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ノーコードでの設定から、状況に応じて変化する対話の再現、精度の高い診断、データの集計までが一続きにつながった練習の流れを示したイラストです。

セールスのコーチングは、前回決めたことから始めていますか

セールスのコーチングを制度として整えた組織では、1on1の枠も、実施したかどうかの記録もそろっています。ここで扱うのは顧客への売り方ではなく、営業担当者を育てる側の会話です。それでも面談は毎回、近況の共有から始まります。理由は、その場で決めたことの残り方にあるのです。

決めたことは、なぜ次回まで残らないのか

実施の有無しか残りません

多くの組織で、1on1の枠そのものは確保できています。月に一度、時間も押さえてあり、実施したかどうかは記録として残ります。ところが記録に残るのは、実施の有無まで。その場で決めたことがどうなったのかは、どこにも残りません。運用の記録は「実施済み」で埋まっていくのに、面談の中身は毎回、前提の共有からやり直しになります。次の回で前回の話に触れられるかどうかは、覚えている人が覚えているかに委ねられていると言えます。これはマネージャーの力量や熱意の問題ではありません。決めたことを次の回まで持ち越す手立てが、運用の側に用意されていないためです。結果として、コーチングはそれなりに良い話をして終わる時間になります。枠は守られているのに、同じ話が別の言い方で繰り返されるのです。

手元の記録で確かめられます

この状態は、いま手元にある記録で確かめられます。直近3回分の1on1の記録を開き、前回決めたことが次の回の冒頭に出てきているかを見てみてください。3回のうち一度でも前回の続きから入れていれば、決めたことは持ち越されています。実際に残っているのは日付と、所感を書いた数行だけという組織も少なくありません。

決めたことを持ち越す条件

型を覚えた後に残る差

コーチングの会話は、型を覚えた時点では止まっています。次の面談までに一つ試し、その結果を持って戻ってきたときに、初めて手応えが残ります。試す前にもう一度説明を受けると、話は理解のほうへ引き返します。身につく単位は、面談そのものではなく、面談と面談のあいだに起きたことなのです。

運用の外にある期間

面談と面談のあいだは、運用の対象から外れがちです。次の日程は決まっていても、そこで何を一度通しておくかは、言葉として残っていません。残っているのが所感だけであれば、次の冒頭で確認できる対象もありません。

比べる軸をどこに置くか

コーチングの仕組みを比べるとき、面談の頻度や実施率をどこまで管理できるかに目が向きます。ただ、頻度が上がっても中身は持ち越されません。比べる軸は、前回決めたことが次回までに試された状態で持ち込まれるかどうかに置けます。

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
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次の面談までに、一度通しておけます

時間や場所に縛られずスマートフォンでAIとの練習を繰り返し、短時間の練習を高い頻度で重ねることで独り立ちまでの期間を縮められる画面です。

予約のいらない対話練習

UMU AIロープレを活用すると、相手役をAIが務めます。日程の調整も相手の都合も要らないため、決めたことを次の面談までに一度通しておけます。通勤中や訪問の合間に、スマートフォンから数分の練習を始められます。面談と面談のあいだに、何度か挟めるのが特徴です。

前回の続きから、1on1を始められます

一人ひとりの課題がある箇所を段階ごとに特定し、実際の力の伸びをデータで確認できる、個人の進捗を可視化した画面です。

段階別の練習記録

練習の記録は、初回のスコアから直近のスコアまで、段階ごとに残ります。どの場面を何回試したのかが並ぶため、1on1の冒頭で「前回決めたことはどうなりましたか」と確認する材料になります。所感を書いた数行にとどまらず、本人と読み合わせられる形で残るのです。

決めた場面を、その日のうちに用意できます

ITの担当者に頼らず、業務の担当者が自分たちで練習の場面を設定できる、ブロックを組み合わせるように扱える管理画面です。

業務側で組める場面設定

場面の設定は、ITの担当者に頼らず、運用する側だけで進められます。1on1で挙がった場面をそのまま練習の題材に加えられるため、次の回までに試す対象が具体的に決まります。AIが担うのは、試す場と記録の部分です。何を決めるか、どう動機づけるかは、引き続きマネージャーの役割になります。

面談のあいだを設計に入れた例

生命保険・大手の管理職

生命保険分野の大手企業で、多くの営業担当者が自宅からの練習によって高い頻度で商談への備えを続けているイラストです。

日本大手の生命保険会社では、営業担当者向けのトレーニングとは別に、管理職が部下との1on1やコーチングで使う会話を練習できる専用のモジュールを用意しました(出典:導入企業へのヒアリング)。育成の対象を、コーチングを受ける側だけに置いていません。

そこでUMU AIロープレを活用し、相手役をAIが務める形にしました。予約も相手のスケジュール調整も要らず、スマートフォンからいつでも始められます。同じ場面を何度繰り返しても、相手の受け取り方を気にせずに済みます。

その結果、心理的な負担が下がり、担当者が続けてトークスキルを磨ける状態に変わりました(出典:導入企業へのヒアリング)。次の面談までに一度通しておけるかどうかは、思い立ったときに始められるかに左右されると言えます。

通信キャリア系の店舗運営企業

通信キャリア系の販売チェーンで、移動中の時間を使ってタブレットから料金プランの異議応対を練習しているイラストです。

全国で通信キャリア系の店舗を運営する企業では、順守事項に関する研修を2カ月に1回の周期で実施していました(出典:導入企業へのヒアリング)。決められた周期で回すこと自体は、すでにできていた状態です。

そこでUMU AIロープレを活用し、独り立ちまでに通しておく練習を、周期と周期のあいだにも重ねられる形にしました。接客の受け答えと順守事項の確認は、同じ対話の中で扱っています。

その結果、研修の周期は2カ月から1カ月に短縮され、練習の頻度も大幅に増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。回と回のあいだに練習が入ったことが、周期の短縮につながったのです。

業種は店舗運営で異なりますが、決められた周期のあいだに何が起きるかまで設計の対象にした点は、コーチングの運用にも重なります。

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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
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