製品
商品知識研修の担当者が、積み上がった商品マニュアルとPDF資料を前に、コースへの変換方法を考えているシーンです。

商品知識研修、資料の配布から習得の確認へ

新商品が出るたび、商品知識研修では仕様書や販売資料を読み込み、要点をまとめ直す作業が続きます。配信の体制は整っても、商談で説明に詰まる担当者は残ります。研修の設計で問われるのは、配った後に何を確かめられるかなのです。

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商品知識研修は何を設計する研修か

研修が扱うべき知識の範囲

商品知識研修が扱うのは、仕様や価格、競合との違いといった事実情報だけではありません。現場で求められるのは、その情報を顧客の状況に結びつけて説明し、想定していなかった質問にもその場で判断する力です。たとえば同じ商品でも、相手の業種や導入の目的が変われば、伝えるべき要点は変わるのです。競合との比較や価格の根拠を尋ねられることもあります。研修が目標とすべきなのは、商品の情報を覚えている状態ではなく、顧客を前にして使える形で引き出せる状態です。

理解を確かめる単位

もう一つは、理解をどの単位で確かめるかという点です。扱う商品は複数あり、一つの商品の中にも訴求の要点や想定問答が並びます。ある商品は正確に説明できても、別の商品は曖昧なまま、ということも少なくないと言えます。受講完了率や最終テストの合計点では、その差までは読み取れません。商品ごと、論点ごとに受講者の反応が残って初めて、補うべき箇所を絞り込め、次の打ち手を決められます。

商品知識研修が実務につながらない3つの理由

資料の構成と実務の判断のズレ

商品マニュアルや販売資料は、商品を正確に説明するための文書です。その構成のままコースに移しても、接客や商談で判断が求められる順序とは一致しません。受講者は知識を思い出す手がかりのないまま、現場に戻ることになるのです。資料を増やしても、この隔たりは縮まりません。

読み進めるだけで終わる受講

録画動画やPDF資料を読み進める形式では、専門的な商品ほど流し読みが起こりやすくなります。受講の記録は残る一方、自分の言葉で説明したり、顧客の質問に答えたりする機会がないため、知識が定着しにくいと言えます。理解したつもりのまま受講を終える受講者も出てきます。

完了率どまりの把握

研修後に確認できるのが受講完了率とテストの合計点だけでは、どの商品のどの論点でつまずいたのかまでは見えません。売上が伸びない原因を知識の側から絞り込めず、フォローアップ研修の対象も決めにくい状態が続くのです。次の一手を決める材料が、研修の手元に残りません。

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
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王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
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商品資料を、実務の流れに沿ったコースへ

業種ごとの研修シーンを選び、商品資料からコースの構成を組み立てている画面です。

業種ごとの研修シーンを選ぶ設計

3つの課題のうち、まず手をつけられるのはコースを作る工程です。UMU AGL(AI Generated Learning)は、AIで社内文書をインタラクティブなコースに変換し、コース作成と受講者に合わせた学習体験を支援します。業務・商品知識や方針の更新など、8つの業界の代表的な研修シーンに対応したテンプレートが備わっているのです。自社に近いシーンを選んで商品資料を読み込ませると、実務の流れに沿った章立てからコースを組み立てられます。

受け取る学習から、答える学習への転換

学習の途中でAIが問いかけ、受講者が商品の要点を自分の言葉で答えている画面です。

商品ごとの説明を試す機会

コースを速く作れても、読み進めるだけの学習であれば、手元に残るものは変わりません。UMU AGLは、解説の合間にナレッジカードやインタラクティブクイズ、ケースシミュレーションを配置します。受講者は商品の要点を自分の言葉で言い直し、顧客から出そうな質問に答え、条件が変わった状況で判断を試せるのです。説明の途中でも質問でき、AIが答えたあとは元の解説に戻ります。読んで終わる学習と答えながら進む学習とでは、現場での引き出しやすさが変わります。

学習ポイント単位で見えるチームの強みと弱み

チームの習熟度を学習ポイント単位で示し、商品ごとの理解のばらつきを表したレポート画面です。

誤答が集まった商品の特定

答える機会が増えても、チーム全体のどこが弱いかはまだ読み取れません。従来の研修評価では、テストの得点は把握できても、学習ポイントごとの習得状況は見えなかったと言えます。UMU AGLは、習熟度を学習ポイント単位で数値化し、個人の学習パスマップとチーム単位の学習効果レポートをまとめます。どの商品のどの論点に誤答が集まったかが分かれば、追加研修の対象を絞り込めます。作る、学ぶ、確かめるの3つがそろって、商品知識研修は一つの形になるのです。

UMU AGLを活用した商品知識研修の進め方

新入社員への商品知識の引き継ぎ

新入社員がタブレットでラーニングマップを見ながら、次に学ぶ商品を確認しているシーンです。

研修部門は、商品マニュアルや販売資料をUMU AGLに読み込ませ、新入社員が順を追って学べるコースに構成します。新入社員は商品ごとに要点へ答え、フィードバックを受けて理解のズレを直していけます。

指導役の先輩社員は、どの商品で回答が割れたかを確認し、現場指導の順序を決められます。分かるのは学習の状況であり、接客の実力までは示しません。

新商品リリース時の営業への展開

営業担当者が移動中にスマートフォンで学習を進め、商品知識の習得状況を確認しているシーンです。

訴求ポイントや対象顧客、よくある反論をまとめた社内資料を、営業が学ぶコースへ変換します。営業担当者は商品価値を自分の言葉で説明し、顧客対応で想定される質問への回答を練習できます。

研修部門は、説明が弱い訴求ポイントを学習の記録から確認できます。分かるのは理解の状態であり、商談の結果を示すものではありません。

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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)
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