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数字が伸び悩む経営会議の場面で、停滞した数字の背後にある現場のスキルのギャップを描いたイラストです。

営業力強化のサービスに、マネージャーが見る画面はありますか

営業力強化のサービスを導入した直後は、担当者の反応も良く、練習の記録も増えていきます。ところが数カ月経つと、営業チームは目の前の案件に時間を取られます。その分かれ目になるのは、担当者向けの中身の厚さではなく、マネージャーが毎週何を見て、誰にどんな一言をかけるかという運用の部分なのです。

営業力強化のサービスは、誰に向けた設計か

数カ月後に戻る優先順位

営業力強化のサービスは、多くの場合、受講する担当者に向けて設計されています。学ぶ順序も、練習するシーンも、確認テストの中身も、担当者が迷わず進められるように組み立てられています。導入から1~2カ月は、この設計がそのまま機能するのです。新しい取り組みには関心が集まり、練習の記録も自然に増えていきます。変化が出るのは、その後と言えます。四半期の締めが近づくと、営業チームは目の前の案件に時間を取られ、練習は後回しになります。ここでマネージャーが練習に戻るよう促そうとしても、手元に材料がありません。誰の練習が止まり、その人がどこでつまずいているのか。週の初めにそれを確かめられる場所まで、サービスに用意されているとは限りません。声をかけられるかどうかは、マネージャーの意欲ではなく、手元に見えるものがあるかどうかで決まります。

見るものがなければ声も出ません

月曜の朝会を思い浮かべてみてください。数字は共有できますし、誰の受注が遅れているかも分かります。けれども、その担当者が商談のどの場面で言葉に詰まっているかは、数字の一覧からは読み取れません。営業力強化のサービスの効果が薄れて見えるのは、この一言の解像度が上がらないからなのです。

設計されている範囲と、その外側

サービスの中身

サービスの説明では、情報の多くが中身に集まります。どんなシーンを練習できるか、どこまで自社に合わせられるか。中身の設計は確かに出発点です。ただし、中身が整っていることと、数カ月後も使われ続けることは、別の話と言えます。

週次の運用

使われ続けるかどうかは、週の予定にこの作業が入っているかで変わります。月曜の朝に画面を開き、その週に誰へ何を言うかを決める時間。この一回が習慣になったチームでは、練習は自然に続きます。

一言の手がかり

では、その一言はどこから出てくるのでしょうか。感覚で補える範囲には限りがあります。練習の記録に、誰がどこでつまずいたかまで残っていれば、具体的な一言を選べるのです。そこまで用意されているでしょうか。

自社の商談を再現した練習だけが残ります

自社の業務ロジックと深く結びつけ、独自の方法論にもとづく業界フレームとAI評価基準を設定できる画面です。

自社の商談に合わせたシナリオ設計

UMU AIロープレでは、自社の商談で起きるやり取りを、そのまま練習シナリオに落とし込めます。価格への切り返しなど、つまずきやすい場面も選んで設定できるのです。評価の基準も自社の方法論に合わせられ、結果を現場の言葉で読めます。

毎週の画面で、声のかけどころが分かります

マネージャー専用のデータダッシュボードで、チームの練習カバー率と個人の成長曲線をはっきり確認できる画面です。

マネージャー向けダッシュボード

マネージャー専用の画面では、チーム全体の練習量と一人ひとりの伸び方を並べて確認できます。誰の練習が止まっているかが、月曜の朝に開くだけで分かります。1on1の前に見ておけば、話す相手と中身を先に決められるのです。

その場で、次の一言まで具体的に決まります

個人の進捗を多角的に可視化し、スキルの課題を見つけながら現場での能力の伸びをデータで確認できる画面です。

個人別の改善ポイント

練習のたびに、どの発言が課題だったかを、担当者とマネージャーが同じ画面で確認できます。切り返しで止まった箇所まで分かり、1on1で伝える中身が具体的になります。AIが担うのは反復練習と評価の統一までで、動機づけはマネージャーの役割なのです。

マネージャーが運用に加わった二社の事例

ABテストで検証した製薬企業

導入事例として、ライフサイエンス分野の大手バイオ企業がAIを活用し、営業トレーニングのデジタル化を進める様子を描いたイラストです。

がん・免疫領域の製薬企業では、営業担当者5,500名が全国に分散していました(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、オンライントレーニング群とオフライン研修群のABテストを設計しました。

その結果、オンライン群の業績が上回りました(出典:導入企業へのヒアリング)。直属マネージャーがダッシュボードで習得状況を把握できたためです。

1on1を練習する製薬企業

導入事例として、呼吸器領域の革新的なグローバル製薬企業で、医薬情報担当者がすきま時間を活かし、自宅から高頻度でAIロープレに取り組む様子を描いたイラストです。

GROWモデルを学んでも、1on1の場で自然に使えない状態が続いていました。

そこでUMU AIロープレを活用し、GROWモデルを対話シナリオへ落とし込みました。

マネージャーがコーチング場面を反復練習でき、1on1で使える会話に変わりました。

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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
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