AI営業ツールで決めたいのは、手を入れる一点です
チーム全員の練習データがそろっても、次の一週間で誰のどの工程に時間を使うかまでは決まりません。チーム診断と工程別のスコア、そして指導後の推移が重なることで、限られた面談の時間を成果につなげられます。
手を入れる先が決まらない3つの場面
実施率も平均スコアも出せますが、一覧を眺めるだけでは、どの担当者のどの工程から手をつけるかまでは絞り込めません。
週次の1on1に割ける時間は限られ、優先順位を決めきれないまま、メンバー全員へ同じ助言を繰り返すことになります。
面談で伝えた一点が次の商談で使われたのかを追える記録が残らず、「たぶん良くなっている」という手応えのままにとどまるのです。
データの量より、絞り込みの精度
絞り込みが面談を変えます
練習データも面談の枠もありながら、時間をどこへ向けるかで迷いが残ります。足りないのは、数字を担当者と工程に結びつける仕組みです。UMU AIロープレは、その判断材料を整えます。
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。
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。
手を入れる先から決める
チーム全体の練習データを工程別に集約し、課題が集中している担当者を特定できます。数字を眺める時間が、対象を選ぶ判断に変わります。
工程別のスコアが残るため、面談では最も低い工程だけを扱えます。限られた枠でも、どこから話すかで迷わずに済みます。
UMU AIロープレを活用することで、指導後の練習が初回からの推移として残ります。次の面談は、動いた工程の確認から始められます。
UMU AIロープレでチームの課題を特定
工程別に課題の分布が分かる
チーム全体の練習データを、商談の工程や反論の型ごとに集約できます。個人の課題と組織全体の課題を切り分けられるため、同じ工程でつまずくメンバーを、印象ではなく分布から洗い出せます。
工程別スコアで面談の論点を絞る
面談前に論点が決まります
練習が終わると同時に、導入からクロージングまでの工程別スコアが出ます。最も低い工程がその場で分かるため、面談では一点に絞って助言を伝えられるようになります。
指導の効果を推移で確かめられます
初回から最高スコアまで追える
一人ひとりの初回スコアと最高スコアを時系列で蓄積できます。AIが担うのは反復練習と評価の標準化であり、動機づけはマネージャーの役割です。指導後にどの工程が動いたかを確かめられます。
手を入れる先を絞った導入実績
体外診断分野のグローバル大手企業
研修担当者5名で1,500名の認定を担い、四半期に1回が限界でした。
UMU AIロープレを導入し、認定を任せて指導先を絞りました。
認定通過者の成約率が22.4%向上しました（出典：導入企業へのヒアリング）。
外資系の大手生命保険会社
支社ごとに新人育成の進め方が分かれ、質にばらつきが出ていました。
UMU AIロープレを活用し、OJT群と練習群に分けて比較しました。
3カ月後、練習群の提案数が30%増加しました（出典：導入企業へのヒアリング）。
全国展開する眼鏡小売チェーン
エリアマネージャー候補の育成で、伝える力の強化が課題でした。
UMU AIロープレを活用し、コーチングの型を繰り返し練習しました。
担当者は「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」と振り返ります。
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