製品
顧客との商談を終えた営業マネージャーと担当者が、オフィスや廊下で1対1の振り返りを行い、見落としていた点や商談で得た情報をその場で洗い出しているシーンです。

営業業務効率化ツールで、気づく機会も減っていませんか

報告をまとめている途中で、前回と話が違っていたことに気づく担当者がいます。資料を探すうちに、まだ伝えていない一件を思い出すこともあります。手を動かす時間には、そうした気づきが混ざっているのです。作業が減ったあと、その一瞬だけが行き先を失うことがあります。

営業業務効率化ツールで、何が見えなくなるのか

作業に混ざっていた気づき

金曜の夕方、担当者が週次の報告をまとめているとします。入力を進めるうちに、前回の面談で出ていた予算の話が今回は一度も出てこなかったことに気づきます。資料を探している最中に、まだ渡していない一件を思い出すこともあります。こうした気づきは、振り返るために設けた時間から生まれたものではありません。手を動かしている時間の副産物として生まれていました。転記や検索がなくなると、その副産物も一緒になくなります。効率化は進んでいるのに現場の感覚が鈍った気がする、という声の出どころはここにあると考えられます。手作業に戻すべきだという話ではありません。なくなるものがあると先に分かっていれば、別の場所に用意し直せるからです。営業を支援する立場から見ると、この副産物は成果として記録されていません。だから減っても気づかれにくく、検討の場でも議題に上がりにくいのです。

減った時間だけを見るとき

営業業務効率化ツールの検討では、どの作業に何時間かかっていたかが並びます。並ばないのは、その作業のあいだに誰が何に気づいていたかです。前者は見積もれますが、後者は記録に残っていないため、比べる対象にもなりません。なお本ページは、ツールの選び方や効率化の手法そのものを扱いません。扱うのは、作業が減ったあとに残る一区間だけです。

気づく機会は、どこで生まれていたのか

気づきが生まれる場所

気づく力は、意識して身につけるものではありません。顧客の言葉に触れ、前回の記録と照らし、次に何を確かめるかを決めます。この一連の流れが、報告や検索という作業の器の中で回っていました。だから作業の量が減ると、流れそのものが回らなくなります。

手放したあとの空白

作業を手放すこと自体に問題はありません。ただ、その作業が顧客情報に触れる唯一の接点だった場合、接点ごと消えます。何を手放すかを決めるとき、同時に失う接点まで見ておく必要があります。

練習の道具に求めるもの

では、気づく機会をどこに用意し直せばよいのでしょうか。短い時間でも、相手の反応が返り、そのつど確かめられる場が必要になります。練習の道具は、この一点で選べます。

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

練習のたびに、その場で気づきが返ります

練習を終えた直後に学習者へ届く評価レポートの画面で、どの項目で評価が下がったかまで細かく分けて示しているシーンです。

終了直後の評価レポート

練習を終えた直後に、どの受け答えがどう評価されたかを項目ごとに確認できます。振り返りのために別の時間を取らなくても、気づきは練習の中で返ってきます。入力を自動化したり顧客情報を代わりに管理したりする道具ではなく、確かめる場を新しく用意する道具です。

相手の反応が、気づく材料になります

表情豊かなAIのアバター顧客が、実際の訪問で見られる非言語のサインや感情の反応を再現し、聞く、考える、話すといった状態を切り替えながら応じているシーンです。

表情や間まで返るAIの相手役

AIの相手役は、聞いている、考えている、話しているといった状態を切り替えながら反応します。言葉の内容だけでなく、表情や間の取り方まで返るため、どこで相手が迷ったのかを担当者自身が拾えます。作業のあいだに拾っていた手がかりを、練習の場で取り直せるのです。

どこを見るかを、チームで決められます

チーム全体の能力を診断するダッシュボードで、組織に共通する課題を一目で把握し、コーチングの判断をデータにもとづいて行えるようにしているシーンです。

練習データの集計と絞り込み

練習の記録は、場面ごと、情報の項目ごと、反論の型ごとに集計できます。個人のつまずきと、組織全体で共通しているつまずきを分けて見られるため、次にどこへ人手をかけるかを決められます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までで、育成の方針を決めるのは人の役割です。

対話の練習を続けている組織の例

眼鏡の小売チェーン

眼鏡の小売チェーンの店舗スタッフが、AIを相手に実際の接客の流れを想定した練習を行い、専門的な相談に応じる力を高めているシーンです。

全国展開する眼鏡チェーンを運営する企業では、コーチング力とプレゼンテーション力を、時間や場所に縛られず繰り返し練習できる形を用意しました。

座学で聞くだけでは身につきにくいため、必要だったのは、口に出して試し、その場で指摘をもらえる回数でした。

担当者からは、学習後すぐに実務で『この場面だ』と思えることが増えました、という声が挙がっています。

この事例で公開されている範囲は、現場の受け止め方までです。学んだ内容が実務のどの場面と結びついたかを本人が言えるようになった点は、振り返りを作業の外に用意し直す進め方と重なります。

バイオテクノロジー分野の大手

バイオテクノロジー分野の大手企業で、AIを活用して営業トレーニングのデジタル化を進めている担当者たちのシーンです。

バイオテクノロジー分野のグローバル大手企業では、イノベーションを重要な価値観として位置づけており、AIを教育や研修の領域に活用することに組織として前向きな土壌がありました。

評価の基準をそろえたことで、担当者ごとに見立てが分かれていた部分が小さくなりました。

練習で身につけた内容が、日々のふるまいとして表に出るまでの間隔も短くなりました(出典:導入企業へのヒアリング)。気づきが返ってくる位置が近づいたことで、練習と実務が切り離されたものではなくなったのです。

業種は異なりますが、振り返る一瞬を作業の外に用意し直すという点は、効率化を進めたあとの営業チームにも当てはまります。

資料をダウンロード 導入について相談する

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
資料をダウンロード