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事業部門、人事、購買・情報システムの担当者が同席し、提供会社の説明を受けながら導入を検討している会議のシーンです。

営業ツール会社を選ぶ前に、導入後の運用は確認できていますか

営業ツール会社を比べる場面では、機能の一覧と料金が判断の中心になりがちです。しかし導入を決めた後に効いてくるのは、運用を誰と進めるかという点にあります。設定を一緒に作り、使われ方を一緒に見てくれる相手かどうか。選定の段階で確かめられることは、思っているより多いのです。

導入を決めた後、運用は誰と進めますか

機能表だけでは運用は決まらない

営業ツール会社を検討する段階では、機能の一覧表が判断材料の中心になりやすいものです。対応できるシーンの数や料金体系がそろえば、比較はひととおり終わったように見えます。ところが導入を決めた後、運用へ移る場面で、想定していなかった作業が次々と出てきます。最初のシナリオは誰が用意するのか。現場から届く質問は、どこへ集約するのか。こうした問いは、選定時の資料にはほとんど書かれていません。そのため運用の設計が担当者一人の手元に残り、日々の業務と並行して進めることになります。営業企画や人材育成の担当者が、本来は現場の課題を整理するために使うはずだった時間を、ツールの設定作業に充てている。例えば、四半期の研修計画をまとめる週に、シナリオの文言修正で夕方が終わってしまう。そうした場面は、決して珍しくないのです。

方針に自信を持てる組織は多くない

人材開発や研修を担う部門のうち、今後のスキル開発の方針に強い自信があると答えたのは11%にとどまりました(出典:Absorb Together Trends 2026)。育成の方針を自社だけで描き切るのは、それだけ難しいということです。だからこそ、提供会社とどこまで一緒に考えられるかが、選定の実質的な論点になります。

営業ツール会社に確かめたいこと

運用を支える体制

導入後に誰が伴走するのかは、契約前に確かめられます。専任の担当者が付くのか、資料の提供までなのか。キックオフから最初の3カ月に、どのような打ち合わせが設定されるのか。ここまで具体的に聞けると、自社が持つべき工数の見積もりが立ちます。営業チームの負荷を先に読めることが、運用開始後の余裕につながります。

自社に合わせる設計

自社の商談プロセスや評価の基準を、どこまで一緒に形にできるかも論点です。標準テンプレートをそのまま使うのか、自社の型を持ち込んで組み替えるのか。設定作業の分担を着手前に文章で確認しておくと、認識のずれが起きにくくなります。

定着を見る仕組み

そして、使われ続けているかを一緒に見る場があるかどうか。利用状況を月次で確認し、伸びていない部署への打ち手を相談できるのか。ここまで踏み込める製品と提供体制であれば、運用は担当者一人の仕事ではなくなります。

運用の立ち上げを、2週間から始められます

提供側による立ち上げ支援と、自社での設定という2つの導入の進め方を組み合わせて選べる画面です。

立ち上げ方の選択肢

UMU AIロープレでは、提供側が初期設定を主導する進め方と、自社の担当者が管理画面から組み立てる進め方を選べます。途中で切り替えることもできるため、社内のリソースに合わせて2週間から1カ月で運用を開始できます。最初の設計を一人で抱え込まずに済みます。

自社の商談の型を、評価基準に組み込めます

自社の訪問プロセスや業種別の要件を、AIの採点基準として組み込める設定画面です。

自社基準に沿った採点

訪問の進め方や、押さえておきたい要点を、AIの採点基準として設定できます。業種別のテンプレートを取り込んだうえで、自社の言い回しに合わせて調整できるため、練習の中身が現場の商談と地続きになります。評価のばらつきも小さくなります。

支援が必要な人を、データで見つけられます

チーム全体の練習状況やプロセス別のスコアを一覧で確認できる、管理者向けのダッシュボード画面です。

チーム全体の練習状況

練習の実施状況とプロセス別のスコアを、チーム単位でも個人単位でも確認できます。伸び悩みが個人の課題か、チームに共通する傾向かを見分けられます。AIが担うのは反復練習と評価の標準化までで、目標の設定や動機づけはマネージャーの役割です。運用の打ち合わせに、記録を持ち寄れるようになります。

運用が定着した企業の進め方

日本大手の製薬企業

日本大手の製薬企業で、新任チームリーダーがAIを相手に1on1の対話を練習しているイラストです。

日本大手の製薬企業では、新任チームリーダー約100名の1on1に、コーチングが定着しにくい課題がありました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこで3種類のコーチング対話シナリオを提供会社と一緒に設計し、3回のセッションに分けて練習しました。

第3セッションまでの実践率は98.1%に達しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

全国展開する眼鏡チェーン

全国展開する眼鏡チェーンの店舗で、担当者がタブレットに向かってAIとの対話練習に取り組んでいるイラストです。

全国展開する眼鏡チェーンでは、エリアマネージャー候補の傾聴力を、座学だけでは伸ばしにくい課題がありました。

そこで5カ月にわたり、場所を問わずコーチング力を反復練習できる環境を整えました。

担当者からは「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」という声が届いています。運用として続けられたことが、指導の質を変えたと言えます。

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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
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