製品
育成の責任者が経営層に向けて、事業成果と能力の伸びを示しているシーンです。

営業のAI事例、自社に当てはめる条件

他社の導入事例を読み比べても、自社で同じ成果になるかどうかまでは読み取れません。評価基準とお手本、そして想定する場面を自社の前提に合わせて組み直すことで、事例の成果を自社の練習設計に移し替えられます。

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事例の読み方でつまずく場面

数字の大きさで選んでいる

成果の大きい事例ほど目に留まりますが、その数値がどの評価基準に沿って生まれたのかは、事例からは読み取れません。

同業かどうかで探している

同じ業種の事例をそろえたところで、研修を担う人数や拠点の分かれ方が違えば、手本にできる部分は限られます。

現場の切り返しが違う

事例に出てくる商談の場面と、営業チームが日々受ける切り返しは重なりません。練習の題材がずれたままになります。

当てはまるかは制約の形で決まる

業種ではなく前提条件を見る

他社の成果を持ち込めないのは、研修を担う人数、拠点の分かれ方、指導の質のばらつきという前提が違うからだと言えます。同じ制約の事例を選べば、UMU AIロープレで自社の条件に移せます。

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
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?”
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自社の前提を先に組み込む

自社の商談の型で採点する

UMU AIロープレでは商談の工程ごとに評価の重みを設定でき、自社が求める行動が伸びているかを測れます。

成果を出す人の型を基準に

成果を出している担当者の話し方をお手本として登録でき、指導する人が違っても同じ基準で評価を受けられます。

現場の切り返しを題材に

値引きの求めや他社との比較など、実際に受ける切り返しをあらかじめ登録でき、自社の商談場面のまま練習を積めます。

UMU AIロープレで採点基準を設計

自社の商談フレームワークや業界ごとの要件を、AIの採点基準に組み込んでいる設定画面です。

自社の型を評価に反映

商談プロセスと評価項目の重みづけを自社の基準で設定できるため、他社の成果指標ではなく、自社が求める行動が伸びているかを確認できます。数値の大小を追いかける読み方から離れられるのです。

成果を出す人の話し方を基準に反映

成果を出している担当者の話し方や標準の切り返しを、AIの評価基準に反映している画面です。

拠点をまたいで同じ基準

自社で成果を出している担当者のキーメッセージや切り返しを評価基準に取り込むと、地域や拠点が離れていても同じ内容で練習を重ねられます。本部が定めた基準を、そのまま現場に反映できます。

起こりやすい反論を先に用意

価格や競合比較といった実際の反論を、AI顧客との対話にあらかじめ組み込んでいる画面です。

自社の場面で練習を重ねる

価格交渉や競合比較など実際に出る反論をあらかじめ登録すると、AIが商談の流れの中で投げかけます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一であり、導入の設計や社内の合意形成は人が担います。

制約の形で読み替える事例

皮膚科領域の大手製薬企業

皮膚科領域を担当する製薬企業の担当者が、自宅からAIの仮想顧客に製品説明を練習しているシーンです。

コンシューマーヘルスケア・皮膚科領域を担当するグローバル製薬企業では、全営業向け200アカウントを対象にしていました(出典:導入企業へのヒアリング)。研修担当者は3名のみでした(出典:導入企業へのヒアリング)。営業担当者が資料を「見た」だけで終わり、実際に「口に出して説明する」ためのツールがありませんでした。

UMU AIロープレを導入し、営業担当者は実際の対話の文脈の中で製品メッセージを声に出して説明する練習を重ねました。

その結果、資料に目を通すだけの状態から、対話の中で自分の言葉として説明する練習へと切り替わりました。

国内最大級の生命保険会社

生命保険会社の営業担当者が、自宅の書斎からAIを相手に商談の練習を続けているシーンです。

日本最大級の生命保険会社では、営業担当者が3,000拠点に分散していました(出典:導入企業へのヒアリング)。対象は50,000アカウントにのぼりました(出典:導入企業へのヒアリング)。紙媒体や集合研修を中心とした知識インプット型の学習が主流だったのです。

UMU AIロープレを導入し、知識を入れる学習から、声に出して練習し、その内容に評価を受ける形へと切り替えました。

その結果、動画視聴数は100倍に増えました(出典:導入企業へのヒアリング)。コンテンツ量も10倍に増加しています(出典:導入企業へのヒアリング)。担当者は「AIによる即時フィードバックで、自分のペースで練習しやすくなった」と振り返ります。

500店舗超のアパレル企業

アパレルの地区責任者が、移動中の車内で商品訴求とVIP接客の進め方を確認しているシーンです。

国内外100都市以上に500店舗超を展開する高級レディースアパレルグループです(出典:導入企業へのヒアリング)。地域やブランドもまたがる環境で、すべての販売スタッフに十分な専門トレーニングを提供することは従来のOJTだけでは困難でした。

UMU AIロープレを活用し、高級顧客層の特徴に合わせた複数のAI顧客タイプを設定して、地域や店舗をまたぐ販売スタッフが同一のシナリオライブラリで練習できる体制を整えました。

その結果、導入当年の大型セールにおける自社チャネル経由のGMVが前年比90%以上増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。会員獲得率も前年比42%増加しています(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
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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