製品
人材開発の責任者が能力成長のレポートを示し、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。

営業研修のパッケージと費用を、導入範囲から見極める方法

見積もりを取り寄せて費用を比較できても、どの範囲までが自社に必要なのかを判断しきれない状態は珍しくありません。範囲の設計、現場への適合、成果の可視化がそろえば、パッケージの選定を投資判断として進められます。

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パッケージ選定で見落としやすい3つの点

シナリオ更新が外部頼み

新製品や方針が変わるたびに、研修チームは修正を外部へ依頼することになり、着手までの待ち時間と追加の工数が発生します。

自社の商談文脈と合わない

想定される顧客像が一般的な内容にとどまると、自社の商談で実際に起きる異議や検討の流れを再現しにくく、現場に根づきません。

受講実績しか残らない

予算の説明に使えるのが受講率と満足度にとどまり、費やした費用が商談の成果にどうつながったのかを示しにくいのです。

見積もりの差はどこから生まれるか

差は運用体制の設計で生まれます

対象が広がるほど、更新の依頼と成果の説明に追われます。足りないのは、自ら更新して数値を残す仕組みです。UMU AIロープレを活用することで、その両方を人材開発の手元で進められます。

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

範囲を決めれば費用は読めます

シナリオ更新を社内で完結

UMU AIロープレでは、ノーコードの管理画面からシナリオを更新できます。展開の範囲と時期を、自社の判断で決められます。

自社の商談手順に沿った練習

商談ステップに沿って練習が進み、業種に合わせたシナリオを適用できます。自分の商談として取り組めるようになります。

練習の結果を数値で残す

一人ひとりの初回スコアと最高スコア、伸び幅を追跡でき、チーム単位でも集計できます。予算の説明を実績のデータで進められます。

UMU AIロープレで運用を内製化

ブロックを組み合わせるように直感的なノーコードの管理画面で、事業部門が自ら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

シナリオの設定や修正を、管理画面の操作だけで進められます。人材開発部門が主導して更新できるため、新しい方針や新製品の情報を、数分で全社へ展開できます。

業種に沿った商談シナリオを再現

豊富な業種特化型テンプレートをワンクリックで取り込み、新しいシナリオの構築時間を大きく短縮できる画面です。

業種特化のシナリオ

導入からクロージングまでの5段階に沿って対話が進み、業種ごとの商談テーマを織り込んだテンプレートを適用できます。練習と本番の隔たりが小さくなり、学んだ型を現場でそのまま使えます。

予算の根拠を練習データで示せます

チーム全体の能力診断ダッシュボードで、組織に共通する課題を一目で把握し、データをもとにコーチングを判断できる画面です。

チーム診断ダッシュボード

商談ステップ別、メッセージ別、異議のタイプ別に、チームの練習データを集計できます。個人のつまずきと組織共通の課題を切り分けられるため、次の打ち手を根拠とともに説明できるのです。

同じ体制のまま成果を高めた実績

体外診断分野のグローバル大手企業

体外診断分野の企業で、医療機器の営業チームが製品説明と臨床コミュニケーションの力をAIで高めている導入事例のイラストです。

5名の研修チームが1,500名の営業組織の能力認定を担っていました(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、5つの訪問プロセスに沿った練習と評価の体制を構築しました。

その結果、認定を随時受けられるようになり、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)。

生命保険分野の国内大手企業

生命保険分野の企業で、営業職員が自宅から練習に取り組み、商談への備えを高い頻度で保っている導入事例のイラストです。

新人育成が支社ごとに分かれ、育成の質にばらつきが出ていました(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、対面での研修と比較検証する形で展開しました。

その結果、3カ月後には顧客向けの提案数が30%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

店舗運営分野の全国大手企業

小売チェーンの店舗スタッフが、実際の接客の流れをAIで再現しながら提案力を磨いている導入事例のイラストです。

店舗網の急拡大により、新人スタッフの早期育成が急務となっていました(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、接客と法令遵守を一つのシナリオで練習できるようにしました。

その結果、独り立ちまでの期間が1カ月未満に短縮されました(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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