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訪問を終えた直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、見落としをその場で洗い出しながら商談で得た情報を記録しているシーンです。

営業コーチを置いても、商談の進め方が変わらない理由

営業コーチを置き、1on1を定例化しても、担当者の商談の進め方が変わらないことがあります。その原因は、コーチの指導力ではありません。助言を現場で試し、うまくいかなかった点を確かめるまでの回数が、そもそも足りていないのです。

なぜ指導した内容が商談で出てこないのか

コーチが向き合える人数の限界

営業コーチの役割を、現場のマネージャーが兼ねている企業は多くあります。担当者の訪問に同行し、帰り道で気づいた点を口頭で伝える形が一般的です。この進め方そのものが間違っているわけではありません。ただ、マネージャーは自分の商談も抱えており、コーチとして向き合えるのは一度に一人だけなのです。指導の順番待ちが生まれ、担当者が助言を受けられるのは月に一度か二度にとどまります。伝える内容も、「もう少し顧客の話を聞こう」「導入時期をもっと確かめよう」といった、その場の印象に沿った言葉になりがちです。そのため担当者は、何をどう直すのかを自分で解釈し直すことになります。次の商談までに試す機会も限られ、助言は記憶が薄れるとともに消えていきます。人材育成の担当者の側から見ても、誰がどの商談プロセスでつまずいたのかを示す記録が残らず、指導の質を確かめる材料がありません。

指導した側と受けた側のずれ

同行の帰り道で伝えた助言と、担当者が翌日の商談で思い出す内容は、しばしば一致しません。マネージャーは指導したつもりでいる一方、担当者からは「何をどう直せばよいのかがわからない」という声が挙がります。この隔たりが埋まらないかぎり、商談の進め方は変わらないのです。

営業のコーチングが行動に変わるまで

助言が身につくまでの順番

助言は、聞いた時点では知識にとどまります。自分の言葉で言い直し、顧客役の反応を受け、どこがずれていたのかを確かめます。この往復を何度か経て、はじめて商談で使える形に変わります。コーチングの成果を左右するのは助言の質だけでなく、助言を試せる回数でもあります。

練習の場が足りません

ところが、その往復を重ねる場が足りません。同僚との模擬商談は互いに遠慮が生じやすく、本番の切り返しを再現しにくいものです。営業チームの人数が増えるほど、相手役の確保はさらに難しくなります。

道具で補える範囲はどこか

では、人が担う指導のどこまでを仕組みで補えるでしょうか。反復練習の相手役を任せられるか、全員を同じ基準で評価できるか。この2点が、検討の分かれ目になると言えます。

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?”
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

回数を確保してこそ、助言は身につきます

スマートフォンから24時間いつでも回数の制限なくAIロープレに取り組み、高頻度の短時間練習によって独り立ちまでの期間を半分に縮められる画面です。

時間を選ばない反復練習

UMU AIロープレを導入することで、AIが顧客役を担います。担当者はスマートフォンから、通勤中や訪問の合間に練習を始められます。相手の予定を押さえる必要はなく、回数の上限もありません。コーチから受けた助言を、その週のうちに何度でも試せる環境が整います。

その場で本番の緊張感を体感できます

価格交渉や競合比較などの反論シナリオをあらかじめ用意し、対応の難しい顧客との場面を安全な環境で練習できる画面です。

反論シナリオを設定した対話練習

価格への異議や競合比較といった切り返しを、あらかじめシナリオに組み込めます。AIは評価する態度を取らないため、同じ場面を何度繰り返しても気兼ねがありません。人材育成の担当者は、同僚どうしでは再現しにくかった圧力のかかる場面を、全員に同じ条件で用意できます。

つまずいた箇所を数字で確かめられます

チーム全体の練習データを商談プロセスや反論タイプ別に集計し、組織に共通する課題を一目で把握してコーチングの判断根拠にできるダッシュボード画面です。

プロセス別のスコアと成長推移

練習が終わるとすぐに、アプローチからクロージングまでのプロセス別スコアと改善点を確認できます。記録は個人ごとに蓄積され、どの段階に組織共通の課題があるのかを判断できます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までです。目標設定や意欲づけは、これまでどおり人が担う役割になります。

営業コーチの役割を見直した組織があります

日本大手の医薬品メーカー

グローバルに事業を展開する大手製薬企業で、新任チームリーダーがAIを活用してマネジメント上のコミュニケーションと現場コーチングのスキルを高めている事例のシーンです。

日本大手の医薬品メーカーでは、新任チームリーダー約100名が、研修で学んだコーチングを1on1で使いきれない状態でした(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セッションで繰り返し練習しました。

その結果、第3セッション時点でコーチングを実践した割合は98.1%に達しました(出典:導入企業へのヒアリング)。型を反復したことが、知識を1on1での行動へ移す後押しになりました。

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で、医療機器チームがAIコーチングを活用して製品説明力と臨床コミュニケーション力を高めている事例のシーンです。

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名の能力認定を担い、認定は四半期に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、企業が定めた5つの訪問プロセスに沿った模擬対話と即時のスコア表示に置き換えました。

その結果、認定は随時受けられるようになり、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)。研修担当者は、判断の難しいケースへのコーチングに時間を割けるようになりました。

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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
多様なデータに対応し、実務での活用を支援
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