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成長が止まった会議の場面で、停滞した数字の背後にある現場のスキルのギャップを写したシーンです。

営業能力を可視化しても、メンバーの行動が変わらない理由

営業能力の可視化に取り組み、受講率やテストのスコアを月次で集計できるようになっても、翌週の商談で同じ場面につまずくメンバーがいます。その課題の根幹は、集計する項目の少なさではありません。何を測るかという基準と、測ったあとに練習へつなげる流れが決まっていないことにあるのです。

数字は増えても、なぜ商談は変わらないのか

受講率では対話の質が見えない

多くの営業組織では、可視化の入口が受講率やテストの点数に置かれています。管理画面では、誰が何時間学んだかを一覧できます。ところが、その数字を見ても、あるメンバーが初回訪問でどこから話を切り出し、価格を指摘された瞬間にどう切り返したかは分かりません。例えば、月次のレビューで全員の研修修了を報告した翌週に、同じメンバーが競合比較の場面で言葉に詰まってしまいます。そのため、伸び悩んでいるメンバーに何を指導すべきかを、マネージャーは自分の記憶と印象から組み立てることになります。同席したことのある商談は思い出せても、同席できなかった大半の商談は評価の対象から外れます。手元にあるのは学習した量の記録であって、顧客の前で使えた対話の記録ではないのです。

指導した側とされた側の差

コーチングの調査では、マネージャーの90%が毎月コーチングを実施していると回答した一方、受けたと答えた担当者は62%にとどまりました(出典:MySalesCoach State of Sales Coaching 2026)。認識がここまで離れるのは、やり取りの内容が記録として残っていないからです。

営業能力の可視化、どこから設計するか

可視化の対象を見直す

最初に決めるのは、何を測るかです。学んだ量から、顧客の前での振る舞いへと対象を移します。導入トーク、ニーズの聞き出し、価格への切り返し、クロージングと、商談のプロセスごとに分けて記録すれば、どの局面で止まっているかを特定できます。

評価の基準を明文化する

次に決めるのは、どの基準で測るかです。成果を出しているメンバーの話し方や、自社が伝えたい要点を、評価項目として書き出します。基準が言葉になって初めて、拠点や上司が違っても同じ観点で見られると言えます。

記録を続ける仕組み

残るのは、記録をどう続けるかです。四半期に一度の評価では、行動が変わったかを追えません。日々の練習が記録として残り、フィードバックをその場で受け取れる流れをどのツールで用意できるかが、分かれ目になります。

商談での振る舞いを、記録として残せます

数秒で生成される構造化された即時レポートが、改善が必要なポイントを正確に示し、一回ごとの練習を成長につなげる画面です。

プロセス別の即時評価レポート

UMU AIロープレを活用することで、AIが顧客役を担う対話を、導入トークからクロージングまでプロセスごとに採点できます。練習が終わった直後に、どの局面で評価が下がったかを構造化されたレポートで確認できます。マネージャーは記憶ではなく記録をもとに、1on1の話す内容を組み立てられます。

評価の基準を、チーム全員で同じにできます

成果を出しているメンバーの話し方をAIの採点基準に組み込み、チーム全体の水準を引き上げる画面です。

自社基準を組み込んだAI評価

UMU AIロープレを導入し、自社の商談プロセスや、成果を出しているメンバーの話し方を、AIの採点基準として設定できます。全国の拠点にいるメンバーが同じシナリオで練習し、同じ観点のフィードバックを受け取れます。拠点ごとの指導の違いから生まれる育成のばらつきも小さくなります。

一人ひとりの伸びを、データで追えます

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

個人とチームの成長ダッシュボード

UMU AIロープレを活用することで、練習のたびにスコアと改善点を蓄積できます。初回スコアから最高スコアまでの推移を個人単位で追え、プロセス別の課題分布はチーム単位で把握できます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一という部分で、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。

可視化から育成につなげた企業の事例

製薬・営業5,500名

製薬チームのマネージャーがAIによる模擬対話を活用し、1対1のコーチングスキルを高めている事例のシーンです。

循環器領域を扱うグローバル大手製薬企業では、担当者が全国に分散し、客観的なフィードバックを提供しにくい状況でした(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレで対面研修の一部を代替し、マネージャーが部下の習得状況をダッシュボードで把握できる体制を構築しました。

その結果、オンライン練習群の業績がオフライン研修群を上回り、データに基づく1on1コーチングを実施できるようになりました(出典:導入企業へのヒアリング)。

体外診断・1,500名

体外診断分野のリーディングカンパニーがAIコーチングで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。

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名の能力認定を担い、評価が評価者の主観に左右されやすい状況でした(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、AIがスコアと構造化レポートを生成する仕組みを整えました。

その結果、認定は日程を待つものから随時受けられるものへと変わり、認定通過者の実訪問における成約率が22.4%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
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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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