製品
初回訪問のアイスブレイクを想定し、受付での取り次ぎ依頼と第一印象での信頼づくりを練習しているシーンです。

営業オンボーディングが初回商談で活きない理由

営業オンボーディングのプログラムを整え、商品知識も業務手順も一通り伝えています。それでも、新人が初回の商談で言葉に詰まる場面は減りません。その差を生むのは、伝えた量ではなく、顧客を前にして話す練習をどれだけ積めたかなのです。

知識は伝わったのに、なぜ話せないのか

知識の確認で終わる立ち上がり期間

営業オンボーディングの設計は、たいてい伝えるべき項目の洗い出しから始まります。商品知識、業務システムの操作、コンプライアンス。項目を並べて日程に落とし込めば、プログラムは形になったように見えます。受講の記録もチェックリストも、予定どおりに埋まっていきます。ところが独り立ちの判断になると、現場のマネージャーは決まって「まだ早い」と答えるのです。何が足りないのかを尋ねても、返ってくるのは「お客様の前に立つ場数が足りない」という一言でした。ここで起きているのは、知識の不足ではありません。伝えた内容を顧客の前で声に出す機会が、プログラムの中に組み込まれていない状態です。同行訪問は月に数回、先輩とのロープレは相手の予定が空いたときに限られます。新人が実際に話した回数は、育成担当者が想定しているよりもはるかに少なくなります。

一人前まで9カ月という現実

第三者調査によると、営業担当者が一人前の水準に達するまでの期間は、業界平均で9カ月とされています。一方で、研修で学んだ内容は1週間で約70%が失われるという調査結果もあります。インプットの直後に声に出す場がなければ、この9カ月はさらに延びていきます。

オンボーディング設計で見落とされやすい点

練習を組み込む内容設計

内容を組み立てるとき、最初に決めたいのは、知識を伝える時間と声に出して練習する時間の配分です。項目の網羅を優先すると、練習は後回しになり、日程が押した分だけ削られます。初回商談で繰り返し起きるやり取りから逆算すれば、練習の時間は最初から日程に残ります。

独り立ちまでの期間設計

期間は、日数ではなく到達状態で区切ると管理しやすくなります。入社30日と決めるのではなく、想定顧客との対話を一定の水準でこなせた時点を独り立ちと定めます。これで、遅れている人を早い段階で見つけられます。

到達基準の言語化

ただし、到達状態で区切るには、水準に達したと言える条件を言葉にしなければなりません。曖昧なままでは、判断はマネージャーの印象に戻ります。基準を練習のたびに確認できる仕組みがあるかどうかが、次の分かれ目になるのです。

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。
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

入社初週から本番に近い商談を練習できます

AIによる構造化された5ステップの商談フレームワークで、営業手法を現場で使える習慣に変えている画面です。

商談場面を再現した練習シナリオ

UMU AIロープレを活用することで、AIが顧客役を担います。導入トークからヒアリング、価値の伝達、異議対応、クロージングまで、5つの商談プロセスに沿って対話が進みます。新人は入社初週から、決められた流れの中で声に出す練習を始められるのが特徴です。

立ち上がり期間は練習の頻度で縮まります

24時間いつでもモバイルから練習でき、レベルの進捗とチームのランキングをその場で確認できる画面です。

時間と場所を選ばない反復練習

スマートフォンからいつでも練習でき、相手役のスケジュール調整は不要になります。通勤の移動時間や店舗の空き時間に、短い練習を何度でも重ねられます。集合研修を待つ間に空いていた時間が、そのまま練習量に変わると言えます。

独り立ちの判断を、その場で下せます

評価の仕組みが透明で設定でき、自社の営業戦略に合わせて配点を柔軟に調整できる画面です。

自社基準に合わせた評価の設定

評価の配点と基準は、自社の営業手法に合わせて設定できます。何を満たせば独り立ちと見なすのかを先に決めれば、練習のたびに同じ基準で採点されます。AIが担うのは反復練習と評価の標準化までで、配属の判断は育成担当者が記録をもとに下せます。

立ち上がり期間を縮めた企業の取り組み

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ている事例のシーンです。

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、新任営業は最短でも3カ月待たなければ認定を受けられませんでした(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、企業が定めた5つの商談プロセスに沿って、準備ができた人からいつでも認定を受けられる体制を構築しました。

その結果、四半期に1回だった能力認定は随時実施できるようになり、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)。

通信キャリア系の店舗運営企業

日本の大手通信キャリア系店舗チェーンで、担当者が移動中のすき間時間を使い、通信プランの異議対応と成約に向けた練習をいつでもどこでも行っている事例のシーンです。

通信キャリア系の店舗運営を全国で展開する大手企業では、出店と採用の加速に育成が追いつかず、新人スタッフが独り立ちするまでに1カ月以上かかっていました(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、接客の練習とコンプライアンスの確認を一つのシナリオにまとめ、独り立ちに必要な練習を短い育成期間の中で終えられるようにしました。

その結果、独り立ちまでの期間は1カ月未満に短縮され、コンプライアンス研修の周期も2カ月から1カ月に短縮されたことで、練習の頻度そのものが上がりました(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)
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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