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商談後に営業マネージャーと担当者が1対1で振り返り、見落としと商談の情報をその場で洗い出しているシーンです。

営業力強化研修の対象から、中堅層が抜け落ちていませんか

新人の立ち上げと管理職の登用には、研修の時間も予算も配分されています。その一方で、入社3〜7年目あたりの中堅は「もうできている」と見なされ、対象者リストから外れがちです。営業チームの数字を動かしているのは、その中堅層の商談なのです。

なぜ中堅の指導は、いい線で止まるのか

対象者リストに残らない中堅

営業力強化研修の対象者を決めるとき、まず名前が挙がるのは新人と、新しく管理職になったメンバーです。立ち上げを急ぐ理由も、役割が変わった理由も、説明がつきやすいためです。その一方で、入社から数年が経った中堅層は、どちらの枠にも入りません。身についた商品知識と、安定した訪問件数。そのため「もうできている」と判断され、対象者リストから静かに外れていきます。例えば期末の案件レビューで、答えに詰まるのは、たいてい一通り形になっている中堅の商談のほうです。ところが、マネージャーの立場で四半期の着地を見返すと、それを左右しているのは、その層が抱える案件です。伸びしろが最も大きいのも、この層なのです。

いい線までで止まる指導

買い手の側は、営業担当者に会う前に自力で調べを終えています。B2Bの買い手の67%が、営業担当者を介さない購買体験を望むという調査結果もあります(出典:Gartner 2026)。一通り説明できるだけでは差がつかない場面が、中堅の商談から増えていると言えます。

中堅の営業力を、どこから立て直すか

中堅が対象から抜ける理由

中堅が対象から外れるのは、能力が足りているからではありません。困っている様子が外から見えないためです。新人のように質問が上がってこず、管理職のように役割が変わるわけでもありません。研修の設計段階で、検討の俎上に載らないのです。

直すべき場面の見つけ方

形になった商談を直すには、商談全体をまとめて評価しても手がかりが出ません。導入、ヒアリング、価値の伝え方、切り返し、そして詰め。どの場面で流れが変わったのかまで降りて初めて、直す対象が決まります。

試せる場をどうつくるか

中堅の練習で効くのは、自分が今抱えている案件と同じ相手、同じ論点で試せることです。うまくいかなかった切り返しを、その日のうちにやり直せるかどうかが分かれ目になります。

中堅の現在地が、数字で見えてきます

担当者一人ひとりの初回スコアから最高スコアまでの成長曲線を、商談プロセス別に表示している画面です。

一人ひとりの成長の推移

UMU AIロープレを活用することで、練習ごとの初回スコアと最高スコア、伸びの幅を追えます。導入とヒアリングは安定していて、競合が出た場面だけ点が落ちている、といった状態を面談の前に確認できます。「もうできている」という印象が、どこまで実際に合っているかが見えてきます。

どの場面で流れが変わったかが分かります

対話が終わった直後に、段階別の採点と改善が必要な箇所を示す構造化レポートが表示される画面です。

商談プロセス別の評価

AIとの練習が終わると、導入から反論対応までのプロセスごとに、その場でスコアと改善点を確認できます。評価の観点は、決められた言葉が出たかどうかではありません。聞く順番や価値を伝えるタイミングまで含まれるため、一通り話せている中堅ほど、直す場所がはっきりします。

その日のうちに、もう一度試せます

移動中や休憩時間にスマートフォンからAIとの練習を始められる、24時間利用できるモバイル画面です。

回数制限のない反復練習

スマートフォンからいつでも練習を始められ、相手の予定を押さえる必要もありません。同じ相手役と論点で、納得できるまで何度でもやり直せます。AIが担うのは、反復練習の相手役と、評価基準の統一までです。案件ごとの狙いや本人の意欲を引き出す部分は、マネージャーの役割として残るのです。

中堅層の底上げに動いた企業

製薬・営業5,500名規模

製薬企業のチームマネージャーが、AIとの模擬対話で1対1のコーチング力を高めているシーンです。

循環器・がん・免疫領域を担当するグローバル大手の製薬企業では、知識習得型の研修が中心で、学んだ内容を現場で活かしにくい課題がありました(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、実際の商談シーンに沿った模擬対話を設計しました。直属マネージャーが部下の習得状況をダッシュボードで確認できる体制を整えました。

その結果、オンラインで練習した群の業績が、集合研修だけの群を上回りました(出典:導入企業へのヒアリング)。データをもとに1対1の指導を組み立てられるようになったことが、この差につながっています。

専門小売・多店舗展開

子ども靴を扱う小売ブランドのスタッフが、休憩室でAIとの接客練習に取り組んでいるシーンです。

複数の子ども靴ブランドを展開する小売企業では、指導の質が店長の力量に左右され、店舗をまたいだ基準を保ちにくい課題がありました(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、来店から購買までの接客を対話型のシナリオに置き換えました。価格に敏感な顧客や急いでいる顧客など、対応の難しい相手と繰り返し練習できるようにしました。

その結果、導入後初回の大型セールで売上目標の達成率が128%に達し、先払い型の会員数も前年比28.1%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。本部が描いた戦略が、店頭での会話として実行に移ったのです。

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UMUが選ばれる理由

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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。
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製薬、金融・保険、製造、小売など幅広い業界で活用
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ISO/IEC 42001:人工知能マネジメントシステム (AIMS)
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