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成長が止まった経営会議で、伸び悩む数字の背後にある現場のスキルギャップを描いたシーンです。

営業支援ツールの一覧で埋まる課題と、埋まらない課題

営業支援ツールの一覧を作り、カテゴリごとに導入状況を並べてみると、抜けはほとんど見当たりません。案件も、見込み客も、面談の記録もそろっています。それでも、担当者が顧客の反応に合わせて話を組み立てられるかどうかは、その一覧からは読み取れないままなのです。

ツールの数と商談の質は、なぜ比例しないのか

記録は残り、会話は残りません

週次の商談レビューでは、案件の進捗も訪問件数も画面上ですぐに確認できます。そこまでは、多くの営業組織で実現できています。ところが、失注した案件の理由欄に「価格が合わなかった」とだけ記録されていると、マネージャーはその先をたどれません。担当者が現場で何を聞かれ、どう答え、どこで相手の関心が離れたのか。この部分は、どのツールのデータにも残らないのです。営業支援ツールの一覧を眺めても、この空白には気づきにくいものです。カテゴリの名称は、扱う情報の種類を示してはいますが、担当者の話し方が変わったかどうかまでは示しません。結果として、案件が進まない原因を、担当者の経験不足という一言で片づけてしまう場面が生まれます。

知識は一週間で7割が薄れます

学んだ内容は、補強がなければ一週間で70%が失われ、一カ月後には87%が残らないという調査結果があります(出典:Gartner)。受講の記録は一覧に残りますが、記憶の減り方までは記録されません。マネージャーが確認したいのは、受講したかどうかよりも、その後どれだけ練習が続いたかという点になります。

営業支援ツールの一覧を整理する3つの視点

守備範囲で分ける

一覧をベンダー単位ではなく機能カテゴリ単位で並べ直すと、重なりと空白が見えてきます。案件と顧客情報を扱うSFA・CRM、見込み客との接点を育てるMA、面談そのものを実施するオンライン商談ツール、接点情報を蓄積する名刺・顧客データ管理。ここまでが、情報を整えるためのカテゴリです。どれも、担当者が現場で何をどう話すかまでは扱いません。

判断の基準を分ける

次に、それぞれのカテゴリを二つの基準で見直します。情報が整うことで得られる効果なのか、担当者の行動が変わることで得られる効果なのか。前者は導入した時点でほぼ手に入りますが、後者は使い続けても自動的には手に入りません。

一覧に載りにくい領域

この見方で整理すると、どのカテゴリにも収まりにくい領域が一つ残ります。顧客との対話を本番に近い状況で練習し、その内容を評価する仕組みです。ここを担う仕組みを一覧に加えられているかどうかが、育成の成果を左右すると言えます。

本番に近い緊張感を、繰り返し再現できます

本番さながらの緊張感がある対話シミュレーションで、表情豊かなAI顧客と時間制限のある自由な対話を行える画面です。

自社シナリオ設定型の対話練習

UMU AIロープレを活用することで、価格への異議や競合比較など、自社の商談で実際に起きる切り返しをシナリオとして設定できます。担当者は同僚の予定を押さえることなく、スマートフォンから本番に近いプレッシャーを繰り返し体感できます。一覧の空白を埋めるのは、この練習量なのです。

同じ基準で、全員の対話を評価できます

数秒で生成される構造化された即時レポートで、どこで点数を落としたかを特定し、一回ごとの練習を成長につなげられる画面です。

プロセス別の即時フィードバック

練習が終わった直後に、導入から異議対応、クロージングまでのプロセス別スコアと改善ポイントを確認できます。評価者の主観や当日の体調に左右されないため、拠点が離れていても同じものさしで比較できます。AIが担うのは反復練習と評価の標準化であり、目標設定や動機づけは引き続きマネージャーの役割です。

誰に何を指導すべきかが、数字で見えます

チーム全体の能力を診断するダッシュボードで、組織的なスキルの課題をひと目で把握し、コーチングの判断をデータで裏づけられる画面です。

チーム単位の練習データ集計

マネージャーは、チーム全体の練習回数とプロセス別のスコア分布を一つの画面で把握できます。異議対応だけが伸び悩んでいるのか、特定のメンバーに課題が集中しているのかを見分けたうえで、1on1の時間を配分できます。感覚に頼った指導から、データにもとづく指導へ移りやすくなります。

情報の整備から、対話の育成へ進んだ事例

体外診断分野の大手企業

体外診断分野のリーディングカンパニーが、AIコーチングによって医療機器チームの製品説明力と臨床コミュニケーション力を高めた事例のイラストです。

欧州に本社を置く体外診断分野のグローバル大手企業では、5名の研修担当者が1,500名の営業担当者の能力認定を担い、認定は四半期に1回しか実施できませんでした(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、自社が定めた5つの訪問プロセスに沿って、模擬対話と即時採点を行える体制を構築しました。

その結果、認定は準備ができた人から随時受けられる形に変わり、認定通過者の実訪問における成約率は22.4%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

800名規模の医薬品企業

800名を超えるバイオ医薬品企業が、AIを活用して大規模なワクチン営業組織の能力開発を標準化した事例のイラストです。

営業チーム800名超のバイオ医薬品企業では、販売代理店と社内営業が各地に分散し、本部が配る研修資料だけでは同じ基準が現場で実行されているかを確認できませんでした(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、800名が同じ訪問シナリオで練習し、一人ひとりが個別のフィードバックを受け取れる環境を整えました。

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、顧客満足度もフォローアップ調査で23.5%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

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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)
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