製品
人材開発の責任者が能力の成長データを示し、トレーニングの投資対効果と業績への影響を経営層に説明している場面です。

営業支援ソリューションの成果を、経営層に数字で示すには

営業支援の体制を整えても、育成投資が事業の数字にどう結びついたかは説明しにくいものです。展開スピード、商談場面の再現性、成長データの可視化がそろう営業支援ソリューションなら、育成投資を事業成果として説明できます。

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営業育成の仕組みに残る3つの課題

シナリオの準備が長引く

新製品の説明資料ができてから練習シナリオが現場に出るまでに、部門間の調整と作り直しが重なり、上市のタイミングを逃しやすくなります。

練習が現場の商談と離れる

業界の商習慣や自社の商談プロセスが反映されない対話では、担当者が「これは実際の顧客とは違う」と感じ、練習が続きません。

受講率しか報告できない

受講率や満足度は集計できても、商談での行動がどう変わったかを示す材料がなく、研修予算の説明が年々むずかしくなるのです。

育成の成果が見えない構造

練習と評価の記録が残りません

育成を担う部門には、展開の速さと成果の説明が同時に求められます。応えきれないのは、練習と評価の中身が記録に残らないためです。UMU AIロープレは、その記録を残す土台になります。

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?”
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営業支援の設計を変える3点

事業部門主導で展開する

UMU AIロープレを導入すると、ノーコードの画面でシナリオを組み替えられ、新製品の練習を上市前に始められます。

自社の商談プロセスで練習

商談の5段階と業界別のシナリオに沿って対話が進むため、実際の顧客対応に近い練習を重ね、現場での定着につながります。

成長の推移をデータで示す

初回から最高までのスコアが段階別に残るため、練習の量ではなく能力の伸びを、経営会議で説明できます。

UMU AIロープレでシナリオを内製化

ブロックを組み合わせるように扱えるノーコードの管理画面で、事業部門が独自の練習シナリオを自分たちで設定している画面です。

ノーコードの管理画面

事業部門の担当者が、自分たちの手で練習シナリオを組み立てられます。管理画面はブロックを組み合わせるように操作でき、修正した内容はその日のうちに全社へ展開できます。

業界特有の商談文脈を再現

自社の商談フレームワークや業種別のテンプレートを、AIの評価基準に組み込んだ設定画面です。

業種別のシナリオテンプレート

業種別のテンプレートを選ぶだけで、自社の商談テーマに沿った練習を始められます。対話は商談の5段階を順にたどる設計のため、練習で身につけた型が、そのまま現場で使える形になります。

チームの課題を段階別に把握できます

チーム全体の能力を診断するダッシュボードで、商談段階ごとの課題を一目で確認できる画面です。

チーム診断ダッシュボード

商談段階ごとのスコアがチーム単位で集まり、どの段階に共通の課題があるかを確認できます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一で、育成方針の判断は人が行います。

業界をまたいで育成成果を実証

製薬分野のグローバル大手企業

製薬分野のグローバル大手企業で、チームのマネージャーがAIとの模擬対話を使い、1対1のコーチング力を高めている場面です。

研修講師は3名にとどまり、全員への個別指導までは手が回りませんでした(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを導入し、製品説明とコーチング対話を、それぞれ繰り返し練習しました。

累計3,662名が練習に参加し、練習回数の多い担当者ほど成績が高いという相関が確認されました(出典:導入企業へのヒアリング)。

日本の保険代理店企業

日本の大手保険代理店チェーンで、資産運用の担当者が支社を離れ、カフェでコンサルティング型の商談練習に取り組んでいる場面です。

AIを使った練習に効果があるのかを、比較データで確かめる必要がありました。

UMU AIロープレで練習した実験群と、練習しない対照群を比較する検証を設計しました。

その結果、5つの評価軸すべてで実験群が対照群を上回りました(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

眼鏡の小売チェーンで、店舗スタッフがAIを使って実際の接客の流れを再現し、専門的な提案力を磨いている場面です。

エリアマネージャー候補の育成では、傾聴力や伝達力を座学だけで身につけにくい状況でした。

UMU AIロープレを活用し、次世代リーダー候補がコーチングと説明の場面を繰り返し練習しました。

担当者からは、「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」という声をいただいています。

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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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