製品
成長が止まったときのマネジメント会議で、停滞した数字の背景にある現場のスキルの差が問われているシーンです。

営業向けツールを増やしても、商談の成果が変わらない理由

営業向けツールを導入し、案件管理も情報共有も整えたのに、メンバーの商談の中身は前のままというチームがあります。その差を生んでいるのは機能の数ではなく、学んだ話し方を本番の商談で出せるまで練習できているかどうかにあるのです。

なぜツールが増えても商談は変わらないのか

情報は整っても、話す場が足りない

営業向けツールの導入で、案件の進捗も過去のやり取りも、以前より早く手元に集まるようになりました。ところが、商談の場で何をどう話すかは、担当者一人ひとりの経験にゆだねられたままです。マネージャーが同行して気づいた切り返しの癖も、その場の口頭の助言で終わり、次の商談までに直せたかどうかは確かめられません。新しい商材が増えるたびに資料は配られますが、資料を読み込むことと、顧客の前で言葉にすることの間には距離があります。ロールプレイングの機会を設けても、相手役が同僚だと遠慮が生まれ、本番で受ける切り返しの強さまでは再現しにくいものです。そのため、情報を扱う速さは上がっても、商談そのものの進め方は以前と変わらないまま残ります。

コーチングの実感が食い違う

営業マネージャーの90%が毎月コーチングを実施していると回答した一方で、それを受け取ったと答えた営業担当者は62%にとどまりました(出典:営業コーチングの実態に関する第三者調査)。指導した記録と、現場に届いた実感の間には、これだけの開きがあるのです。

営業向けツールを見極める実務の観点

機能の数では選べません

営業向けツールを比べるとき、機能の一覧を並べても差は見えにくいものです。見るべきなのは、担当者が一日に何回そのツールに触れ、そのうち何回が話す練習に使われるかです。情報を運ぶ機能と、話し方が変わる機能を分けて数えてみてください。

日々の数分に載るかどうか

導入したツールが定着するかは、担当者の一日のどこに入るかで決まります。移動中や商談の待ち時間に数分で終わるなら続きますが、席に戻らないと開けない設計では、忙しい時期から先に使われなくなります。

商談の場で効果を確かめます

練習に使えるツールを選んだあとに残るのは、成果をどう確かめるかという問いです。商談の同行記録だけでは母数が足りません。練習の回数と評価が一人ずつ残るかどうかが、次の判断材料になります。

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
3分で、相手を説得できるか試してみよう

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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。
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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。
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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。
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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

本番に近い圧力を、その場で体感できます

あらかじめ用意された異議シナリオのライブラリで、最も難しい顧客からの指摘への対応を安全な環境で練習できる画面です。

本番の圧力を再現するAI顧客役

UMU AIロープレを導入することで、AIが顧客役を担います。価格への指摘や競合との比較など、担当者がつまずきやすい切り返しを、自社の商談に合わせて事前に設定できるのです。相手役の予定を待たずに、同じ場面を何度でもやり直せます。

移動中の数分からでも、練習を始められます

時間や場所を問わず24時間いつでもスマートフォンで練習でき、レベルの進捗やチームのランキングを確認できる画面です。

スマートフォンでの高頻度練習

UMU AIロープレを活用することで、担当者はスマートフォンから練習を始められます。相手役との日程調整や会議室の確保は不要です。移動時間や商談の待ち時間といった数分を練習に充てられるため、忙しい時期でも練習の回数が落ちにくくなります。

指導の相手と内容を、データで決められます

チーム全体の能力診断ダッシュボードで、組織に共通するスキルの課題をひと目で把握し、コーチングの判断をデータで裏づけられる画面です。

個人とチームの練習データ

UMU AIロープレを活用すると、練習ごとのスコアと改善点が一人ずつ残ります。誰がどの場面でつまずいたかも、ダッシュボードで確認できるのです。AIが担うのは反復練習と評価の基準づくりで、動機づけは引き続き人の役割です。

すでに練習の仕組みを整えた組織があります

体外診断分野の大手企業

体外診断分野のリーディングカンパニーが、AIコーチングによって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た事例のイラストです。

体外診断分野の大手企業では、研修担当者5名が1,500名の認定を担っていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレで、準備ができた人から随時認定を受けられる体制を整えました。

その結果、待ち時間がなくなり、認定通過者の実訪問での成約率が22.4%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

全国展開する通信系小売企業

日本の大手通信系小売チェーンで、移動中の時間を使い、通信プランの異議対応と成約に向けた練習にいつでもどこでも取り組む事例のイラストです。

通信キャリア系の店舗を全国展開する企業では、採用に育成が追いつきませんでした(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同じシナリオで練習できる仕組みを導入しました。

その結果、練習の頻度が上がり、新人の独り立ちまでの期間が1カ月未満に短縮されました(出典:導入企業へのヒアリング)。

資料をダウンロード デモを予約する

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
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