製品
人材開発責任者が能力成長データを提示し、研修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。

セールストレーニングの比較で、育成成果まで見極める方法

複数のセールストレーニングを並べて比較しているにもかかわらず、どれが現場の商談力を伸ばすのかは判断しきれません。商談の再現性と育成成果の可視化、そして現場への展開スピードがそろえば、選定の判断は具体的になります。

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比較の先に残る3つの課題

本番の商談を再現できていない

デモでは会話が自然に進んでも、自社特有の商談文脈や専門的な反論までは再現されにくいのです。

成果を数値で説明できない

受講率と満足度は集計できます。ただ、経営会議で問われるのは商談成果への貢献であり、そこを示す指標が手元にありません。

シナリオの整備が遅れている

新製品の発表に合わせて練習シナリオを用意する場面では、設定変更のたびに社内調整が入り、数週間が過ぎていきます。

比較の軸は、練習の設計にあります

機能一覧では成果を見通せません

育成を任される立場では、機能の比較だけで選定の根拠を示せません。足りないのは、練習と成果を同じ基準でつなぐ仕組みです。UMU AIロープレの導入で、その基準が育成設計に加わります。

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

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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課題を解く3つの仕組み

自社の商談文脈で練習できる

UMU AIロープレなら、業界特有の商談テーマや反論を含むシナリオで練習でき、学んだ内容が現場でそのまま使えます。

育成成果を数値で示せる

商談プロセス別のスコアと成長推移を蓄積でき、受講率にとどまらない報告に変わります。研修投資の判断材料を、経営層に示せます。

事業部門だけで展開できる

ノーコードの管理画面でシナリオを設定でき、新製品の発表に合わせて数分で配信できます。その結果、育成の準備が事業に追いつきます。

業界特有の商談シーンを再現

自社の商談手法をもとにした業界別フレームワークとAI評価基準を組み込み、企業の業務ロジックと深く連携している画面です。

業界別のシナリオテンプレート

新製品の提案から高度な異議対応まで、業界の商談文脈を反映したシナリオテンプレートを適用できます。練習の場面が実際の商談に近づくため、学んだ内容が現場の会話でそのまま生きます。

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付けられる画面です。

チーム診断ダッシュボード

商談プロセス別のスコアをチーム単位で集約でき、どの段階に共通の課題があるかをひと目で確認できます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一であり、目標設定や動機づけは人の役割です。

UMU AIロープレで展開を数分に短縮

ブロックを組み立てるように扱えるノーコードの管理画面で、IT部門に頼らず事業部門が独自の練習シナリオを設定できる画面です。

ノーコードの管理画面

事業部門の担当者が管理画面からシナリオを設定し、修正した内容をその場で全社に反映できます。市場の変化に合わせて、育成の準備を事業の動きと同じ速さで進められるようになります。

業界を問わず成果につながる導入実績

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導入事例のイラストです。

研修担当5名で1,500名を支え、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)。

UMU AIロープレを導入し、認定の模擬訪問を代替しました。

その結果、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)。

日本の大手保険代理店企業

日本の大手保険代理店チェーンで、拠点の制約を離れ、資産運用担当者がカフェで提案型営業のシミュレーション練習に取り組む導入事例のイラストです。

AI練習の効果を比較データで確かめたいという課題がありました。

UMU AIロープレを活用し、実験群と対照群を比較しました。

その結果、5つの評価軸すべて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)。

全国展開の通信系店舗チェーン

日本の大手通信系店舗チェーンで、移動中の機内時間を使い、通信プランの異議対応と成約に向けた練習にいつでも取り組む導入事例のイラストです。

店舗網の拡大で採用が加速し、新人の早期育成が急務になりました。

UMU AIロープレを導入し、接客と法令遵守を同時に練習しました。

その結果、新入社員が独り立ちするまでの期間は1カ月未満に短縮しました(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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