製品
人材開発の責任者が、能力の成長データをもとに、研修の投資対効果と業績への影響を経営層に説明しているシーンです。

営業育成のコストは、成果で回収できていますか

営業育成のコストをかけても、対象人数が増えるほど一人あたりに割ける練習の機会は限られます。同時展開と自社での更新、そして成果の可視化がそろうことで、かけた費用は説明できる投資へと変わります。

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営業育成のコストをめぐる3つの課題

人数に比例して膨らむ費用

対象が増えるほど、講師の時間も外部委託の費用も上乗せされ、拠点をまたぐ日程調整の負担まで重なります。

シナリオ整備が追いつかない

新製品や新しい訴求が決まっても、練習用シナリオの作成と修正は外部依頼待ちになり、現場に届く頃には商談が始まっています。

報告が受講率にとどまる

経営会議に出せるのは受講率と満足度で、費用に見合う商談力が身についたのかという問いには答えにくいままです。

同じ費用でも、成果は変わります

予算の額だけの問題ではありません

対象者は増え、更新は続き、成果の説明まで求められます。足りないのは予算より、練習と更新と測定をつなぐ土台なのです。UMU AIロープレは、その土台を整える選択肢になります。

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

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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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

育成コストを組み替える設計

人数が増えても回せる練習

何人でも同時に練習できるため、順番待ちも追加の講師費用も生じにくく、対象を広げても一人あたりの費用を抑えられます。

現場主導でシナリオ更新

UMU AIロープレを活用することで、シナリオの作成も修正も担当者の手元で完結し、外部への発注待ちが生じにくくなります。

成果を数字で示せます

練習ごとのスコアと変化が記録として残るため、感覚に頼らず、どの段階で伸びているかを根拠のあるデータで示せます。

UMU AIロープレで一斉展開

チーム全員が同時に練習でき、指導役が高度な戦略コーチングに集中できる、同時実施の仕組みを示した画面です。

全員が同時に練習できる環境

AIが担うのは反復練習と評価の統一で、動機づけは引き続きマネージャーの役割です。その前提のうえで、対象者が何人に増えても同時に練習を進められ、拠点による育成の差が出にくくなります。

ノーコードで設定と修正

ブロックを組み合わせるように操作でき、事業部門だけで練習シナリオを設定できるノーコードの管理画面です。

担当者の手元で完結する運用

画面上の操作だけでシナリオを組み立て、公開まで進められます。新製品や訴求の変更が決まったその週に練習を始められるため、準備待ちで生じていた費用と機会損失を減らせます。

チームの現在地を数字で把握できます

チーム全体の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、組織診断のダッシュボード画面です。

商談ステップ別の課題把握

商談のどの段階で課題が出ているかを、チーム単位で確認できます。受講率を数える報告ではなく、商談力がどう変わったかを示す報告を、根拠とともに出せるようになります。

3つの業界で確かめられた成果

体外診断分野のグローバル大手企業

体外診断分野の企業で、医療機器チームが製品説明と臨床コミュニケーションの力をAIコーチングで高めている事例のイラストです。

少人数の研修チームでは、能力認定の頻度を上げられませんでした。

UMU AIロープレを導入し、5つの訪問プロセスに沿った模擬対話と即時採点に切り替えました。

認定は準備ができ次第いつでも受けられるようになり、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)。

日本大手の生命保険会社

生命保険会社の大規模な営業組織で、担当者が自宅から高頻度の練習を続けている事例のイラストです。

全国の拠点に営業担当者が分散し、集合研修だけでは全員をカバーしきれませんでした。

UMU AIロープレを導入し、知識のインプット中心の学習からアウトプット型の実践練習へ切り替えました。

動画の視聴数は100倍に増えました(出典:導入企業へのヒアリング)。担当者は「本部が初めて、各拠点の朝礼に関与できるようになりました」と振り返ります。

全国展開する眼鏡小売チェーン

眼鏡の小売チェーンで、店舗スタッフがAIを使って接客の流れを再現し、専門的な相談対応を磨いている事例のイラストです。

エリアマネージャー候補の育成では、傾聴力や伝達力を座学だけで身につけられませんでした。

UMU AIロープレを活用し、コーチングとプレゼンテーションの対話練習を、時間や場所を問わず重ねられる環境を整えました。

受講者からは「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。

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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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