製品
AIを活用した業界別のトレーニングで、営業担当者が顧客層ごとに適切な価値提案を伝えられるよう練習しているシーンです。

営業職研修の内容で抜け落ちやすい工程はどこか

営業職の研修プログラムを組み立てるとき、商品知識やマナー、商談の型といった項目は自然に埋まります。しかし受講後の商談で言葉が出てこない声が続くなら、抜けているのは項目ではなく、声に出して話す練習と、話せたかどうかを確かめる工程です。この2つが入っているかどうかで、研修内容の実効性は変わるのです。

研修は終えたのに、なぜ話せないのか

話す機会が設計に入っていません

営業職の研修内容を設計するとき、多くの企業は項目の網羅性から着手します。商品知識、業界の基礎、訪問時のマナー、提案書の作り方、商談の進め方の型。カリキュラム表として見れば、過不足はありません。ところが、この設計には受講者が声に出して話す時間がほとんど含まれていないのです。集合研修の大半は講義と資料の読み込みに使われ、顧客役と向き合う場面は最後の演習の一度だけ。研修から数週間後、育成担当者が現場のマネージャーに定着状況を尋ねてみると、「知識は覚えているが、お客様の前で言葉が出てこない」という答えが返ってきます。テストで項目を覚えたかどうかは確認できても、その場面で話せるかどうかは、設計の中で一度も試されていません。

成績は練習量とともに伸びます

ある導入企業が蓄積した累計10万回を超える練習データでは、練習回数と成績の間に明確な正の相関がありました(出典:導入企業へのヒアリング)。一度の受講で理解した内容が、数週間後の商談でも同じ水準で出てくるとは限りません。それでも多くの研修計画は、実施日までの設計で完結していると言えます。

研修内容の設計を組み直す視点

内容の範囲を決める

営業職の研修内容の起点になるのは、職種ごとの商談プロセスです。新規開拓が中心なのか、既存顧客の深耕が中心なのか。ここが変わると必要な会話も変わります。現場の商談を工程に分け、どの工程で受注が止まりやすいかを洗い出します。そこから逆算して内容を絞り込むと、網羅より優先順位で組めるようになるのです。

時間の配分を見直す

配分を見るときは、講義と練習の比率を分けて数えます。知識のインプットに何時間、声に出す練習に何時間を割いているか。この比率が偏っているほど、受講後に言葉が出てこない状態が起きやすくなります。

確認の頻度をどう保つか

当日に一度確認するだけでは、数週間後に話せるかは分かりません。継続して練習と確認を挟む設計が要るものの、育成担当者が一人ずつ相手役を務める運用では回数が伸びず、頻度をどう保つかという問いが残ります。

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?”
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

自社の商談工程に合わせて練習できます

AIを活用した5段階の商談フレームワークにより、営業手法を現場で身につく習慣に変える画面です。

業界特化型の商談シナリオ

UMU AIロープレを導入することで、AIが顧客役を担います。導入、ヒアリング、価値提案、反論対応、クロージングという商談の5段階を土台に、自社の商談工程に合わせたシナリオを設定でき、範囲を絞り込んだ研修内容をその工程どおりに声に出して試せます。

講義に使っていた時間を練習に回せます

24時間いつでも移動中でも取り組めるモバイル練習で、レベルの進捗とチームのランキングを確認できる画面です。

オンデマンドの反復練習

スマートフォンから時間や場所を問わず練習でき、回数の上限もありません。相手役の予定を押さえる必要がないため、集合研修で講義に充てていた時間を声に出す練習へ振り替えられ、通勤や移動のすき間時間にも回数を積めます。

話せたかどうかを、その場で確認できます

練習の終了直後に構造化された評価レポートが表示され、段階ごとに改善が必要なポイントを特定できる画面です。

フェーズ別の即時フィードバック

練習を終えた直後に、商談のフェーズごとのスコアと改善点を構造化されたレポートで確認できます。育成担当者は、誰がどの工程でつまずいているかをダッシュボードで把握でき、次の研修内容の見直しに反映できます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までであり、目標設定や動機づけは引き続き人の役割になります。

すでに研修内容を組み替えた企業があります

日本大手の医薬品メーカー

【顧客事例】製薬分野のグローバル大手企業で、新任チームリーダーがAIを活用してマネジメント上のコミュニケーションと現場コーチングのスキルを高めているシーンです。

日本大手の医薬品メーカーでは、新任チームリーダー約100名がコーチングの知識を研修で学んでも、1on1の場面で使いこなせるまでに時間がかかっていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレを活用し、「行動コーチング」「スキルコーチング」「動機づけコーチング」の3種類の対話シナリオを構築し、全3セッションで段階的に練習できる設計へ組み替えました。

その結果、第3セッションの時点でコーチングを実践した割合は98.1%に達し、実践者のうち93.1%がメンバーに変化があったと回答しました(出典:導入企業へのヒアリング)。研修内容に練習の工程を組み込んだことで、学んだ型が現場の1on1で使われる状態になりました。

体外診断分野の大手企業

【顧客事例】体外診断分野のリーディングカンパニーが、AIによる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ているシーンです。

欧州に本社を置き、グローバルに事業を展開する体外診断業界のリーディングカンパニーでは、5名の研修担当者が1,500名の営業担当者の研修と能力認定を担っており、認定は四半期に1回しか実施できませんでした(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、企業が定めた5つの訪問プロセスに沿って練習と評価を行える体制へ組み替え、認定を日程調整に縛られない運用にしました。

その結果、能力認定は四半期に1回から随時実施できるようになり、認定通過者の実訪問における成約率は22.4%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。確認の工程を研修内容の中に常設したことで、新任営業が待たずに現場へ出られるようになりました。

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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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