製品
育成責任者が能力の成長データをまとめた資料を手に、経営層へ育成投資の成果と業績への影響を説明しているシーンです。

セールスイネーブルメントのナレッジを現場のワークに変える

トークスクリプトや成功事例を整理して共有できても、現場の商談でそのまま再現されるとは限りません。展開の速さ、自社商談の再現性、成果の可視化がそろえば、ナレッジは組織の実力へと変わります。

お問い合わせ 資料を請求する

ナレッジ共有でつまずく3つの課題

現場への展開が追いつかない

新製品の情報を整理し終えた頃には、営業現場はすでに顧客と向き合っています。シナリオを1つ調整するだけで数週間が過ぎるのです。

自社の商談から離れた練習

汎用のツールでは、価格や競合をめぐる切り返しが、自社の顧客の言い回しとずれます。現場は「これは違う」と感じ、練習が続きません。

成果を数字で示せない

共有した回数や受講率は集計できるものの、商談がどう変わったかは残りません。経営会議で予算の根拠を問われたとき、答えに詰まります。

ナレッジが実力に変わる条件

ナレッジを練習に変える設計です

整えたナレッジが商談で使われたかどうか、営業組織はそれを確かめられません。足りないのは、ナレッジを練習と評価の基準に変える仕組みです。その役割を、UMU AIロープレが担います。

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

ナレッジを実践に変える3つの軸

シナリオを即日で展開

UMU AIロープレを活用すると、事業部門がノーコードでシナリオを作成でき、発売初週から現場が同じ話法で商談に臨めます。

自社の商談をそのまま再現

自社の商談プロセスと業界特有の反論を組み込んだシナリオで反復でき、その手応えがそのまま初回訪問の落ち着きに変わります。

成長をデータで示す

練習ごとのスコアと成長の推移を蓄積でき、実施回数の共有から、商談力がどれだけ伸びたかを示す報告へと切り替えられます。

UMU AIロープレでシナリオを資産化

業界特化のテンプレートをワンクリックで取り込み、実績のあるシナリオを自社の資産として再利用できる管理画面です。

一度作った型を組織の資産にする

効果が確かめられたシナリオをテンプレートとして保存でき、次の新製品ではワンクリックで呼び出せます。毎回の構築は前回の成果から始まり、ナレッジは使うほど厚みを増すと言えます。

業界の商習慣を織り込んだ商談シナリオ

自社の商談フレームワークや業界特有の要件を、AIの評価基準そのものに組み込める設定画面です。

自社の商談文脈をそのまま持ち込む

業界ごとの商習慣や、実際に投げかけられる反論をシナリオに織り込めます。練習のたびに、本番と同じ手ざわりが残ります。AIが受け持つのは反復練習と評価の統一で、動機づけは人の役割です。

チームの課題を工程別に把握できます

チーム全体の練習データを工程や反論タイプごとに集計し、組織の課題を一目で確認できるダッシュボード画面です。

一人ひとりの伸びを数字で追う

メンバーや期間、シナリオごとにデータを絞り込めるため、個人のつまずきと組織全体の課題を切り分けられます。工程別のスコアレポートを出力し、経営会議には事業への貢献として説明できます。

独り立ち期間を半減した導入実績

バイオ医薬品分野の大手企業

800名規模のワクチン営業組織で、標準化された育成をAIによって広げている様子を表したイラストです。

代理店と社内営業の双方に、本部の基準が根づきませんでした。

UMU AIロープレで、全員が同じ基準の練習を重ねました。

その結果、新任営業の独り立ちは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)。

生命保険分野の国内最大級企業

大規模な営業職員のネットワークが、自宅からの練習で商談への備えを保っている様子を表したイラストです。

全国に分散した営業職員へ、本部の学びが浸透しませんでした。

UMU AIロープレで、知識の学習から実践練習へ転換しました。

その結果、動画の視聴数は100倍に増えました(出典:導入企業へのヒアリング)。担当者は「本部が初めて現場の朝礼に関われるようになった」と振り返ります。

高級アパレル分野の大手企業

多店舗を展開するアパレル企業のエリア担当者が、移動中に商品説明や接客の型を確認しているイラストです。

地域や店舗により、接客の質にばらつきが出ていました。

UMU AIロープレで、全店が同じシナリオ集で練習しました。

その結果、自社チャネル経由の売上が前年比90%以上増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。会員獲得率も42%伸びました(出典:導入企業へのヒアリング)。

資料を請求する

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
資料を請求する