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設定から精緻なデータ診断まで、AIを活用した練習の全体の流れをひと続きで示した、再現性の高いトレーニングの仕組みのイラストです。

営業サポートAIに任せる範囲、決めていますか

AIに任せる仕事が増えても、支えのある場面とない場面で結果が分かれるなら、支える範囲の決め方に見直す余地があります。営業サポートAIで支える工程を練習に絞り、判断の反復と工程の記録から、一人で立てる範囲を見極められます。

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営業サポートAI導入で起きる3つの課題

支える範囲が決まっていない

どこまでを任せるかを決めずに広げるほど、支えのある場面と手元に何もない場面とで、営業チーム内の成果の出方が分かれます。

答えを示すだけの支援

必要な情報がすぐ手に入るほど、何をどの順番で聞き、どこで提案に移るかを自分で組み立てる場面が減っていくのです。

一人で立てる範囲が見えない

支援を使った結果しか残らないため、担当者が単独で商談に臨んだとき、どこまで対応できるのかを確かめる材料がありません。

先に決めるのは、支える工程

任せる工程と、残す工程

支援を広げるほど、成果の出方が担当者ごとに変わります。決めきれないのは、任せる工程と残す工程の線引きなのです。UMU AIロープレが支えるのは、商談ではなくその前の練習と評価です。

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?”
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任せる工程を決める設計

練習という工程に絞る

UMU AIロープレで支える工程を練習に絞り、どの場面を練習にするかを自社で設定できます。支援の範囲が現場ごとにぶれません。

判断を繰り返す練習

5つの商談段階に沿って、何を聞きどこで提案に移るかを自分で判断する練習を重ね、本番でも同じ順序で考えられます。

一人での対応力を確認

練習ごとのスコアと推移が段階別に残るため、担当者が単独でどこまで対応できるかを、配属や同行の判断材料にできます。

UMU AIロープレで練習の範囲を設定

見やすい管理画面で、感情のトーンをドラッグ&ドロップで設定し、想定される異議の一覧を取り込んで、数秒で練習シーンを公開できる画面です。

練習にする場面を自社で決める

管理画面から顧客の性格や想定される異議を設定し、必要な場面だけを練習として公開できます。支える範囲を自社で線引きしたまま運用でき、現場ごとのばらつきも抑えられます。

商談の5段階に沿った判断の練習

AIを活用した構造化された5段階の商談フレームワークによって、営業の型を現場で身につく習慣へと変えていく画面です。

段階ごとに進め方を選ぶ

導入からクロージングまでの5つの段階に沿って対話が進み、どの段階で何を聞き、どこで提案に移るかを自分で選びます。その結果、判断の手順そのものが練習の対象になります。

一人で任せられる段階が分かります

マネージャー向けのデータ画面で、チームの練習の広がりと、一人ひとりの初回スコアから最高スコアまでの成長曲線をはっきり確認できる画面です。

段階別に残るスコアの記録

初回スコア、最高スコア、伸びの大きさが段階別に残るため、どの工程なら一人で進められるかを確認できます。感覚ではなく記録をもとに、同行の要否や任せ方を決められます。

練習の工程を任せた3業界の現場

ライフサイエンス分野のバイオ企業

バイオテクノロジー分野の大手企業が、AIを活用して営業トレーニングのデジタル化を進めている事例のイラストです。

トレーニングと業績が分かれたままで、担当者が何を身につけたのかを確かめにくい状態でした。

UMU AIロープレを導入し、教育と、その後のフォローという工程に絞って支えました。

担当者からは、「他人の時間を使わずに済むのが助かる」「自分のタイミングで繰り返し取り組める」といった声が寄せられています。

生命保険業界のリーディング企業

生命保険業界の大手企業で、営業職員が空港での待ち時間にスマートフォンで商品構成の説明を繰り返し練習している事例のイラストです。

独自の営業プロセスを体系化していても、実際の顧客対話の中で自然に実行できるまでには開きがありました。

UMU AIロープレを導入し、顧客開拓からアプローチ、提案までの各段階を、反復できるシナリオに落とし込みました。

担当者は、スマートフォンで場所を問わず対話型のトレーニングができるようになったと振り返ります。

子ども用シューズの専門小売企業

子ども向けシューズを扱う小売ブランドで、店舗スタッフが休憩室で練習し、関連商品の提案の進め方を標準化して広げている事例のイラストです。

大型セールの売上目標に届かず、店舗スタッフへの指導が店長の力量に左右されていました。

UMU AIロープレを活用し、来店から購買までの接客と、会員制度の案内を練習シナリオに組み込みました。

導入後初回の大型セールでは、売上目標達成率が128%に達しました(出典:導入企業へのヒアリング)。前払い型会員数も前年比28.1%増加しました(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)
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
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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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