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初回訪問のアイスブレイクを想定し、受付での取り次ぎ依頼と第一印象づくりを練習しているシーンです。

営業の新規開拓のコツは、複数回の記録を並べると分かります

新規開拓の件数を重ねられても、うまくいかなかった理由が相手の事情に見えるうちは、自分の課題を絞り込めません。条件をそろえた反復と工程ごとの評価、複数回の比較を組み込むことで、毎回同じ場所で止まる傾向を確かめられます。

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新規開拓の振り返りに残る3つの課題

一件の振り返りでは絞れない

新規開拓では相手も業種も毎回変わるため、断られた理由を一件だけ見ても、自分の進め方の問題なのかを判断できません。

相手の事情で終わる振り返り

「担当者が不在だった」「時期が悪かった」と整理した時点で振り返りは終わり、次の一件に持ち越す材料が残りません。

止まる工程に気づけていない

件数が多いほど一件の重みは薄れ、毎回同じ工程で会話が止まっていても、その共通点に気づかないまま次へ進みます。

比べられないから、特定できない

毎回条件が変わる練習の限界

件数が増えても、営業チームに比べられる記録は残りません。条件をそろえた反復と、工程ごとの共通の評価基準が足りないのです。UMU AIロープレが担うのは、反復練習と基準の統一です。

比べられる練習に変える

条件をそろえて繰り返す

UMU AIロープレでは、顧客の立場や性格を指定して同じ場面を再現できます。条件がそろい、断られた原因を自分の側で特定できます。

工程ごとの評価が残る

練習を終えるとすぐに、導入から提案までの工程別スコアが手元に残ります。理由を相手の事情で片づけず、次に直す一点を持ち越せます。

複数回の記録を並べる

初回スコアから最新スコアまでを一覧で確認できます。毎回止まる工程が数字で分かり、次の練習の的を絞れるようになります。

顧客像を指定して同じ場面を再現

役職や性格、話し方まで細かく設定したAI顧客像を、実際の商談で出会う複雑な顧客像に合わせて再現できる画面です。

顧客像を細かく設定

役職や性格、懸念点まで指定できるため、同じ相手を何度でも呼び出せます。相手側の条件が固定されるので、うまくいかなかった原因を自分の話し方の側から見直せます。

UMU AIロープレで工程別の評価を可視化

会話を終えた直後に、工程ごと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。

工程別のスコアカード

練習を終えると同時に、導入からクロージングまでの工程別スコアが出ます。担当者は記憶に頼らず、どの工程で言葉が止まったのかを毎回同じ基準で残せるのです。

複数回の記録を並べて確かめられます

一人ひとりの能力を多角的に可視化し、課題のある工程と成長の推移をデータで確認できる画面です。

初回から最新までの推移

初回スコアと最高スコア、伸び幅が担当者一人ひとりに蓄積されます。数回分を横に見比べれば、同じ工程で止まっているのかを確かめられます。動機づけや目標設定は、人が担う部分です。

業界を問わず営業現場で活用

糖尿病や免疫領域を担う製薬企業

医薬営業の担当者が、法令に沿った製品情報の提供と医学的な対話の練習に取り組んでいるシーンです。

研修講師は3名で、一人ひとりの練習に時間を割けませんでした(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを活用し、高頻度の練習を標準化しました。

その結果、練習回数と成績の間に明確な正の相関が確認されました(出典:導入企業へのヒアリング)。

生命保険を主力とする大手保険会社

生命保険の営業担当者が、屋外で断られる場面を想定した練習に取り組んでいるシーンです。

独自の営業プロセスはあっても、対話で実行しきれませんでした。

UMU AIロープレで、開拓から提案までを工程別に練習しました。

担当者は「スマートフォンで場所を問わず対話型トレーニングができる」と話しています。

通信キャリア系店舗の全国運営企業

通信サービスの販売担当者が、移動中の機内で料金プランの提案と異議対応を練習しているシーンです。

店舗の増加とともに採用も増え、新人育成のスピードが課題でした。

UMU AIロープレで、接客と法令順守を同じ練習に組み込みました。

その結果、新入社員が一人で店頭に立つまでの期間が1カ月未満になりました(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
企業データの外部共有・AI再学習への利用なし
エンタープライズ水準の高度なAIカスタマイズ
ハルシネーションのリスクを効果的に低減
多様なデータに対応し、実務での活用を支援
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