製品
AIを活用した業界別の言葉づかいのトレーニングで、顧客セグメントごとに最適な価値提案を身につけるシーンです。

セールスイネーブルメント施策の対象から、中位層が外れる理由

セールスイネーブルメント施策をいくつも並行して進めていても、成果の報告は成績上位者の事例と、新任メンバーの立ち上がりに偏りがちです。その間にいる中位層は、目立った問題がないように見えるため、施策の優先順位が下がります。ところが、組織全体の数字を動かす人数を抱えているのは、この層なのです。

施策の対象は、どこに寄っているのか

上位と下位に寄る施策の対象

セールスイネーブルメント施策を設計する場面では、手が伸びる方向が二つに分かれます。成績上位者のトークや進め方を型にして共有するか、目標に届いていないメンバーへ個別にフォローを入れるか、そのどちらかです。どちらも成果と課題がはっきりしているため、企画として通しやすく、社内の合意も取りやすいのです。例えば、期の締めの振り返りでは、上位者の商談事例を扱う勉強会と、未達メンバーへの個別面談が議題に並びます。そのどちらのリストにも、中位のメンバーの名前が出てこなかった経験はありませんか。大きな失敗があるわけでも、手本として共有できる型を持っているわけでもありません。だからこそ、施策を企画する段階で優先順位が下がります。

人数の大半は中位層にいます

営業組織では、上位者と伸び悩む層の間の層を、中位層あるいはボリュームゾーンと呼びます。人数の大半が集まるのはこの層で、上位の数人が伸びても合計は変わりません。この層が一段上がったとき、全体の数字が動くと言えます。施策を設計する立場から見ると、対象から外れやすい層が最も人数を抱えている構図です。

何を導入するかより、誰のどの工程か

施策の対象を決める

セールスイネーブルメント施策の対象は、上位・中位・下位にそれぞれ何人いて、どこに手が入っていないかを人数で洗い出して決めます。全員へ一律に実施するのではなく、人数が多い層のどこが弱いのかを先に確かめます。

施策を効かせる工程

同じ中位層でも、つまずく場所は違います。アプローチ、ヒアリング、価値提案、反論対応、クロージングという工程のどこで止まるのかを切り分けると、打つ手が具体的になります。

施策に必要な道具

対象と工程が決まっても、人手だけでは中位層の人数までは手が回りません。同じ基準で全員分の練習と評価を担える道具があるかどうかが、分かれ目です。

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
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。
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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。
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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。
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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

中位層の課題も、面談前に把握できます

一人ひとりの成長を多角的に可視化し、スキルの弱点を特定しながら、実際の能力の伸びをデータで確認できる画面です。

個人別のスキル変化の追跡

UMU AIロープレを活用することで、一人ひとりの課題や弱点を商談ステップ別のスコアカードで確認できます。スキルの変化は成長推移データとして残るため、マネージャーは面談の前に客観的なデータを確認し、根拠のある具体的な助言を準備できます。

つまずく工程を、絞り込めます

キーワードの一致にとどまらず、商談の戦略レベルまで踏み込んで、現場での実行力を評価するAIの仕組みを示した画面です。

商談ステップ別の課題の切り分け

ロープレが終わると、商談の工程ごとに採点されたスコアカードをその場で確認できます。キーワードが出たかどうかではなく、その工程で適切な進め方ができていたかを見るため、どこで止まっているのかを工程単位で切り分けられます。

中位層まで、同じ範囲で練習できます

チーム全員が同時に練習でき、指導する側はより価値の高い戦略的な対話に時間を使えるようになる、同時実施に制限のない練習の仕組みを表した画面です。

拠点をまたぐ一斉展開

順番待ちが起きないため、拠点や人数の制約を受けずに、中位層まで含めた全員へ同じシナリオを同じ採点基準で展開できます。AIが担うのは反復練習と評価の標準化までで、目標設定や動機づけは引き続きマネージャーの役割なのです。

すでに活用している企業の判断

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た事例を表したイラストです。

バイオテクノロジー分野のグローバル大手企業では、トレーニングと業績が分断され、行動の変化を数値で把握しにくい状況が続いていました(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、AIが関わる範囲を「教育・研修」と「研修後フォロー」に絞りました。

その結果、人による評価の主観性が下がり、構造化された練習レポートから行動変容の兆しを確認できるようになりました(出典:導入企業へのヒアリング)。

日本の大手生命保険会社

日本の大手生命保険会社の営業職員が、屋外で断られる場面のロープレを重ね、営業活動で感じる心理的な壁を越えられるよう取り組んだ事例を表したイラストです。

日本の大手生命保険会社では、1万名を超える営業職員に同じ範囲の練習を用意しにくい状況がありました(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、5つの学習カテゴリーと10項目の主要営業スキルをカバーする練習環境を整えました(出典:導入企業へのヒアリング)。

その結果、営業担当者と管理職の双方に20以上のシナリオを展開し、中位層まで同じ範囲の練習を用意できる体制になりました(出典:導入企業へのヒアリング)。

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
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ハルシネーションのリスクを効果的に低減
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