製品
商談後に営業マネージャーと担当者が1対1で振り返りを行い、見落としを洗い出しながら商談で得た情報をその場で共有しているシーンです。

ロープレのチェックシートが、改善の手がかりにならない理由

四半期ごとの研修でロープレのチェックシートを配り、点数を集めている人材育成の担当者は少なくありません。ところが集まった点数を眺めても、誰が何を直せばよいかまでは分かりません。改善の手がかりにならない原因は、シートの項目数ではなく、採点する側の基準と、練習後に残る記録の設計にあります。

点数は集まるのに育成が動かないのはなぜか

シートに残るのは点数だけ

ロープレのチェックシートは、当日その場で複数の評価者が手に取り、同時に採点します。ところが、開始のあいさつから提案までを一枚で追おうとすると、目に付きやすい項目に点が寄りやすくなります。声の大きさや表情は誰でも採点できますが、商談の流れのどこで顧客の関心が離れたのか、どの質問が次の話につながったのかは、点数の欄からは読み取れません。評価する側にも事情があります。直前に見た組との比較で目線が動き、午前と午後で同じ受け答えに違う点が付くこともあります。人材育成の担当者が集計を終えるころには、シートは「誰が何点だったか」の一覧に変わっています。その一覧を経営層に示しても、投資に見合う変化が起きたかどうかまでは説明できません。現場に戻ったメンバーが、次のロープレまでの3カ月で何を練習すればよいのか。それを示す材料は、シートのどこにも残っていないのです。

現場の行動まで測れていない

営業のイネーブルメント部門のうち、研修後の行動変化を継続的に測定しているのは20%未満にとどまります(出典:Prospeo 2026)。測定が研修当日で止まっている以上、シートの点数が上がっても、現場の行動が変わったかは分かりません。ロープレのチェックシートが改善につながらない背景には、この構造があると言えます。

点数を改善につなげる設計の条件

シートに載せる項目

入口は、シートに何を並べるかです。話し方や態度といった印象の項目に加えて、導入、ヒアリング、価値の説明、異議対応と、商談のプロセスごとに欄を分けます。同じ点数でも、ヒアリングでつまずいた人と、異議対応で言葉に詰まった人を分けて見られます。

ばらつきを抑える基準

項目を分けても、点の付け方が人によって違えば集計は使えません。各プロセスで何が言えていれば加点なのかを、発言例まで落とし込みます。評価者が交代しても、目線は動きにくくなります。

練習を追える記録

項目と基準がそろっても、記録が当日限りでは変化を追えません。同じ人が3カ月後にどう変わったかを並べるには、練習のたびに評価が自動で残る仕組みが要ります。紙のシートで、そこまで扱えるでしょうか。

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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つまずいた場面が、その場で分かります

AIによる構造化された5ステップの訪問フレームワークで、営業の方法論を現場に根づいた習慣へ変えていく画面です。

商談プロセス別の自動採点

UMU AIロープレを活用することで、自社の商談プロセスをそのまま練習シナリオと評価項目に組み込めます。どの場面に改善の余地があるかをプロセス別に確認できるため、次に練習する場面を名指しで伝えられます。

誰が採点しても、基準は同じままです

透明で設定変更もできる評価エンジンで、自社の営業戦略に深く沿うように配点を柔軟に調整できる画面です。

配点を設定できる評価エンジン

UMU AIロープレでは、採点の重みを自社で設定でき、どの発言がどう評価されたかもその場で確認できます。同じ基準でAIが採点するため、評価者の経験や当日の体調によって点が動きにくくなります。拠点をまたいだ集計も、そのまま比較に使えます。

3カ月後の変化を、数字で示せます

チーム全体の能力を診断するダッシュボードで、組織的なスキルの課題をひと目で把握し、コーチングの判断をデータで裏づけできる画面です。

成長データのダッシュボード

UMU AIロープレでは、練習のたびにスコアと記録が自動で残ります。初回から最高スコアまでの推移を個人単位で追え、弱点分布はチーム単位で見渡せます。AIが担うのは反復練習と評価の記録までで、1on1での動機づけは引き続き人の役割です。

評価の設計を組み替えた企業の例

体外診断分野の大手企業

体外診断分野のリーディングカンパニーが、AIコーチングによって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た事例のイラストです。

体外診断分野のグローバル大手企業では、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っており、認定の機会は四半期に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た模擬対話と、その場で採点とフィードバックが出る仕組みを構築しました。

その結果、認定は準備ができ次第いつでも受けられる形へ変わり、待ち時間の解消によって、認定通過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)。

日本国内の大手製薬企業

グローバルに事業を展開する大手製薬企業が、新任チームリーダーのマネジメントの伝え方と現場コーチングのスキルをAIで鍛えた事例のイラストです。

日本国内の大手製薬企業では、新任チームリーダー約100名がコーチングの知識を学んでも、1on1の場面で自然に使えるまでに時間がかかっていました(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、「行動コーチング」「スキルコーチング」「動機づけコーチング」の3種類の対話シナリオを、全3セッションに分けて練習できる形に組み立てました。

その結果、第3セッションの時点でコーチングを実践した割合は98.1%に達し、実践者のうち93.1%が「メンバーに変化があった」と回答しました(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
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