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人材育成の責任者が能力の成長データを提示し、トレーニングの投資対効果と業績への影響を経営層に示しているシーンです。

営業ツールの会社選び、現場の商談まで変えられますか

営業ツールを比較する会議では、機能一覧と価格表が並びます。導入を決めた後も、商談の進め方は以前のままというケースが少なくありません。提供する会社ごとの違いは、機能の数ではなく、現場が練習を続けられる仕組みを用意できるかどうかに表れるのです。

なぜツールが増えても商談は変わらないのか

機能の一覧では差がつきません

営業ツールの導入を検討する段階では、比較表が中心になります。機能の数と料金体系が並び、どの会社の資料も似た構成になっています。差がつきにくいまま、検討だけが進むことになります。実際の商談で起きていることは、その表には出てきません。たとえば、価格を切り出された直後に担当者が黙り込む場面や、競合名を出された瞬間に説明が長くなる場面です。こうした数十秒でどう受け答えるかは、機能一覧のどこにも書かれていません。イネーブルメントの担当者として資料を整え、トークスクリプトを配布しても、現場の担当者がそれを声に出して試す機会は限られています。資料の読み込みは、練習の代わりにはなりません。その結果、ツールは増えたのに、商談の進め方は担当者ごとの経験に委ねられたままなのです。

学んだ内容は1週間で薄れます

Gartnerの調査では、トレーニングで学んだ内容の70%が1週間で、87%が1カ月で忘れられると報告されています(出典:Gartner)。配布した資料が読まれていても、商談の場で言葉として出てくるとは限りません。ツール選びで問われるのは、この忘れる速さに練習の頻度が追いつくかどうかなのです。

選ぶ前に決めておきたいこと

選ぶ基準をどこに置くか

会社ごとの違いを見極めるとき、起点になるのは自社の商談プロセスです。アプローチからヒアリング、価値提案、反論対応、クロージングまで、どの段階で担当者がつまずいているかを先に洗い出します。その段階を練習の対象にできるかどうかが、最初の判断軸になると言えます。

導入後の体制をどう組むか

導入して終わりにしないために、練習の実施状況を誰が確認するかを先に決めておきます。マネージャーが一人ずつ指導する体制のままでは、対象人数が増えた時点で追いつかなくなります。

練習の場をどう用意するか

練習の場そのものを用意できるかどうかにも、会社ごとの差が出ます。集合研修の日程を待つ形では、練習は月に数回が限界です。担当者が自分の都合で相手役を確保できるかを確かめておきます。

基準を決めてはじめて、成果を比べられます

商談の5つのプロセスをAIとの対話の土台に組み込み、営業の型を現場の習慣として定着させる仕組みを示した画面です。

商談5プロセスの評価基準

UMU AIロープレでは、アプローチからクロージングまでの5つのプロセスを、すべての練習の土台として設定できます。自社の商談の型に合わせて評価の重みも調整できるため、担当者ごとに違っていた評価の基準が一つになります。

指導の優先順位を、データで決められます

チーム全体の練習データを商談プロセス別に集計し、指導すべき相手と課題を判断できるダッシュボードの画面です。

チーム全体の練習データ

練習のたびに、プロセス別のスコアと課題が記録されます。イネーブルメントの担当者は、個人の課題か組織全体の課題かを切り分けたうえで、次に手を入れる相手を決められます。経営会議にも、実施回数ではなく能力の変化として報告できます。

練習の場があってこそ、行動は変わります

通勤や移動の合間にスマートフォンから何度でもAIとの練習を始められる、24時間利用できる画面です。

モバイルでの反復練習

AIが顧客役を担うため、相手の予定を押さえる必要はありません。移動中や商談の前に、担当者は自分の判断で練習を始められます。AIが担うのは反復練習と評価の標準化までで、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。

すでに多くの営業組織が活用しています

体外診断分野の大手企業

体外診断分野の大手企業で、AIコーチングを活用し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イラストです。

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名の営業担当者を支え、能力認定は四半期に1回が限界でした(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、5つの訪問プロセスに沿った模擬対話と即時採点の仕組みを構築しました。

その結果、認定は日程調整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)。

通信分野の大手企業

通信分野の大手販売チェーンの担当者が、移動中の機内でタブレットを使い、料金プランの反論対応を練習しているイラストです。

通信分野で全国に店舗を広げる大手企業では、採用の加速に育成が追いつかず、新人が独り立ちするまでに1カ月以上かかっていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこで接客とコンプライアンスを一つのシナリオにまとめたAI対話練習を導入しました。

その結果、独り立ちまでの期間が1カ月未満に短縮され、店舗の拡大に育成が追いつくようになりました(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
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
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