個人の営業ロープレに、AIの評価基準を取り入れます

体外診断分野の大手企業では、5名の研修担当者が1,500名の認定を担い、能力認定は四半期に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、5つの訪問プロセスに沿った模擬対話と即時スコアで、認定の一部を置き換えました。

その結果、認定通過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）。評価の基準が個人の主観から離れたことで、練習の中身がそのまま現場の成果につながったのです。

日本の大手保険代理店企業では、AIを使った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、AI練習を行った実験群と行わなかった対照群を、5つの評価軸で比較する統制実験を設計しました。

15名の評価者が約150名の対話練習動画を確認したところ、5つの評価軸すべてで実験群が対照群を上回りました（出典：導入企業へのヒアリング）。自己評価だけでは見えない差が、外からの評価軸で明らかになったと言えます。

500店舗超のアパレル企業では、新人スタッフに高級顧客層との対話経験が乏しく、店舗をまたいだ接客基準づくりが課題でした。

UMU AIロープレを活用し、外資系企業の役員やファッションバイヤーなど複数の顧客像を再現し、練習ごとに即時のスコアを返しました。

その結果、会員獲得率は前年比42%増加しました（出典：導入企業へのヒアリング）。自社チャネル経由の売上も前年比90%以上伸びました（出典：導入企業へのヒアリング）。