製品
人材育成の責任者が能力の成長データをまとめた報告書を示し、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。

営業研修目的を決めても現場の行動が変わらない理由

年度の研修計画で、営業研修目的の欄はいちばん先に埋まります。それでも半年後、現場の商談の進め方が以前と変わっていない、という声が上がります。原因は目的の内容ではありません。その目的が誰のどの行動を指すのかを決めないまま、研修の中身だけが先に組み上がっていくのです。

目的を決めた後、何が抜け落ちるのか

目的が行動の基準に変わらない

多くの営業研修では、目的が「提案力の強化」や「顧客理解の深化」といった言葉で置かれます。経営会議ではそのまま通る表現ですが、現場に下りた瞬間、解釈は人によって分かれてしまうのです。同じ目的を受け取っても、ある支店では商品説明の練習が、別の支店ではヒアリングの型づくりが始まります。例えば、期初に提案力の強化を掲げ、期末にマネージャーが1on1でメンバーに変化を尋ねる場面を思い浮かべてみてください。そこで返ってくるのは、受講したかどうかという事実にとどまります。人材育成のご担当が半年後に成果を確認しようとしても、受講率と満足度以外に比べられる材料が残っていません。問題は営業研修目的の文言ではなく、目的を現場の行動へ置き換える工程が抜けていたことだと言えます。

掲げた時点と試される時点の差

研修で学んだ内容は、1週間で約70%、1カ月で約87%が失われるという調査結果があります(出典:Gartner)。目的を掲げた時点と、その目的が現場で試される時点との間にこれだけの時間差がある以上、文言だけを磨き直しても期末の数字は動きにくくなります。

営業研修目的を実行可能な単位に分ける

目的の粒度を決める

目的は、行動の単位まで下ろすと扱いやすくなります。提案力の強化であれば、初回面談で顧客の課題を三つ引き出す、といった水準まで具体化するのです。ここまで下りると、研修の中身も期末に確認する対象も自然に決まります。

目的を共有する範囲

分解した目的は、営業部門とマネージャーの双方が同じ言葉で説明できる状態まで共有します。本部だけが理解している状態では、支店ごとの解釈のばらつきが残ります。

目的の達成を測る

最後に残るのが、達成をどう確かめるかという問いです。受講率ではなく、行動の変化を記録できる仕組みが手元にあるかどうかが問われます。ここが、目的と成果をつなぐ分かれ目になります。

目的を練習の基準に置き換えられます

営業手法を現場の習慣として定着させるために、導入・ヒアリング・価値提案・異議対応・クロージングという5つの商談プロセスをAIとの対話の土台に組み込んだ画面です。

商談プロセス別の練習基準

UMU AIロープレでは、導入からヒアリング、異議対応、クロージングまでの商談プロセスを、練習の基準として設定できます。どのプロセスで何ができれば達成なのかが、練習画面の単位まで具体化されるのです。

同じ基準で、全員が練習できます

無制限に同時利用できるトレーニング基盤によってチーム全員が同時に練習でき、指導者がより価値の高い戦略的な指導に集中できる仕組みを示した画面です。

拠点をまたいだ同時練習

拠点や時間帯が分かれていても、同じシナリオと同じ評価基準で練習を進められます。人数の上限がないため、本部が決めた目的が支店ごとの解釈に置き換わることも少なくなります。

達成度は、その場で数字になります

チーム全体の練習データをプロセス別や異議のタイプ別に集計し、個人の課題と組織全体の課題を切り分けて把握できる能力診断ダッシュボードの画面です。

チーム単位の能力ダッシュボード

練習ごとのスコアが、プロセス別、個人別に蓄積されます。異議対応の平均点がどれだけ上がったかを、経営会議に持ち込める形で取り出せるのです。AIが引き受けるのは反復練習と記録までで、目的の設定と動機づけは人の役割として残ります。

目的と成果をつないだ2社の記録

製薬分野のグローバル大手企業

グローバルに事業を展開する大手製薬企業が、AIを活用して営業トレーニングのデジタル化を進めている導入事例のイラストです。

製薬分野のグローバル大手企業では、研修講師が3名のみで、一人ひとりの練習時間を確保できませんでした(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、標準化された高頻度の練習環境を整えました。

その結果、累計102,834回の練習が実施され、練習回数と成績の間に正の相関が確認されました(出典:導入企業へのヒアリング)。

体外診断分野の大手企業

体外診断分野のリーディングカンパニーが、AIコーチングによって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導入事例のイラストです。

体外診断分野のグローバル大手企業では、能力認定を四半期に1回しか実施できていませんでした(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を組み込みました。

その結果、認定は随時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が22.4%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

デモを予約する 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