製品
商談を終えた後に営業マネージャーと担当者が1対1で振り返り、見落としをその場で洗い出しながら商談の情報を拾い上げているシーンです。

生成AIのコーチングで、順調に見える人にも次の一段

週次の1on1を続けていても、順調に見えるメンバーとの面談は「特に問題なし」の一言で閉じてしまいます。診断データ、工程別のスコア、全員同時の練習環境がそろえば、生成AIを活かしたコーチングで次の一段を示せます。

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コーチングの現場に残る3つの課題

面談の時間が偏っている

つまずきが表に出ているメンバーには時間を割けます。一方、目立った課題の出ていないメンバーへの面談は、短く済ませてしまいがちです。

「特に問題なし」で終わる

数字が安定しているメンバーとの1on1は、確認だけで終わります。次に何を伸ばせばよいのか分からないまま、現場に戻ります。

手つかずのままの伸びしろ

面談で扱われないまま時間が過ぎるため、伸びる余地は本人にも組織にも見えません。チーム全体の底上げも、そこで止まってしまうのです。

面談の差は観察できる範囲にあります

全員の到達点を同じ基準で見る

コーチングの時間は、目に見える課題から埋まります。一人ひとりの到達点を同じ基準で見る仕組みがないためです。UMU AIロープレなら、全員分の練習データを同じ尺度で見渡せます。

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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全員に具体を返す仕組み

全員の到達点が見える

UMU AIロープレのチーム診断で、工程別の到達点を全員分確認できます。時間の配分を、見えにくい伸びしろにも向けられます。

工程別スコアで具体を示す

練習のたびに商談5工程のスコアが出るため、どこを伸ばせるかを一言で示せます。次の一段が、面談の場で決まります。

対象者全員が同時に練習

対象となるメンバー全員が、同じ週に同じシナリオで練習を進められます。育成が、チーム全体に行き届きます。

UMU AIロープレでチームの到達点を可視化

チーム全体の能力診断ダッシュボードで、組織的なスキルの課題を一目で把握し、コーチングの判断をデータで裏づけられる画面です。

工程別のチーム診断ダッシュボード

チームの練習データを商談の工程別に集約するため、育成担当者は目立たない伸びしろまで特定できます。個人の課題と組織全体の課題も、切り分けて把握できるようになります。

工程別の評価をその場で確認できます

商談5工程の能力レーダーチャートと、一人ひとりの課題に合わせた改善コーチングのカードを並べて表示している画面です。

商談5工程のスコアカード

練習が終わった直後に、商談の各工程を採点したスコアカードを受け取れます。感想ではなく具体的な論点が並ぶため、面談は次の一段の相談から始められます。

全員が同時に取り組める練習環境

チーム全員が同時に練習でき、指導する側は価値の高い戦略的な対話に集中できる、同時実施のトレーニング基盤のイラストです。

大規模組織への一斉展開

拠点や人数が増えても、同じシナリオを一斉に展開できます。AIが担うのは反復練習と評価の標準化までで、目標設定や動機づけは、引き続きマネージャーの役割です。

業種を問わず進む育成の実践

日本大手の医薬品メーカー

新任チームリーダーが、マネジメントの対話と現場コーチングのスキルをAIで練習している製薬企業の導入事例のイラストです。

約100名の新任リーダーが、商談と育成を兼ねていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレで、1on1の対話を繰り返し練習しました。

第3セッションの時点で98.1%がコーチングを実践し(出典:導入企業へのヒアリング)、そのうち93.1%がメンバーの変化を実感しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

日本の大手生命保険会社

大手生命保険企業の営業担当者が、自宅から高頻度で商談の準備を続けている導入事例のイラストです。

新人育成が支社ごとに進み、育成の質にばらつきが出ていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを新人の練習に導入し、対面型と比較検証しました。

3カ月後、UMU AIロープレで練習したグループの提案数が30%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。育成の対象人数も2,000名から7,000名超に増えました(出典:導入企業へのヒアリング)。

500店舗超のアパレル企業

500店舗超の高級レディースアパレル企業のエリア担当者が、出張の移動中に商品の訴求点とVIP接客のトークを見直している導入事例のイラストです。

500店舗超に販売スタッフが分散し、育成が一部にとどまっていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレで、顧客タイプ別の接客対話を全店舗で練習しました。

導入した年の大型セールで、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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