製品
育成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貢献を経営層に示しているシーンです。

そのセールストレーニングの事例、自社で再現できていますか

他社のセールストレーニングの事例を数多く集められても、自社の商談にどう落とし込むかまでは見えてきません。業界に合わせた再現性と、現場へ展開する速さ、そして成果の可視化がそろえば、事例は自社の実績へと変わります。

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セールストレーニングの3つの課題

事例と自社の商談のずれ

公開されている事例は業界や商材の前提が異なり、そのままの手順を自社の商談に当てはめても、現場の会話がかみ合いません。

シナリオ準備の遅れ

参考にしたい事例が見つかっても、自社のシナリオに組み替えて配信するまでに時間がかかり、新製品の立ち上げ時期を逃してしまいます。

成果を数値で示せていない

「今年も全員が受講しました」という報告では、商談の成果がどれだけ変わったかを示せず、トレーニング予算は毎年見直しの対象になります。

成果の差はどこで生まれるのか

足りないのは、練習と検証の場です

営業組織が事例をなぞっても、自社の商談は同じようには進みません。足りないのは、自社の文脈で反復練習し、変化を追える場なのです。UMU AIロープレは、育成部門がその場を整えます。

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。

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

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?”
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自社の成果に変える3つの打ち手

自社の商談文脈に合わせる

UMU AIロープレを活用することで、5段階の商談プロセスと業界特化シナリオに沿って、事例の型を自社の会話へ組み替えられます。

新製品と同じ速さで展開

ノーコードの管理画面から、育成部門が自らシナリオを作成・更新できます。新製品の発表に合わせて、必要な練習を早期に始められます。

成果を数値で説明できる

一人ひとりの初回スコアと最高スコア、伸びの推移を追えます。練習量の報告から、商談力の変化の報告へと切り替えられます。

業界の商談文脈をそのまま再現

自社の営業手法に基づく業界別フレームワークとAIの評価基準を組み込み、企業の業務ロジックと深く連携させた設定画面です。

業界別シナリオと5段階の型

導入からクロージングまでの5段階に沿って、業界特有の商談テーマや反論を織り込んだシナリオで練習できます。現場の会話に近い文脈で繰り返すことで、練習の成果が商談で生きてきます。

UMU AIロープレで成功事例を資産化

豊富な業界別テンプレートをワンクリックで取り込んで再利用し、新しいシナリオの作成時間を大幅に短縮できる画面です。

テンプレートの取り込みと再利用

業界別テンプレートをワンクリックで取り込み、効果を確かめたシナリオは自社の型として保存できます。蓄えた型から作り始められるため、育成部門は最新の商談テーマへ素早く対応できます。

チームの課題を段階別に把握できます

チーム全体の能力診断ダッシュボードで組織的な課題を一目で把握し、コーチングの判断をデータで裏づけられる画面です。

フェーズ別のチーム診断

商談フェーズや反論の種類ごとにチーム全体のデータを集約し、共通の課題を特定できます。AIが担うのは反復練習と評価の標準化であり、目標設定や動機づけは引き続き人が担う領域と言えます。

成果につながった各業界の導入事例

体外診断分野のグローバル大手企業

体外診断分野のリーディングカンパニーが、AIコーチングで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。

育成担当5名で1,500名を受け持ち、認定は四半期に1回でした(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つの訪問プロセスで練習しました。

その結果、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)。

日本の保険代理店企業

日本の大手保険代理店チェーンで、資産形成の担当者が支社の制約を離れ、カフェで提案型の商談シミュレーションを練習している事例のイラストです。

AI練習の効果を裏づける比較データが不足していました(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、実験群と対照群を5つの軸で比べました。

その結果、5つすべての評価軸で実験群が対照群を上回りました(出典:導入企業へのヒアリング)。

全国展開する通信系の店舗運営企業

日本の大手通信系販売チェーンで、担当者が移動中の時間を使い、通信プランの異議対応と成約までの流れをいつでも練習している事例のイラストです。

店舗網の急拡大で、新人スタッフの育成が追いつかない状況でした(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、接客とコンプライアンスを併せて練習しました。

その結果、新入社員が独り立ちするまでの期間が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)。

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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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