製品
AIを活用した業種別のトーク練習で、顧客の層ごとに適した価値の伝え方を身につけているシーンです。

営業研修のカリキュラムから、外す項目を決められますか

営業研修のカリキュラムは、改訂のたびに項目が増えていきます。現場からは「これも扱ってほしい」という要望が届く一方で、「これはもう要らない」という声は上がってきません。半日という枠は変わらないため、増えた分は一項目あたりの時間が短くなる形で吸収されていくのです。

なぜ、外す項目だけが決まらないのか

外す提案が出てこない

営業研修のカリキュラムを改訂する会議では、追加したい項目が次々と挙がります。新しい商材が出れば、その説明の仕方を扱ってほしいという要望が出ます。クレームが続けば、その場面を入れてほしいという話になります。どれも現場から見れば理由がはっきりしており、退ける材料もありません。一方で、この項目はもう外してよい、という提案はほとんど出ません。自分が関わった項目を自分から下ろすのは、誰にとっても気の進まない話だからです。加えて、外してよいと言い切るための根拠も見当たりません。受講後のアンケートは終わった直後の感触を表すもので、その項目が半年後の商談で使われたかどうかまでは映しません。前回の実施を振り返る場で手元にあるのは、出席の記録と満足度の点数です。どちらも、項目ごとの当たり外れを言い分ける役には立ちません。こうして、足す理由は毎回出てくるのに、外す理由だけが出てこないまま、次の改訂を迎えるのです。

半日の枠で起きること

研修を設計する側が次に向き合うのは、時間の割り当てです。項目が増えても、確保できる枠は半日のまま動きません。結果として一項目あたりの時間が短くなり、説明を一通り話したところで次に移ることになります。受講者はどの項目にも触れた状態になりますが、どれができるようになったのかは、本人にも育成を担当する側にも言えないままです。

外す判断の材料を、どこから取るか

項目ごとの通り方

外す判断を人の意見から取るのをやめるなら、代わりの材料が要ります。手がかりになるのは、受講者が項目ごとにどこで詰まり、どこを通れたのかという事実です。同じ枠の中でも、大半が一度で通れる項目と、何度やっても同じ箇所で止まる項目があります。この違いが見えれば、厚くする項目と、触れるにとどめる項目を、要望以外の根拠で選べます。

時間の割り当て

営業研修のカリキュラムは、枠の総量が動かない以上、改訂が足し算ではなく割り当ての変更になります。止まる箇所が集まっている項目には時間を寄せ、通過が早い項目は短く扱います。この判断のもとになるのは、項目そのものの重みづけよりも、受講者の通り方です。

次の改訂に向けて

そこで問いになるのは、次の改訂を迎えるまでに、その材料が集まる形で研修が動いているかという点です。項目ごとの通り方が、実施のたびに担当者の手元に集まってくるか。ここは、ツールを選ぶ段階で確かめておける部分です。なお、どの研修体系や資格制度が優れているかを、ここで評価することはしていません。項目の決め方は、所属する組織の方針によって変わります。

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?”
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

詰まった項目が、練習のたびに分かります

構造化された即時レポートが数秒で出力され、取りこぼした箇所を特定して、一回ごとの練習を伸びにつなげる画面です。

項目別の即時レポート

UMU AIロープレでは、一回分の練習を終えるたび、どの項目で手が止まったのかを記したレポートが、その場で手元に返ります。受講者本人は次に直すところが分かり、育成を担当する側は、同じ項目で止まる人が多いのかどうかを一件ずつ開かなくても把握できます。

同じ項目で、誰が通れたのかが見えます

チーム単位で能力を診断する画面で、組織全体に及ぶ課題の広がりを一覧で捉え、コーチングの判断に数値の裏づけを持たせられます。

チーム単位の練習データ

UMU AIロープレを使うと、練習の記録が段階別と項目別に集計されます。研修を設計する側は、特定の受講者に限った課題なのか、カリキュラム全体で共通して起きていることなのかを、集計された形で確かめられます。次の改訂で厚くする項目を選ぶとき、この集計が要望以外の材料になります。

次の改訂を、要望以外の材料で決められます

業種別のテンプレートが数多くそろい、ワンクリックで読み込んで使い回すことで、練習シナリオの作成にかかる手間を大幅に減らせる画面です。

シナリオの自社設定

練習の場面は、研修を担当する部門の側で作り替えられます。扱う項目を入れ替えたり、比重を変えたりする作業に、開発の順番待ちは発生しません。AIが受け持つのは、練習の相手役を務めることと、通り方を同じ物差しで集計するところまでです。集まった数字を見てどの項目を厚くするかは、研修を設計する側が決めることになります。

実施の記録が、次の材料になった例

製薬分野のグローバル大手企業

大手バイオテクノロジー企業がAIを取り入れ、ライフサイエンス領域で営業研修のデジタル化を推し進めているイラストです。

本ページの読者とは業種が異なりますが、実施した練習から次の材料が取れるかという点では重なります。製薬分野で世界的に事業を営む大手企業では、各製品ラインを担当する研修講師が3名にとどまり、営業担当者一人ひとりに時間をかけた練習とフィードバックを行うことが難しい状態でした(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、標準化された高頻度の練習を担わせました。あわせて管理職に向けても、GROWモデルを組み込んだ対話シナリオを設計し、コーチングの理論をその場で試せる場を作りました。

その結果、累計の参加者は3,662名、練習回数は102,834回に達しました(出典:導入企業へのヒアリング)。この規模の記録を見ると、練習の回数と成績の間に、はっきりした正の相関が認められています。実施したこと自体が、次の設計を考える材料になったのです。

通信系店舗の全国チェーン

通信系の大手販売チェーンで、飛行機での移動中にも通信プランの異議対応と成約へ向けた練習を、場所を選ばず行っているイラストです。

こちらは店舗での接客が舞台で、業種は異なります。通信系の店舗を全国展開する企業では、出店の加速に採用が続き、新人スタッフを早く現場に立たせる必要がありました。同時に、店舗運営でのコンプライアンス関連の事故も増えていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこで、店頭での接客とコンプライアンスの確認を、一本の対話シナリオの中にまとめて盛り込みました。新人が一人で店頭に立つまでに要る練習は、短くなった育成期間のうちに済ませられる形になりました。

その結果、新人が一人で店頭に立てるまでの期間は1カ月を切り、コンプライアンス研修の周期も2カ月に1度から毎月の実施に変わりました(出典:導入企業へのヒアリング)。項目を並べ足すのではなく一つの場面にまとめたことが、時間の使い方を変えたのです。

導入について相談する 資料をダウンロード

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
資料をダウンロード