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人材開発の責任者が、能力の成長データをまとめた資料で育成の投資対効果を経営層に説明しているシーンです。

そのシミュレーション営業、経営層に成果を示せていますか

シミュレーション営業の練習を重ねていても、現場の商談での変化を数字で追えていないなら、設計を見直す余地があります。商談の再現性、シナリオ展開の速さ、成果の可視化がそろえば、育成投資を事業成果として説明できます。

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シミュレーション営業に残る3つの課題

現場に定着しない練習

対話が一般的な受け答えにとどまると、自社の商談で問われる論点を練習できません。現場が練習を実務と別物として受け止めるのです。

発売までに準備が間に合わない

新製品の発売が決まっても、シナリオの用意には数週間を要することがあります。準備が整う前に、市場での初動が始まります。

受講率しか示せていない

受講率や満足度は集計しています。ただ、経営会議で予算の根拠を問われると、行動がどう変わったかを示す数値がありません。

成果に変わる練習の条件

練習と結果をつなぐ基準

営業組織は、練習の場を整えても、商談の質と展開の速さ、成果の説明を同時に問われます。足りないのは、練習と結果をつなぐ基準です。UMU AIロープレが、成果を語る土台になります。

成果につながる3つの設計

自社の商談文脈で練習

商談の5段階に沿って業界別のシナリオを設定でき、自社で問われる論点をそのまま練習に持ち込めます。練習が現場の行動に結びつきます。

発売のタイミングで展開

ノーコードの管理画面から、事業部門が自らシナリオを作成し公開できます。発売の当日に練習を始められ、初動の遅れを防げます。

成長をデータで示す

UMU AIロープレでは、初回スコアから最高スコアまでの推移を個人とチーム単位で追えます。成果を事業貢献として報告できます。

UMU AIロープレで業界文脈を再現

企業独自の5段階の商談フレームワークや業界別テンプレートを、AIの評価基準に組み込んだ設定画面です。

業界別のシナリオを標準搭載

業界特有の商談テーマや反論を織り込んだシナリオテンプレートから選び、必要な箇所だけ書き換えて使えます。自社の文脈に近い練習ほど、本番の対話にそのまま生きます。

シナリオの更新を数分で完了できます

事業部門が直感的に練習シナリオを設定できる、ノーコードの管理画面です。

ノーコードの管理画面

ノーコードの管理画面から、人材開発の担当者が自分の判断でシナリオを追加・修正できます。事業の動きに合わせて、練習の内容を数分で差し替えられます。

チームの課題を段階別に可視化

商談の段階別にチーム全体のスコアを集計し、コーチングの優先順位を判断できるダッシュボード画面です。

チーム診断ダッシュボード

商談の段階別に、チーム全体のスコア分布と個人の推移を確認できます。個人の課題と組織の課題を切り分けられます。AIが担うのは反復練習と評価の標準化で、動機づけは人の役割です。

各業界で育成成果を数値化

体外診断分野の大手企業

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をAIで練習している事例のイラストです。

体外診断分野の大手企業では、5名の研修担当者が1,500名の営業担当者の能力認定を担い、認定は四半期に1回しか実施できませんでした(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを導入し、自社が定めた5つの訪問プロセスに沿って、音声でも文字でも模擬対話を重ねられる仕組みを整えました。

その結果、能力認定は日程を待たずに随時実施できるようになりました。認定を通過した担当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)。

国内の保険代理店企業

保険代理店の担当者が、カフェでノートパソコンに向かい提案の対話練習に取り組んでいるシーンです。

国内の保険代理店企業では、AIとの練習に本当に効果があるのかを、比較データで確かめる必要がありました。

UMU AIロープレを活用した実験群と、活用しなかった対照群を用意し、複数の評価者が練習動画を確認する統制実験を設計しました。

5つの評価軸すべてで、実験群が対照群を上回る評価を得ました(出典:導入企業へのヒアリング)。効果の有無を、社内の議論に持ち込める形で示せました。

通信キャリア系の店舗運営企業

通信キャリアの店舗担当者が、移動中にタブレットで料金プランの提案と切り返しを練習しているシーンです。

従業員6,000名規模で店舗網を拡大する通信キャリア系の企業では、採用の加速に合わせて新人スタッフを早く現場に立てる必要がありました(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを導入し、接客の受け答えと法令遵守の確認を一つのシナリオに組み込んだ対話練習を実施しました。

新入社員が独り立ちするまでの期間は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)。法令遵守の練習サイクルも2カ月から1カ月に短縮されました(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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