製品
厳しい競合比較を前にしても揺らがず、価格への異議や競合の脅威に落ち着いて対応している商談のシーンです。

セールス育成の完了は、日程で決まっていませんか

セールス育成の期間は、多くの組織で日程で先に決まっています。3カ月のオンボーディング、年次のトレーニング計画。期間が明ければ、まだ商談を任せきれない担当者も現場に立ち、早く仕上がった担当者も期間が終わるまで同じ枠に置かれます。育成の完了を決めるのは日付ではなく、できるようになったかどうかなのです。

育成の終わりは、誰が決めているのか

完了の判断が日程任せになる

育成のプログラムを設計する立場では、開始日と終了日を先に置くところから作業が始まります。期ごとの人員計画、配属の時期、営業部門の繁忙期。そうした条件から逆算して期間が決まり、その中に入る内容を並べていきます。ここまでは運用として自然な流れです。ただ、期間が決まると、完了の判断まで期間に引きずられます。最終日を迎えた受講者は、そろって修了者の名簿に載ります。名簿を受け取った営業部門は、載っている担当者を同じ状態として扱います。実際には、同じ日数を過ごしても任せられる範囲は一人ずつ違います。ヒアリングまでは落ち着いて進められる担当者と、価格の話が出た瞬間に言葉が止まる担当者が、同じ行に並びます。この差は、日程の側からは見えないのです。

出席では、できるかが分からない

期間が終わったあとに手元に残るのは、日程どおりに進んだという事実です。誰が最後まで出席したかは分かります。ところが、その担当者が本番で同じ流れを再現できるかどうかは、そこからは読み取れません。営業部門から「この担当者に任せて大丈夫か」と個別に問い合わせが来たとき、答えの根拠になる材料がありません。

セールス育成を期間から切り離す

育成の期間

期間そのものを短くする話ではありません。期間は目安として置き直し、営業部門への引き渡しの日付を先に固定しない形に変えます。到達していれば期間の途中でも引き渡せますし、到達していなければ期間を過ぎても続けられます。この二方向を認めるだけで、完了の判断が日程から離れます。

育成の基準

では、到達したかどうかを何で見るのでしょうか。担当者ごとに面談して確かめる形では、確認する側の感覚が入ります。商談のどの工程で何ができていれば任せられるのか、行動の形で書き出す作業が先に来ます。

育成の記録

基準を決めても、確かめた結果が残らなければ次の期の判断に使えません。同じ基準と同じ手順で人数分の確認を回せる手段があるか。育成の完了条件を決める立場には、ここが最初の実務的な問いになります。

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
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準備が整った人から、先に進められます

評価される不安を取り除き、安心して試行錯誤できる、社会的な圧力のないプライベートな練習空間です。

回数を決めない練習の設計

UMU AIロープレでは、練習の回数に上限がなく、スマートフォン1台で完結します。相手役の予定を押さえる必要がないため、あと一度確かめたい担当者は、その日のうちに次の練習へ入れます。反対に、時間が必要な担当者は期間が終わったあとも同じ環境で続けられます。全員の日程を一つに合わせる前提が外れるのです。

暗記では通らない基準をつくれます

あらかじめ用意された反論シナリオのライブラリを使い、対応が難しい顧客の課題を安全な環境で練習できる画面です。

自ら引き出せたかを見る評価

UMU AIロープレの評価は、決められた言葉が出たかどうかでは決まりません。顧客役のAIには隠れたニーズをあらかじめ設定でき、担当者は自分の問いかけで引き出す必要があります。セッションが終わると、商談の工程ごとの評価が並んだスコアカードがその場で出ます。評価の項目と重みも自社の基準に合わせられます。

一人ずつの伸びを、後からたどれます

チームの練習の網羅状況と、一人ひとりの成長の推移を確認できるマネージャー専用のデータダッシュボードです。

一人ひとりの到達の記録

UMU AIロープレでは、受講者ごとの初回スコア、これまでで一番高いスコア、伸び幅が自動で残り、成長の推移として確認できます。前の期の担当者と今期の担当者を、同じ指標で見比べられます。AIが担うのは反復練習の相手役と評価の記録までで、現場に任せるかどうかの判断は研修担当やマネージャーが行います。

実際にやったかで完了を確かめた企業

日本大手の製薬企業

製薬分野のグローバル大手企業で、新任のチームリーダーがマネジメントの対話と現場のコーチングをAIで練習しているシーンです。

日本国内の大手製薬企業では、新任のチームリーダー約100名が、学んだコーチングの型を実際の1on1で使えるようになるまでに時間がかかっていました(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、「行動コーチング」「スキルコーチング」「動機づけコーチング」の3種類の対話シナリオを、3回のセッションに分けて繰り返し練習できる形に組み替えました(出典:導入企業へのヒアリング)。

その結果、第3セッションの時点で98.1%が実際にコーチングを実践し、そのうち93.1%が「メンバーに変化があった」と回答しました(出典:導入企業へのヒアリング)。出席ではなく実際にやったかどうかで完了を確かめた例と言えます。

自己免疫疾患領域の医薬品企業

著名なバイオ医薬品企業の営業担当者が、空港の出発ロビーなど場所を選ばずAIとの練習を始めているシーンです。

自己免疫疾患や感染症、がん領域で抗体医薬品を手がける製薬企業では、新薬の相次ぐ上市に営業組織の拡大が追いつかず、新人が十分に準備できる前に市場投入が始まっていました(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、練習後のフィードバックが、導入トーク、ヒアリング、情報提供、異議対応のどのプロセスに課題があったのかを示す形に切り替えました。「全体的に普通」といった曖昧な評価にとどまりません。

その結果、専門トレーニング期間を69%短縮しました(出典:導入企業へのヒアリング)。準備の状態を工程ごとに確かめられるようになったため、期間の長さそのものを問い直せたのです。

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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
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