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自宅でもスマートフォンからAIとの練習に取り組めることを示し、場所にとらわれない高頻度の営業スキル開発を表したイラストです。

営業支援ツールのアプリに残る記録を、何に使いますか

紙の資料を配っても、集合研修を開いても、そのあと現場で何が起きたかまでは見えません。読まれたのか、実際の商談で使われたのかは、本人に聞くしかありませんでした。営業支援ツールをアプリの形で配ると、いつ誰が開いて、どこまで進めたかが記録として残ります。施策の届き方が、初めて手元で見えるようになるのです。

記録が残ると、なぜ現場は身構えるのか

記録の意味は見られ方で変わります

紙の資料を配ったあと、それが読まれたかどうかを確かめる手立ては多くありません。集合研修も同じで、当日の様子は分かっても、翌週の商談でその内容が使われたかまでは追えません。育成を担当する立場で、四半期の報告のときに「あの施策は現場に届きましたか」と聞かれ、受講者アンケートの数字を示すほかなかった経験のある方も少なくないはずです。営業支援ツールをアプリの形で配ると、この状況は変わります。いつ誰が開いて、どこまで進めたかが記録として残るからです。ただし、記録が残ることと、その記録を何に使うかは別の話です。ここを決めないまま運用を始めると、記録は「やっていない人を見つけるための道具」として受け取られやすくなります。そう受け取られた時点で、現場は最低限だけ開くようになり、記録は実態を映さなくなるのです。

育成の中身は数年で入れ替わります

世界経済フォーラムの調査では、2030年までに現在の中核スキルの39%が通用しなくなると見込まれています(出典:World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025)。育成の内容を入れ替えるたびに、配ったものが現場に届いたかを確かめる場面が増えます。記録が生きるのは、この場面と言えます。

記録の使い道は運用の前に決まります

何に使うかを決める

記録が役に立つのは、施策の側を直すときです。どの場面の練習だけが進んでいないのか、どの案内が開かれていないのかを、内容と届け方を見直す材料にします。向ける先は人ではありません。この一点を先に決めておくと、現場へ説明するときの言葉も定まります。

誰が見るかを決める

次に決めるのは、その記録を社内の誰が見るのかという範囲です。あわせて、現場を見張るために使うことはなく、個人の評価や順位づけにも使わないと、運用を始める前に伝えます。先に伝えておくほど、記録は実態に近づきます。

どう配るかを選ぶ

残る形をどう選ぶかによって、その後の手間が変わります。練習した場所と記録が残る場所が分かれていると、確認のたびに手作業が挟まります。練習と記録が同じ場所にそろう配り方を選べているか、という問いが残ります。

止まっている場面が、その場で分かります

練習の終了直後に構造化された評価レポートが生成され、どの段階で評価が下がったのかを正確に特定できる画面です。

段階別の練習レポート

UMU AIロープレを活用することで、練習が終わるたびに、導入からクロージングまでの段階別スコアが残ります。研修設計を担う立場では、どの段階の練習だけが伸び悩んでいるかを一覧で確認できます。読み取った結果は、シナリオの中身を見直すために使います。次に直すべき教材が、その場で絞り込めます。

個人ではなく、チームの傾向として読めます

チーム全体の練習データを集約して組織に共通する課題をひと目で把握し、指導の判断をデータで裏づけられるダッシュボード画面です。

チーム診断ダッシュボード

UMU AIロープレを活用することで、練習の記録はシナリオ別や期間別に集計できます。人材育成を担う方にとっては、一人ひとりを並べて比べるのではなく、どのシナリオでチーム全体がつまずいているかを確かめられます。個人の課題なのか、教材そのものの課題なのかを切り分けられるため、記録を人の評価ではなく施策の材料として扱えます。

一人で開いて、気兼ねなく練習できます

人目を気にせず取り組めるプライベートな練習環境を示し、評価される不安を取り除いて安心して試行錯誤できることを表したイラストです。

スマートフォンでの個別練習

UMU AIロープレを活用することで、営業担当者はスマートフォンから一人で練習を始められます。同僚や上司の予定を押さえる必要がなく、人目を気にせず何度でも試せます。開いた回数と進んだ範囲は、そのまま記録に残ります。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までであり、目標設定や動機づけは、引き続き人の役割です。

練習の記録が残った現場の事例です

体外診断分野の大手企業

体外診断分野の企業で、営業担当者がAIによるコーチングを活用し、製品説明と臨床コミュニケーションの力を高める事例を表したイラストです。

体外診断分野のグローバル大手企業では、2名の研修担当者が110名の営業担当者の育成を担っていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこで対面での1対1コーチングから、UMU AIロープレを活用した模擬練習に切り替えました(出典:導入企業へのヒアリング)。

この段階では営業110名全員が対象となり、参加率は100%に達しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

製薬分野のグローバル大手企業

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による模擬対話を活用し、1対1のコーチング力を高める事例を表したイラストです。

製薬分野のグローバル大手企業では、製品ラインごとの研修講師が3名にとどまっていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレが標準化された高頻度の練習を担い、マネージャー向けにはGROWモデルを組み込んだ対話練習を用意しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

累計で3,662名が102,834回の練習を実施し、トレーニング成績と練習回数の間に明確な正の相関が確認されています(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
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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
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ISO/IEC 42001:人工知能マネジメントシステム (AIMS)
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