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営業担当者がAIアバターの顧客と向き合い、没入感のある対話の中で相手の感情の変化をリアルタイムに読み取るシーンです。

営業のコーチングが案件レビューにすり替わる本当の理由

「同行の直後に1on1の時間を取ったのに、気づけば案件の進捗確認だけで終わっていた……」案件の話は詰められるのに、メンバーの対話力そのものを話題にしようとすると、切り口が見つからないことはありませんか。営業のコーチングが案件レビューにすり替わるのには、マネージャーの熱意とは別の「理由」があります。

なぜ能力の話にならないのか

案件の話は進み、能力の話は止まる

同行から戻ったあとの1on1は、案件の話から始まりやすいものです。案件には金額や期日という事実があり、確認すべき順序も決まっています。一方、メンバーの対話の進め方については、チームの中に共通の言葉がありません。どの質問が浅かったのか、どこで顧客の関心が下がったのか、口に出して指摘するための手がかりが手元にないのです。その結果、フィードバックは「もっと相手の話を聞こう」「熱意が伝わるように」といった助言に落ち着きます。マネージャーとして数字で成果を出してきた人ほど、頼れるのは自分が担当者だったころに通用した進め方になります。ところがその進め方は、当時の顧客と当時の商材に合わせて磨かれたものです。メンバーが同じ言葉をなぞっても、目の前の顧客には同じように届くとは限りません。指導の中身が個人の経験に閉じたままでは、翌週の同行でも同じ場面が繰り返されます。

同じ示唆でも、変化の大きさが違う

データに基づく示唆を渡すだけの組織と、マネージャーが毎週の1on1でその示唆を扱う組織を比べると、後者のほうが現場の行動変容が約70%大きくなったという調査結果があります(出典:Forrester 2024)。示唆を受け取るだけでは行動は変わりにくく、対話の中で扱えるかどうかで差が生まれると言えます。

コーチングが機能する条件

指導力が育つ順序

コーチングは、知識として理解した時点では使えません。相手の話を要約し、次の一手を一緒に決めるという流れを、実際に声に出してなぞる回数が必要になります。マネージャーが自分の言葉づかいを何度も試し、手応えの違いを確かめたときに、はじめて型として身につきます。

練習の場がない指導者

ところが、その回数を確保する場が見つかりません。部下との1on1は本番であり、練習台にはできません。同僚のマネージャーに付き合ってもらう時間も、追い込み時期には残っていないのです。

型を練習できる環境

本番以外で、コーチングの型を繰り返し試せる相手をどこに用意するかが問われます。ここが、営業のコーチングを個人の資質から組織の技術へ移すときの分かれ目になります。

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

型は、繰り返してはじめて身につきます

人目や評価を気にせず一人で練習できるプライベートな環境で、安心して試行錯誤に踏み出せる画面です。

コーチング対話の反復練習

UMU AIロープレを活用することで、AIが部下役を務めます。指摘を受け入れにくい相手など、想定する性格や反応をあらかじめ設定できます。マネージャーは移動中の10分でも、同じ場面を納得いくまで言い直せます。AIが担うのは反復練習の相手役であり、目標設定や動機づけは引き続きマネージャーの役割です。

練習の相手は、待たずに用意できます

AIによる同時無制限の練習により、時間の制約を越えてチーム全員が同じ品質の練習に同時に取り組めるイラストです。

順番待ちのない同時練習

同時に何人でも練習できるため、相手のスケジュールを押さえる必要がありません。四半期末の忙しい時期でも、始業前の短い時間で自分のコーチング対話を試せます。部下に付き合わせずに済むため、練習した切り返しを本番の1on1でそのまま出せるようになります。予約や日程調整で指導の機会を逃すこともなくなります。

よい指導の中身を、言葉で共有できます

自社の営業手法に沿った業界別フレームワークとAIの評価基準を組み込み、業務ロジックと深く結び付けた設定画面です。

自社の型に沿った評価基準

自社で定めたコーチングの進め方を、評価の基準としてあらかじめ設定できます。練習が終わると、要約が足りなかったのか、次の行動の合意が曖昧だったのか、どの段階で崩れたかをその場で確認できます。営業のコーチングを元トッププレイヤーの感覚に委ねず、チーム内で同じ言葉として共有できるようになります。

マネージャー育成に取り入れた企業の例

製薬・新任リーダー100名

顧客事例として、製薬分野のグローバル大手企業の新任チームリーダーが、AIを活用してマネジメント対話と現場のコーチング力を磨くイラストです。

製薬分野の国内大手企業では、新任リーダー約100名が学んだコーチングを1on1で実践できていませんでした(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」を反復練習できる形にしました。

その結果、第3セッション時点で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するまでになりました(出典:導入企業へのヒアリング)。

製薬・営業5,500名規模

顧客事例として、バイオテクノロジー分野の大手企業が、AIを活用してライフサイエンス領域の営業トレーニングのデジタル化を進めるイラストです。

営業担当者5,500名規模のグローバル製薬企業では、マネージャーが部下の習得状況を感覚で判断していました(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、練習データを直属マネージャーが確認できる形に整えました。

その結果、オンラインで練習した群の業績が対面の群を上回り、データに基づく1on1へ移行できました(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
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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