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商談を終えた後、営業マネージャーとメンバーがオフィスや廊下で振り返りを行い、見落としと商談の情報をその場で確認しているシーンです。

営業マンへのコーチングが空回りする、本当の理由

1on1で「あのとき何を聞きましたか」と尋ねても、営業マンから具体的な言葉が返ってこないことがあります。コーチングを学んだマネージャーほど、戸惑いやすい場面。ただ、問いの立て方に問題があるわけではありません。数日前の商談を振り返る材料が、手元に残っていないのです。

問いを重ねても、対話が続かないのはなぜか

思い出せるのは、手応えだけ

コーチングは、答えを渡す手法ではありません。問いによって、本人に気づいてもらう進め方です。前提になるのは、問われた側が自分の商談を具体的に思い出せること。ところが営業の現場では、この前提が崩れがちです。数日前の面談について尋ねると、多くのメンバーが「手応えは悪くなかったと思います」「先方の反応は良かったです」と答えます。残っているのは、商談全体のぼんやりとした手応えだけ。どの質問に顧客がどう答え、どこで話題が切り替わったのかは、同席していないマネージャーにも確かめようがありません。そのまま問いを重ねれば、思い出せない本人は責められているように受け取ります。対話は一般的な確認で終わり、翌週の1on1でも同じやり取りが繰り返されるのです。

思い出せないのは自然なことです

学んだ内容は1週間で約70%、1カ月で約87%が忘れられるという調査結果があります(出典:Gartner)。意識して覚えようとした学習内容でさえこの速さで薄れる以上、記録の残らない商談の会話であれば、なおさらです。思い出せないことを本人の姿勢の問題として扱う限り、コーチングの対話は前に進まないと言えます。

コーチングの前提をどう用意するか

気づきが生まれる条件

気づきは、あいまいな記憶をたどる作業からは生まれにくいものです。自分が実際に何を聞き、相手がどう答えたかを目の前に置けたとき、初めて「ここで聞き方を変えられた」という発見が起きます。コーチングの問いは、その材料があって初めて働くと言えます。材料のないまま問いを重ねても、本人は記憶を探すだけです。

評価の観点のばらつき

材料があっても、良し悪しを測る観点がマネージャーごとに違えば、対話は感想の交換で終わります。ヒアリングの深さをどこで見るのか、チームで共通の観点を持てているかどうかが、次の分かれ目になります。

練習の記録という選択肢

商談そのものを毎回記録するのは、現実的ではありません。一方、練習の場であれば、やり取りも評価もそのまま記録に残せます。振り返る材料を本番ではなく練習側で用意するという考え方が、ここで選択肢に入ってくるのです。

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
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実際のやり取りを、そのまま振り返れます

練習を終えた直後に受け取れる、項目ごとのスコアの内訳まで分解した多面的な振り返りができるAI評価レポートの画面です。

練習ログと即時フィードバック

UMU AIロープレを活用することで、AIが顧客役を担う練習の内容が、発言単位で残ります。練習が終わった直後に、どのプロセスに改善の余地があったかを本人がその場で確認できます。1on1は、記憶をたどるところからではなく、残った記録を一緒に見るところから始められるのです。

同じ観点で、チーム全員を見られます

評価のロジックが透明で自由に設定でき、自社の営業戦略に沿って配点の重みづけを柔軟に調整できる評価エンジンの画面です。

自社基準に沿った評価の設定

自社の商談プロセスや、成果を出しているメンバーのトークを、そのまま評価の基準として設定できます。誰が振り返っても、ヒアリングの深さや異議への切り返しを同じ観点で確認できるのです。マネージャーの経験差で指摘の中身が変わることが減り、1on1の話題を「どこをどう直すか」に絞れるようになります。

練習の記録が、1on1の材料になります

チーム全体の練習データを段階別や異議のタイプ別に集計し、体系的な課題をひと目で把握して、コーチングの判断にデータの裏づけを持たせられる診断ダッシュボードの画面です。

メンバー別の進捗ダッシュボード

練習のたびに、スコアと改善の推移がメンバーごとに蓄積されます。マネージャーは、誰がどの段階でつまずいているかをダッシュボードで確認し、そのまま1on1に持ち込めるのです。AIが担うのは、反復練習の場と評価基準の統一までです。目標の設定や動機づけは、引き続きマネージャーの役割になります。

1on1の材料づくりに使われています

大手製薬企業・100名規模

製薬分野のグローバル大手企業で、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のコーチングスキルを高めた事例のシーンです。

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、学んだコーチングを実際の1on1で使いこなせるようにな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」の対話シナリオを用意し、全3セッションで型を繰り返し練習しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

その結果、第3セッションの時点で98.1%がコーチングを実践し、うち93.1%がメンバーの変化を実感しました(出典:導入企業へのヒアリング)。型を声に出して練習したことが、実際の1on1での実践につながったのです。

眼鏡小売チェーン・全国展開

全国に展開する著名な眼鏡専門店で、店舗スタッフがAIを使って実際の顧客対応の流れを再現し、専門的なアイウェア提案のスキルを磨いている事例のシーンです。

全国に眼鏡店を展開する小売企業では、エリアマネージャー候補の育成を実績による抜擢型から立候補型へ切り替えたため、傾聴力と伝達力を鍛える場が不足していました(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、次世代リーダー候補が時間や場所を問わず、コーチングの対話とプレゼンテーションを繰り返し練習できる環境を整えました(出典:導入企業へのヒアリング)。

5カ月の運用を経て、「感覚的な指導から、言葉と図解で論理的に伝えられるようになりました」という声をいただいています(出典:導入企業へのヒアリング)。指導の根拠を言葉にできたことが、対話の質を変えたと言えます。

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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)
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