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人材育成の責任者が経営層に事業成果を報告し、投資対効果と能力の伸びを緊張感のある場面で示しているシーンです。

クラウド営業研修の記録に、話した内容は残っていますか

拠点や在宅からでも受けられるようにと、クラウド型の営業研修へ切り替える組織が増えています。配信の悩みは、確かに軽くなります。ところが手元に残る記録が受講率と視聴時間のままだと、担当者が話せるようになったのかを説明できないままなのです。

なぜ受講率だけが記録として残るのか

解決したのは配信の課題

クラウド型の営業研修に切り替えると、拠点や在宅からでも同じ内容を受けられます。日程調整や会場の確保に追われることも減り、ここまでで解けたのは配信の課題だと言えます。ただ、育成の担当者が経営会議に持っていける材料は、切り替えの前後でほとんど変わっていません。受講率、視聴時間、受講後アンケートの点数。並べられるのはこの3つで、どれも受けたかどうかを示す数字です。営業の商談は、知っている内容を相手の反応に合わせて口に出せるかどうかで決まります。その口に出した部分がどこにも残らないため、研修の前と後で担当者の対話が変わったのかを、本人も上司も確かめられません。同じシナリオを何度も受けた人と、一度で終えた人の違いも、記録の上では見分けが付かないのです。

経営会議で止まる報告

四半期の報告で研修の実施回数と修了状況を並べたところ、営業の数字とどうつながるのかを問われて答えに詰まる、というのは育成の担当者がよく直面する場面です。受講の記録は残っているのに、担当者の話し方がどこまで変わったかを示すものがないため、投資の判断としては受け止められにくくなります。

配信だけでなく記録と評価まで見る

配信は切り替えで解けます

拠点や在宅から受けられ、日程を合わせる手間も減ります。クラウド型の営業研修で解けるのは、ここまでの範囲だと言えます。この先、手元に何を残すかまで決めておくと、後の説明が楽になります。

記録に残るのは何か

受講率と視聴時間しか残らない設計では、研修の前後で何が変わったのかを追えません。担当者が実際に話した内容と、その内容への評価が残るかどうかを、選ぶ段階で確かめておきます。

評価が分かれて出るか

総合点が一つ出るだけでは、どの工程でつまずいたのかが分かりません。ヒアリングと反論対応のどちらに課題があるのかまで分かれて出るか。ここがツール選びの分かれ目になります。

場所を選ばず、AI顧客と何度でも話せます

表情豊かなAIアバターの顧客が、実際の商談における言葉以外のサインや感情の反応を再現している画面です。

多様なAI顧客との対話練習

UMU AIロープレを活用すると、役職や性格の異なる複数のAI顧客を用意できます。問いかけなければ開示されない前提情報も設定でき、資料の読み上げでは話が進みません。スマートフォン1台で完結するため、拠点や在宅からでも人目を気にせず何度でも試せるのです。

話した内容に、工程ごとの評価が付きます

商談5工程の対応力をレーダーチャートで示し、AIによる診断と一人ひとりに合わせた改善コーチングを並べた画面です。

工程ごとの自動スコアカード

セッションを終えた直後に、工程ごとの評価が並んだスコアカードを確認できます。導入・ヒアリング・価値提案・反論対応・クロージングのどこに課題があるかまで分かれて出るため、次に直す一点がその場で決まります。

経営層への報告が、伸び幅の話に変わります

チームのデータを可視化するパソコン向けのダッシュボードで、スコア分布のヒートマップと学習成果のワンクリック出力を備えた画面です。

初回スコアからの成長推移

受講者ごとの初回スコアと最高スコア、伸び幅は自動で追跡できます。チーム診断ダッシュボードで分析し、レポートとして出力すれば、経営層への説明材料になるのです。AIが担うのは対話の相手役と評価の標準化までで、目標設定や動機づけは研修担当者やマネージャーの役割です。

オンラインと集合研修を比べた企業から

製薬分野のグローバル大手企業

循環器およびがん領域の多国籍製薬企業の営業担当者が、オフィスの空き時間にスマートフォンで時間制限のある練習に取り組んでいるシーンです。

循環器・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、実践に近い練習の場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、営業担当者5,500名でオンライン群とオフライン群を比べる検証を設計しました。

その結果、オンライン群の業績が上回りました(出典:導入企業へのヒアリング)。配信の形が変わっても成果は出せたのです。

体外診断分野の医療機器企業

導入事例として、体外診断分野の大手企業がAIコーチングを活用し、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シーンです。

体外診断分野の医療機器企業では、2名の研修担当者が営業110名を支えていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレでの模擬練習を営業110名全員に広げ、参加率100%に届きました。

その後は現場の営業90名へと活用が進み、少人数の研修チームでも全員に手が届いています(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
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)
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