製品
人材開発の責任者が経営層に向けて、スキルの成長データを示しながらトレーニングの投資対効果と業績への影響を説明しているシーンです。

営業スキルランキングを、自社の育成優先順位に変える方法

スキルの重要度ランキングを整理できていても、自社チームのどこから手を打つべきかは見えてきません。自社基準での評価、スキル別スコアの可視化、そして現場への展開速度がそろえば、営業チームの育成優先順位を数字で決められます。

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営業スキル育成における3つの課題

受講率どまりの効果測定

研修後に手元に残るのは、受講率と満足度スコアが中心です。どのスキルがどれだけ伸びたのかを、経営層に数字で示せません。

評価基準が自社とずれている

一般的なスキル一覧で採点しても、自社の商談で効く順位とは重なりません。現場からは「実感と違う」という声が上がります。

重点スキルの展開が遅れている

鍛えるべきスキルが決まっても、練習シナリオの用意には時間がかかります。準備が整う頃には、期の優先順位そのものが変わっています。

順位を決めるのは自社のデータ

一般論の順位から自社のデータへ

育成計画のたびに、優先スキルと効果の示し方で手が止まります。足りないのは、段階ごとにスキルを測る仕組みなのです。UMU AIロープレの導入で、その仕組みを育成設計に組み込めます。

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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データで決める育成の優先順位

スキルの伸びを数字で可視化

UMU AIロープレを活用することで、練習ごとのスコアと伸びが手元に残ります。受講率に代わる根拠で、育成投資の成果を説明できます。

自社の商談基準で評価できます

評価の重みづけを自社の商談プロセスに合わせられます。丸暗記ではなく商談の進め方そのものを採点でき、指導の対象を絞り込めます。

重点スキルの練習をその週に用意

ノーコードの管理画面から、育成チームだけでシナリオを作成・更新できます。優先順位が変わっても、同じ週に練習を差し替えられます。

チームの課題を段階別に可視化

チーム全体の能力診断ダッシュボードで、組織に共通する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。

チーム診断ダッシュボード

商談の段階ごとにチームのスコアを集約し、どの段階でつまずいているかを一覧で確認できます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一であり、目標設定や動機づけは人が担う領域と言えます。

配点の重みづけを自由に設定できます

評価の仕組みを見える形で設定でき、配点の重みを自社の営業戦略に合わせて調整できる画面です。

評価基準のカスタマイズ

商談プロセスごとの評価項目と配点を、自社の営業スタイルに合わせて設定できます。重視したい行動の配点を高めることで、順位が現場の実感と重なります。

UMU AIロープレでシナリオを即時展開

豊富な業種別テンプレートをワンクリックで取り込み、再利用することで新しいシナリオの作成時間を大きく減らせる画面です。

業種別テンプレート

業種別のテンプレートを取り込めば、新しい商談シナリオを短時間で用意できます。効果を確かめたシナリオは自社の型として保存でき、次の展開が早まります。

育成成果を数字で示した実績

製薬分野のグローバル大手企業

導入事例として、バイオテクノロジー分野の大手企業がAIを活用し、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ている様子を表したイラストです。

講師が営業一人ひとりの練習に時間を割けませんでした。

UMU AIロープレを導入し、製品紹介とコーチング対話を練習しました。

その結果、練習回数と成績の間に明確な正の相関が見られました(出典:導入企業へのヒアリング)。参加者は累計3,662名にのぼります(出典:導入企業へのヒアリング)。

日本の大手外資系生命保険会社

導入事例として、金融・保険分野のグローバル企業で、資産運用の担当者がパソコンに向かい、資産設計の説明を実践的に練習しているシーンです。

新人育成が支社ごとに任され、育成の質にばらつきが出ていました。

UMU AIロープレを活用し、オフライン研修との比較検証を行いました。

その結果、3カ月後の提案数が30%増加しました(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

導入事例として、眼鏡小売チェーンの店舗スタッフがAIを使い、実際の接客の流れを再現しながら専門的な提案力を磨いているシーンです。

エリアマネージャー候補に、傾聴力を鍛える練習の場がありませんでした。

UMU AIロープレを活用し、コーチングと説明の型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」という声が寄せられています。

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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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