製品
育成担当者が能力の成長データを提示し、研修の投資対効果と業績への貢献を経営層に示しているシーンです。

その営業の効率化、AIロープレの成果を経営層に示せますか

営業の現場にAIを取り入れても、シナリオの準備に時間がかかり、効率化の手応えが数字に表れないことがあります。展開スピード、実践の再現性、成果の可視化がそろうことで、投資に見合う成果を経営層へ説明できます。

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営業の効率化を阻む3つの課題

最適な時期を逃す準備の遅れ

新製品の発表が決まっても、練習シナリオの作成にIT部門への依頼が必要となり、現場へ届くころには最適な時期を過ぎています。

本番の商談と噛み合わない練習

AIとの会話は弾むものの、ヒアリングから価値提案へ移る手順が練習に組み込まれておらず、現場で使える形になりません。

効率化の成果を数値で示せない

受講率や満足度の集計は毎回そろいます。ただ、商談力の伸びを示すデータが残らず、予算の見直しのたびに説明に窮します。

効率化を数字に変える出発点

練習と評価を同じ基準でつなぐ

展開の速さ、練習の中身、成果の証明を別々に扱ってきた営業組織では、練習の記録が能力の変化として残りません。UMU AIロープレを導入し、育成の設計から成果報告までをつなげます。

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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効率化を実際に動かす仕組み

準備の時間を数分に短縮

UMU AIロープレなら、事業部門がそのままシナリオを設定でき、新製品の発表に合わせて練習を同じ週に始められます。

商談の型に沿った反復練習

導入からクロージングまでの流れをAIとの対話に組み込み、練習で身につけた手順がそのまま本番の商談で使えます。

成長の記録をデータで残す

初回から最高スコアまでの変化を段階別に蓄積し、研修投資が商談力の向上につながったことを数字で説明できます。

UMU AIロープレでシナリオを即日展開

ブロックを組み合わせるように扱えるノーコードの管理画面で、IT部門に頼らず事業部門が独自の練習シナリオを設定できる画面です。

ノーコードで設定できる管理画面

人材開発の担当者が、業務の知見だけで顧客像や異議のパターンを画面上から組み替えられます。修正の反映も数分で完了するため、事業の動きと同じ速さで育成に着手できるのです。

商談の5段階を順に練習できます

AIが5段階の商談プロセスに沿って対話を進め、営業の型を現場の習慣として定着させる画面です。

商談の全工程をひと続きで練習

導入からクロージングまでの5工程が順に進む設計のため、どの工程で流れが止まるかを毎回の練習で確かめられます。その結果、抜けやすい工程を早い段階で立て直せます。

チームの課題を段階別に可視化

チーム全体の能力診断ダッシュボードで、組織的な課題を一目で把握し、データに基づいて指導方針を判断できる画面です。

メンバー別と工程別の集計

メンバーや期間別にスコアを絞り込み、個人のつまずきと組織共通の課題を切り分けられます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一であり、動機づけはマネージャーの役割と言えます。

育成の効率化を成果に変えた実績

体外診断分野のグローバル大手企業

体外診断分野の大手企業が、AI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事例のイラストです。

少人数の研修チームが、四半期に一度の認定を人手で回していました。

UMU AIロープレを導入し、5工程の訪問シナリオで随時認定できる体制に変えました。

その結果、認定を通った担当者の成約率が22.4%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

日本の大手保険代理店企業

日本の大手保険代理店の担当者が、拠点の制約を離れ、カフェでコンサルティング営業の模擬練習に取り組む事例のイラストです。

AIとの練習に本当に効果があるのかを、比較データで確かめる必要がありました。

UMU AIロープレを活用し、約150名の対話練習を実験群と対照群に分けて検証しました。

15名の評価者が5つの評価軸で採点し、すべての軸で実験群が上回りました(出典:導入企業へのヒアリング)。

携帯販売店を全国展開する企業

携帯販売店を全国展開する企業の担当者が、移動時間を使って料金プランの異議対応と成約の練習に取り組む事例のイラストです。

店舗網の拡大に採用が続き、新人スタッフの早期育成が急務になっていました。

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まとめて練習しました。

独り立ちまでの期間は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)。研修サイクルも2カ月から1カ月に縮まりました(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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