製品
営業マネージャーと担当者が商談後に1対1で振り返りを行い、見落としていた点や案件の情報をその場で拾い上げているシーンです。

IT企業の営業で、同じ育成が全員に効かない理由

IT企業の営業では、同じ研修を受けたはずのメンバーの間で、商談の進み方に差が出ます。製品の仕組みを技術者と対等に話せる担当者もいれば、顧客の業務課題をヒアリングで引き出すことに長けた担当者もいます。マネージャーが全員に同じ指導を重ねても手応えが偏るのは、得意分野の違いが、そのまま商談の組み立て方の差になっているからなのです。

差を生むのは基準の引き直しです

説明を引き直す速さが決め手

IT企業の営業で成果を分けるのは、担当者一人ひとりの製品知識の量よりも、製品が変わったときに全員の説明をどれだけ早く引き直せるかです。機能の追加や仕様の変更は四半期ごとに起こり、そのたびに訴求の順番も、比較されたときの答え方も変わります。リリース資料と説明会で情報そのものは行き渡りますが、顧客の前で実際に話す言葉まではそろいません。読んで理解した状態と、聞かれてすぐ答えられる状態の間には距離があるからです。だからこそマネージャーには、資料を渡した後に誰がどこまで話せるようになったかを確かめる手段が要ります。ところが、その確認の難しさは、メンバーの経歴によってさらに変わってきます。

必要なのは共通の評価基準です

育成が進まないとき、原因はメンバーの経験不足や研修回数の少なさに求められがちです。ただ、IT企業の営業組織では中途入社の割合が高く、それぞれが前職で身につけた進め方を持っています。同じ研修を受けても、どこを自分の型に取り込むかは人によって変わります。そのため回数を増やしても差は縮まりにくく、本当に不足しているのは練習量ではなく、全員の商談を同じ観点で見て、どこでつまずいたかを言葉にできる共通の基準なのです。この基準を作りにくくしている事情が、育成の設計側に3つあります。

育成の設計でつまずく3つの箇所

更新に追いつかない練習の設計

新機能のリリースごとに説明会と資料の差し替えは行われますが、それを声に出して説明する練習までは組み込まれていません。そのため更新から数週間は、担当者ごとに話す内容の幅が広がってしまいます。

得意分野の違いが見えない指導

集合研修では全員が同じ内容を受けるため、技術の説明が得意な担当者と、業務課題のヒアリングが得意な担当者の違いを見分けられません。だからこそ、どちらにも当たり障りのない指導にとどまるのが現実です。

同行頼みで広がらない担当範囲

難易度の高い商談ではプリセールス(技術面を担当するメンバー)が同行し、その場は前に進みます。ただ、営業担当者が単独でどこまで話せるかを確かめる機会がないため、任せられる案件の幅も広がりません。

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?”
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

更新のあった週から、練習を始められます

直感的な管理画面で、顧客の性格や感情のトーンをドラッグ操作で選び、あらかじめ用意された反論集を取り込んで、数秒で新しい練習シーンを公開できる画面です。

更新後すぐ展開できる練習シナリオ

機能が変わった週のうちに、新しい説明を全員が声に出して練習できる状態を作れます。UMU AIロープレでは、シナリオの設定を画面上の操作で組み立てられるため、事業部門の判断だけで更新できます。トップセールスの言い回しや、外せない訴求点は、AIの評価基準としてあらかじめ組み込めます。

誰のどこを伸ばすかが具体的に分かります

チーム全体の能力診断ダッシュボードで、組織に共通する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。

商談プロセス別に見える課題

技術の説明は高く評価されるのに、ヒアリングの点数だけが伸びにくいといった傾向が、メンバーごとに分かれて見えてきます。UMU AIロープレは、導入からヒアリング、価値提案、反論対応、クロージングまでプロセスごとに評価を残すため、マネージャーは1on1の前に、その人に必要な一手を決められるようになります。

同行に頼らず一人で話し切る練習ができます

あらかじめ用意された反論シナリオ集を使い、最も難しい顧客からの指摘への対応を安全な環境で練習できる画面です。

一人で臨む反論対応の反復練習

同行の予定を待たずに、担当者が自分の判断で話し切る場数を積めます。UMU AIロープレでは、価格の妥当性や他社との比較など、返答に詰まりやすい問いをあらかじめ設定でき、AIが会話の流れの中で投げかけます。ここで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マネージャーの役割です。

指導する側の時間が限られる組織の事例です

体外診断分野の大手企業

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。

欧州に本社を置き、グローバルに事業を展開する体外診断分野の大手企業では、5名の研修担当者が1,500名の営業担当者の能力認定を担い、認定は四半期に1回しか実施できませんでした(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、企業が定めた5つの商談プロセスに沿って、準備ができた担当者からいつでも認定を受けられる仕組みを整えました。

その結果、認定は随時実施できるようになり、認定通過者の実訪問における成約率は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認定業務から離れ、判断の難しいケースへのコーチングに時間を充てられるようになりました。

全国展開の眼鏡小売チェーン

導入事例として、有名な眼鏡小売チェーンの店舗スタッフがAIで実際の接客の流れを再現し、専門的な視力相談の対応力を磨いているシーンです。

全国に店舗を展開する眼鏡小売チェーンでは、エリアマネージャー候補の育成を実績による抜擢から立候補型のキャリアパスへ切り替え、傾聴力と伝達力を鍛える場が必要になっていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレを活用し、次世代のリーダー候補が時間や場所を選ばずコーチングと説明の練習を繰り返せる環境を整えました。

5カ月間の取り組みを終えた受講者からは「感覚的な指導から、言葉と図解で論理的に伝えられるようになりました」という声が届いています(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
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
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