話す材料が記憶頼りでは時間の使い道は変わりません。必要なのは、面談前に自分で試して論点を用意する工程です。UMU AIロープレで、この工程を設計に加えられます。

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

面談前に整えられる3点

面談前に自分で試せる

UMU AIロープレを活用することで、面談前に商談を再現して練習できます。相談したい場面を自分で選び、論点を決めた上で臨めます。

工程別のスコアで話せる

練習を終えるとすぐ、導入からクロージングまで工程別のスコアが出ます。どの場面で何が起きたかを、本人が具体的に説明できます。

次の課題を自分で選ぶ

初回からの推移が本人の画面に残り、どの工程が伸びたかを自分で確認できます。次に取り組む課題も、本人が決められます。

UMU AIロープレで面談前の反復練習

モバイルから24時間いつでも回数の上限なくAI練習を重ね、独り立ちまでの期間短縮につなげられる画面です。

すきま時間に何度でも練習

営業チームの担当者は、面談の前日でも移動中や休憩時間にスマートフォンから練習できます。回数の上限がなく、相手の予定を押さえる必要もないため、納得できるまで同じ場面を繰り返せます。

工程別のスコアがその場で出ます

対話の終了直後に構造化された評価レポートが生成され、工程ごとの採点と改善が必要な箇所を確認できる画面です。

課題のある工程が特定できる

練習が終わると、導入からクロージングまでの5つの工程ごとに評価が並びます。どの場面で何が足りなかったかを本人が説明でき、育成を担う側もその一点から助言に入れます。

初回から最新までの推移を可視化

個人ごとの成長推移を多角的に可視化し、課題のある領域と能力の伸びをデータで確認できる画面です。

次に取り組む課題を自分で決める

初回から最高スコアまでの変化が工程別に並びます。伸びた工程と停滞した工程を本人が見て、次の練習場面を選べます。AIが担うのは反復練習と評価の基準で、目標設定は人の役割と言えます。

面談前の練習を根づかせた組織

体外診断分野の大手企業

導入事例として、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ているイラストです。

研修担当者5名で、1,500名の認定を担っていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを導入し、準備でき次第、訪問工程の認定に臨みました。

その結果、認定通過者の実訪問での成約率が22.4%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

日本の外資系生命保険会社

導入事例として、グローバルに展開する金融保険グループの資産運用担当者が、パソコンでの没入型の練習を通じて資産設計の提案力を磨いているイラストです。

新人育成が支社ごとに任され、指導の質にばらつきが出ていました。

UMU AIロープレを導入し、提案場面を繰り返し練習しました。

その結果、3カ月後の顧客への提案数が30%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

全国展開の眼鏡小売チェーン

導入事例として、著名な眼鏡小売チェーンの店舗スタッフがAIで実際の接客の流れを再現し、専門的な相談対応力を磨いているイラストです。

エリアマネージャー候補の育成が、座学中心になっていました。

UMU AIロープレを活用し、5カ月間、対話の型を練習しました。

受講後すぐに実務で活かせる場面が増えたという声が寄せられています。

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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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