製品
商談を終えた営業担当者とマネージャーが、その場で振り返りを行い、気づきや商談の情報を記録しているシーンです。

営業の管理で見えた事実を、支援の練習課題に変える進め方

商談の停滞理由や失注の記録は、営業の管理側に集まっています。ところが、営業支援を担う側の育成メニューに、その事実が反映されることは多くありません。担当者も使う道具も分かれたまま、情報が一方向にしか流れていないのです。管理で見えたことを、練習の課題として現場に戻せているでしょうか。

商談の記録は、どこで止まっていますか

事実は管理側にとどまります

営業支援を担当する立場で、商談が止まった理由を後から知る場面はありませんか。停滞している商談そのものは、管理の仕組みに記録され、週次の会議で一覧として確認できます。ここまでは、多くの営業組織で整っています。ずれが生まれるのは、その次の工程です。会議で挙がった「予算の話で止まった」「他社と比較されて返答に詰まった」という言葉は、議事録に書き留められます。しかし、翌月の育成メニューには反映されません。育成の計画は年度の初めに決めた項目をなぞる形で進み、現場でいま起きている詰まりとは別のところで組み立てられています。研修の担当者に落ち度があるわけではありません。管理の道具と支援の道具が別々に置かれ、両者をつなぐ手順が決まっていないだけです。その結果、営業担当者は、先週つまずいたばかりの場面を練習しないまま、翌週も同じ商談に向かうのです。

指導した側と受けた側のずれ

ある営業コーチングの調査では、毎月実施していると答えたマネージャーが90%に上る一方、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)。管理する側の認識と、現場に残る手応えは、そのまま重なるとは限りません。

記録を練習課題に変える工程

記録に残す粒度

停滞した商談を一覧にするだけでは、練習の材料になりません。どの場面で会話が止まり、顧客からどんな言葉が返ってきたのかまで残せば、記録はそのまま練習の題材になります。営業支援の担当者が見て、すぐシナリオに起こせる粒度かどうか。そこが分かれ目だと言えます。

誰が練習課題に変えるか

記録を練習の課題に組み替える担当を、あらかじめ決めておきます。会議で挙がった詰まりを翌週のシナリオに起こす人がいなければ、事実は資料のまま残るのです。

練習の結果は戻せるか

往復は、練習の結果を管理の側でも確認できて完成します。誰がどの場面を練習し、どこに課題を残しているのか。そこが見えなければ、次に何を支援すべきか決められません。人手だけで回し続けられるでしょうか。

詰まった場面を、そのまま練習にできます

操作しやすい管理画面で、顧客の感情のトーンや反論のパターンをドラッグ操作で設定し、練習シナリオを短時間で公開できる画面です。

商談の場面に沿ったシナリオ設定

UMU AIロープレを活用することで、会議で挙がった詰まりを、そのまま練習シナリオとして設定できます。価格の話で止まった場面や、他社と比較された場面を、顧客役のAIとの対話として組み立てられます。設定は管理画面で完結するため、先週の詰まりを翌週の練習に回せるのです。

次に何を支援すべきかが見えます

チームの練習データをプロセス別や反論のタイプ別に集計し、組織全体でどこに課題が集中しているかを一目で把握できるダッシュボードの画面です。

商談プロセス別のスコア分析

UMU AIロープレを活用することで、ヒアリングから反論対応、クロージングまで、商談のプロセスごとに練習のスコアを残せます。営業支援の担当者は、チームのどのプロセスに課題が集中しているかを確認できます。次に用意すべき練習を、感覚ではなくデータをもとに決められるのです。

練習の結果が、管理の側に戻ります

担当者ごとの初回スコアから最高スコアまでの推移を時系列で表示し、商談のプロセス別に課題を確認できる成長データの画面です。

個人ごとの成長推移の追跡

UMU AIロープレを活用することで、担当者ごとの初回スコアと最高スコア、その伸びを追えます。マネージャーは練習の状況を確認したうえで1on1に臨め、管理の側には現場の変化が戻ります。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引き続き人の役割です。

管理と支援をつないだ組織の変化

営業5,500名の製薬企業

循環器やがん領域を扱う製薬企業の営業担当者が、業務の合間にスマートフォンで時間制限つきの練習に取り組んでいるシーンです。

循環器やがん領域のグローバル製薬企業では、全国に分散した営業担当者への客観的なフィードバックが不足していました(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、マネージャーが部下の習得状況をダッシュボードで確認したうえで1on1に臨める体制を整えました。

その結果、オンラインで練習した群の業績が集合研修の群を上回り、コーチングの根拠が主観からデータに変わりました(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

外資系生命保険会社の営業担当者が、オフィスのデスクでパソコンに向かい、実際の商談を想定した対話練習に取り組んでいるシーンです。

日本の大手外資系生命保険会社では、新人育成が支社ごとに進められ、指導の基準や質にばらつきがありました(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、成約に至った受講者の練習記録をそのままコースに組み込み、次の新入社員が学べる形に作り替えました。

その結果、3カ月後の顧客への提案数が30%増加し、現場で通用した対話を育成コンテンツへ戻す流れが定着しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

資料をダウンロード 導入について相談する

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
資料をダウンロード