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異なる拠点の営業担当者が、自社の実証済みトークとコンプライアンス基準にもとづく同じAIシナリオで練習し、どの市場でも一貫したメッセージを保てるシーンです。

営業トレーニング支援が、必要な人に行き届かない理由

営業トレーニング支援では、対象人数が増えても担当者の数は変わりません。その結果、全員へ同じ内容を配信することが優先され、つまずいている人に深く関わる時間は後回しになります。支援が行き届かないのは、育成担当の努力が足りないからではありません。どこまで広げ、どこで深く関わるかを決めていないのです。

なぜ支援は、広く薄くなっていくのか

支援の総量は増えません

営業の人数が増えても、営業トレーニング支援を担う人が同じように増えることはまれです。年間の計画を組み、教材を用意し、実施日を調整し、当日は練習の相手役まで担います。この作業を一年でこなせる回数までしか、支援は広がりません。たとえば、新入社員に初回面談のトークを一人ずつ聞かせて助言するとなると、それだけで一日が終わります。この時間を工面できないため、多くの育成担当は全員へ一斉に配信する方法を選びます。人数が増えても工数が変わらないため、限られた体制でも運用を続けられます。ただし、この選び方には副作用があります。誰がどこでつまずいたかを確かめる工程が抜け落ち、支援の中身が伝えることだけに寄っていきます。伸び悩んでいる営業担当者ほど、個別の助言を受けられないまま次の四半期を迎えます。

広さを取れば、深さが削られます

営業トレーニング支援では、広さと深さが同じ時間を取り合います。どちらを取るかは会議で決まらず、日々の予定の埋まり方で決まっていきます。そして多くの場合、広さが先に確保されます。深さを削った記録はどこにも残らないため、翌年の計画でも同じ配分が繰り返されるのです。

限られた体制で支援を設計し直す視点

支援の担い手を見直す

計画をつくるのは育成担当ですが、練習の相手役と振り返りは、その場にいる人が担います。ここを人だけで埋めようとすると、担当者の予定が空くまで練習が止まります。相手役を人以外に置き換えられれば、支援に回せる時間が増えます。

支援の範囲を数える

支援が届いている人数を、実際に数えてみてください。研修の受講者数ではなく、練習の記録が残っている人数です。この2つの差が、支援の外にいる人の数だと言えます。

支援の手段を問う

相手役と記録を人以外に任せられたとき、育成担当の時間は何に使われるでしょうか。この問いへの答えは、道具を選ぶ前に決めておく前提になります。

相手役を待たずに、練習を始められます

人数制限のない同時トレーニング基盤で、チーム全員が同時に練習し、コーチはより価値の高い戦略的な指導に専念できることを示したイラストです。

人数制限のない同時練習

UMU AIロープレを導入することで、AIが顧客役を担います。何人が同時に練習しても順番待ちは起きないため、育成担当は相手役から離れられます。空いた時間は、判断の難しいケースへの個別指導に充てられるのです。

全員が同じ基準で、いつでも練習できます

24時間365日どこから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。

時間と場所を選ばない練習環境

UMU AIロープレを活用することで、営業担当者はスマートフォンから自分の都合で練習を始められます。回数に上限はなく、相手のスケジュール調整も不要です。受講登録で終わっていた人まで、練習の記録が残るようになります。

深く関わる先を、データで選べます

チーム全体の能力診断ダッシュボードで、組織的なスキルの課題をひと目で把握し、コーチングの判断をデータで裏づけられる画面です。

チーム診断ダッシュボード

UMU AIロープレを活用すると、商談プロセス別のスコア分布をチーム単位で確認できます。AIが担うのは反復練習と評価の標準化であり、目標設定や動機づけは引き続き人の役割です。限られた支援の時間をどこに向けるか、根拠を持って決められます。

限られた体制で支援を広げた企業の実例です

通信サービスの販売企業

導入事例として、通信サービスの販売チェーンの担当者が移動中の時間を使い、料金プランの反論対応と成約に向けた練習に時間や場所を問わず取り組むイラストです。

店舗網を広げる通信サービスの販売企業では、採用の加速に育成が追いつきませんでした(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこで接客とコンプライアンスをまとめた一つのシナリオで、AI対話練習を導入しました。

その結果、1カ月以上かかっていた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)。

体外診断分野の医療機器企業

導入事例として、体外診断分野のリーディング企業がAIコーチングを活用し、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るイラストです。

体外診断分野の医療機器企業では、研修担当2名で営業110名の育成を担っていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでAIを活用した模擬練習を導入し、110名の全員へ展開しました。

その結果、練習への参加率は100%に達しました(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)
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最新のエンタープライズ向けAIモデルを採用
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