AIによる営業サポートは、現場の成果に変わっていますか
AIを使った練習の仕組みを整えても、シナリオの準備が事業の動きに追いつかず、現場の商談と噛み合いません。展開の速さ、業界文脈の再現性、成長データの可視化がそろえば、AIによる営業サポートの投資を事業の数字で説明できます。
導入後に残る3つの課題
新製品の展開が決まっても、練習シナリオの用意にIT部門との調整が挟まり、現場で使える頃には商機が動いています。
練習の相手が業界の商習慣を踏まえない場合、価格交渉も競合比較も一般論で流れ、現場は「これは実際と違う」と感じます。
受講率や満足度は集計できても、商談力がどれだけ伸びたかを示すデータが残らず、予算の見直しのたびに説明に苦しみます。
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。
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。
育成設計を立て直す3つの軸
事業部門がノーコードでシナリオを設定でき、新製品の発売に練習の準備を間に合わせられます。立ち上げ期の商機を逃しません。
UMU AIロープレを活用することで、業界ごとの商談文脈をシナリオに反映でき、現場に定着する練習になります。
受講者ごとの初回と最高のスコアを追えるため、育成投資の効果を数値のまま示せます。予算の議論が事業成果の話に移ります。
UMU AIロープレでシナリオ準備を短縮
ノーコードの管理画面
管理画面はドラッグ操作で完結するため、育成担当者が自分の言葉でシナリオを組み立てられます。育成チームの判断だけで、修正から全社反映までを数分で終えられます。
業種別テンプレートを標準で用意
業界特化型のシナリオ
導入からクロージングまでの5段階に、業種特有の論点を重ねたテンプレートをあらかじめ備えています。自社の商談に近い設定から始められるため、練習の成果が本番の面談でそのまま生きます。
チームの課題を段階別に確認できます
チーム診断ダッシュボード
段階別にチーム全体のスコアを集計でき、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までで、目標設定や動機づけはマネージャーの役割です。
商談成果につながった導入実績
製薬分野のグローバル大手企業
医薬品営業の育成を担う講師は3名にとどまり、全営業担当者への1対1指導が難しい状況でした（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、製品説明と反論対応を高頻度で繰り返せる練習環境を構築しました。
その結果、累計102,834回の練習が積み重なりました（出典：導入企業へのヒアリング）。練習回数と成績には明確な正の相関が確認され、育成投資の効果を数値で語れるようになったのです。
日本国内の保険代理店企業
日本国内で保険を扱う代理店企業では、AI練習の効果を比較データで確かめたいという要望がありました（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、AI練習を行った実験群と行わなかった対照群を、5つの評価軸で比較する検証を設計しました。
その結果、5つすべての評価軸において、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）。効果の有無をデータで語れる状態になったと言えます。
高級アパレル分野の大手企業
500店舗超を展開する中で、新人スタッフに高級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、外資系企業の役員やファッションバイヤーなど、顧客タイプ別のAIペルソナを設定しました。
その結果、導入当年の大型セールでは自社チャネル経由の売上が前年比90%以上増加しました（出典：導入企業へのヒアリング）。会員獲得率も前年比42%増加しています（出典：導入企業へのヒアリング）。
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