製品
ノーコードでの設定からリアルな模擬対話、精緻なデータ診断までをつなぐ、AIによる練習の全体像を示した図です。

セールスイネーブルメントAIで、数名の担当者が数千名を育成

育成の計画を立て、配信の仕組みを整えても、担当者の人数と対象者の数は釣り合いません。セールスイネーブルメントAIを使った同時実施、拠点別の出し分け、期の途中での見直しがそろえば、育成の規模は人数に縛られなくなります。

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イネーブルメントが直面する3つの制約

一人ひとりに手が回らない

担当者が数名の体制で数百名から数千名を受け持つため、誰がどこでつまずいているかを個別に確かめる時間が残りません。

一律の施策しか打てない

拠点や商材ごとに顧客も競合も異なるにもかかわらず、全社共通の教材を一律に配るしかなく、現場の実情との差が開いていきます。

打ち手の修正が間に合わない

施策の成果が集計されるのは期末で、「次の期で見直そう」と決めた頃には、その期の打ち手はもう変えられません。

育成の規模を決めている条件

人数の比率と、成果が見える時期

対象が増えても体制は数名のままで、成果が出るまで待つことになります。足りないのは予算ではなく、練習を同時に回す仕組みなのです。その仕組みを、UMU AIロープレで整えられます。

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?”
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担当者の人数に左右されない育成

全員が同時に練習できます

UMU AIロープレなら受講者が同時に練習でき、担当者が順番に付き添う必要がないため、数名の体制でも全社を対象にできます。

拠点ごとに違うシナリオ

拠点や商材ごとに別のシナリオを用意し、対象を絞って公開できるため、現場の商談に沿った練習に変わります。

期末を待たずに軌道修正

実施状況とスコアの伸びを随時確認できるため、期末を待たずに配信内容や対象を組み替えられます。

UMU AIロープレで全社一斉の練習環境

AIによる同時練習で時間の制約を越え、チーム全員が同じ品質で一斉にトレーニングできる様子を示したイラストです。

同時実施で待ち時間を解消

オンライン上で何千名でも同時に接続できるため、練習の開始は各自のタイミングで決められます。担当者は付き添いから離れ、シナリオ設計や個別の相談に時間を充てられます。

拠点ごとにシナリオを出し分け

業種別のテンプレートをワンクリックで取り込み、再利用してシナリオ作成の時間を短縮できる画面です。

ノーコードで作成と公開

業界別のテンプレートを取り込み、拠点や商材の事情に合わせて設定を変えられます。作成から公開までを担当部門だけで進められるため、必要なチームにだけ配信できるようになります。

実施状況と成長を随時確認できます

チーム全体の練習データを段階別に集約し、組織の課題を一目で把握できるダッシュボードの画面です。

チーム診断で課題を特定

メンバー別、拠点別、商談プロセス別にスコアを集計できるため、どこに手を入れるかを期の途中で判断できます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一で、目標設定は人の役割です。

少人数の体制で全社を育成

ワクチン分野の大手医薬品企業

800名規模のワクチン営業組織で、AIを活用した標準化された育成を全国に広げている事例のイラストです。

代理店と社内営業を合わせた800名を、少人数の本部だけで支えていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを導入し、代理店と社内営業が同じ訪問シナリオで、同じ基準の練習を受けられるようにしました。

その結果、新任営業が独り立ちするまでの期間は60日から30日に短縮されました(出典:導入企業へのヒアリング)。顧客満足度も23.5%向上しています(出典:導入企業へのヒアリング)。

生命保険分野の大手外資系企業

大規模な保険営業組織が、自宅からの練習で高い頻度の商談準備を保っている事例のイラストです。

新人育成が支社ごとに任され、拠点によって指導の基準がばらついていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを導入し、成約に至った受講者の練習記録を教材に組み込み、支社をまたいで同じ内容を配信しました。

その後入社した新入社員にも同じ教材が回り、対象アカウント数は2,000から7,000超へ拡大しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

全国展開の眼鏡小売チェーン

全国展開の眼鏡店で、店舗スタッフがAIを相手に接客の流れを練習している事例のイラストです。

全国の店舗から集まるエリアマネージャー候補に、話す練習の場を継続して用意しにくい状況でした。

UMU AIロープレを導入し、候補者が時間や場所を選ばず、コーチングと説明の練習を重ねられる環境を整えました。

受講者からは「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」という声が寄せられています。

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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)
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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