生成AIによる営業支援、商談の場面まで再現できていますか
生成AIで想定問答を用意できても、自社の商談の流れまでは反映されず、練習が現場に根づきません。商談文脈の再現、シナリオ更新の速さ、スキルの伸びの記録。この3つがそろえば、育成投資を事業成果として説明できます。
生成AIの導入後に残る3つの課題
用意した想定問答が自社の商談の流れと噛み合わず、「うちの商談ではこうならない」と受け止められ、練習が続きません。
新製品の情報が固まってから練習シナリオを現場で使えるまでに数週間かかり、上市の初動でトークがそろいません。
受講率や満足度の数字はそろいますが、行動がどう変わったかを示す材料がなく、育成を担う部門は予算を説明しにくくなります。
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。
営業支援を成果につなげる3点
UMU AIロープレを活用すると、商談の5段階と業種別のシナリオに沿って対話が進み、練習した型が現場でそのまま使えます。
業種別のテンプレートを選んで手を加えるだけで練習シナリオが仕上がり、新製品の練習を上市前に始められます。
担当者ごとのスコアと改善点が練習のたびに蓄積され、育成の投資が能力の変化として説明できる状態になります。
業界の商談文脈を再現
業種別のシナリオ設計
自社の商談テーマに沿った練習を、テンプレートを選ぶところから始められます。対話は導入からクロージングまでの5段階を順にたどるため、練習の中身が現場の商談と同じ形になります。
UMU AIロープレで最新シナリオを展開
テンプレートの再利用
効果を確かめたシナリオを自社の資産として保存でき、新しい商談シナリオはそこから組み立てられます。市場の動きに合わせた練習を、その日のうちに全社へ展開できます。
伸びを数字で説明できます
初回から最高までの推移
練習ごとの初回スコアと最高スコアが段階別に残るため、どの場面で伸びたかを一人ひとり確認できます。AIが受け持つのは反復練習と評価基準の統一で、目標設定は人の役割と言えます。
異なる業種での育成実績
体外診断領域のグローバル企業
体外診断分野のグローバル企業では、5名の研修担当者が1,500名の営業担当者の認定を担い、認定は四半期に1回に限られていました（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、自社が定めた5つの訪問プロセスに沿って、音声とテキストの両方で模擬対話と採点を行う仕組みを整えました。
その結果、認定を通過した担当者の実訪問における成約率が22.4%向上しました（出典：導入企業へのヒアリング）。研修担当者は反復的な採点から離れ、判断の難しいケースの指導に時間を使えるようになりました。
日本最大級の生命保険会社
全国3,000拠点に5万人規模の営業担当者が分散し、紙の資料と集合研修だけでは、全員の練習機会を継続的に確保できませんでした（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、知識を入れる研修から、AIを相手に声に出して練習するアウトプット型の学習へと切り替えました。
その結果、動画の視聴数は100倍に伸びました（出典：導入企業へのヒアリング）。学習コンテンツの量も10倍になりました（出典：導入企業へのヒアリング）。担当者からは、自分のペースで練習を続けやすくなったという声をいただいています。
通信キャリア系店舗の全国企業
全国で店舗網を広げる従業員6,000名規模の企業では、採用のスピードに新人育成が追いつかず、接客と法令遵守の両方を短期間で身につける必要がありました（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、接客の練習と法令遵守の確認を一つのシナリオにまとめ、店舗に立つ前に繰り返し練習できる形にしました。
その結果、新入社員が独り立ちするまでの期間は1カ月未満に短縮されました（出典：導入企業へのヒアリング）。コンプライアンス研修の周期も2カ月から1カ月に短縮され、練習の頻度が上がりました（出典：導入企業へのヒアリング）。
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