製品
数字が伸び悩む経営会議で、その背景にある現場のスキルのギャップが話し合われているシーンです。

セールストレーニングとは、性質の違う三つの活動

セールストレーニングとは何を指すのかと問われると、多くの現場では一つの日程の名前として使われています。ところが中身を開くと、性質の違う三つの活動が同じ枠に収められています。「やったのに変わらない」という評価が残るのは、どれが足りなかったのかを分けて見ていないからなのです。

セールストレーニングとは何を指すのか

必要な時間も相手も違う

一つの枠に収められている三つの活動は、必要な時間も、必要な相手も、できたかどうかの測り方も違います。製品や市場の知識を入れる活動は、資料と講師がそろえば短い期間で進みます。話し方の型を共有する活動も、手本と解説があれば伝えられます。ところが、その型を実際に口に出す活動だけは、相手と時間を確保しないと成立しません。研修担当が一本の日程を組む場面を思い浮かべてみてください。前の二つは机上で完結するため予定表にそのまま収まりますが、最後の一つは人数分の練習相手が必要になり、日程の終盤にわずかな時間だけが残されます。実施後の商談で、覚えているのに言葉が出てこないという状態が残るのは、この押し込みが起きた結果だと言えます。

測り方が一つしかない

三つをまとめて一つの評価で見ていることも、判断を難しくします。受講後のテストで測れるのは知識が定着したところまでで、型を実際に口に出せるようになったかどうかは、同じ点数の中に埋もれます。そのため、研修担当の手元には、次にどれを足せばよいのかを指し示す材料が残らないのです。

一つの日程に入る三つの活動

知識

製品や市場の情報を覚える活動です。資料と講師で進められ、テストで確認できます。短い期間で仕上がる一方、覚えた内容がそのまま顧客との会話に出てくるとは限りません。

話し方の型

切り出し方や質問の順番といった手本を共有する活動です。理解までは講義で届きます。ただし、理解したことと、その場で言えることは別のものとして扱う必要があります。

練習の量

型を実際に口に出す回数を確保する活動です。相手と時間が要るため、日程の中では最も削られます。この量だけは、人手をかける以外の方法で確保できないでしょうか。

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?”
ワンクリックで入力
送信
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知識は、使う場面に置いて初めて残ります

感情豊かなAI顧客と、時間制限のある台本なしのやり取りで、本番さながらの対話をシミュレーションできる画面です。

本番に近い対話シミュレーション

UMU AIロープレでは、AIが顧客役として台本のない受け答えを返します。覚えた製品情報を、実際の商談の流れの中で口に出して確かめられるため、知識が会話として使える形で残ります。

共有した型は、同じ基準で確認できます

成果を上げている担当者の話し方をAIの採点基準に組み込み、チーム全体の底上げにつなげているシーンです。

成果につながる話し方の採点基準

成果を上げている担当者の話し方を、UMU AIロープレの採点基準に組み込めます。全員の練習を同じ基準で見られるため、型が伝わったかどうかを、担当者ごとの印象ではなくデータで確認できます。

練習の量は、予定表に載せて確保できます

24時間いつでもモバイルからAIと練習でき、短い時間の反復練習を高い頻度で重ねられる画面です。

時間や場所を選ばない反復練習

時間や場所を選ばずにモバイルから練習でき、回数の上限もありません。UMU AIロープレが担うのは反復練習と評価基準の統一という部分で、目標設定や動機づけは、引き続きマネージャーの役割です。量の確保だけを切り出して任せられます。

分けて設計した企業で起きた変化

製薬分野のグローバル大手企業

ライフサイエンス分野の大手バイオテクノロジー企業が、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シーンです。

営業担当者5,500名を対象に、40以上の知識項目へ80〜120の模擬業務シーンを設計しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

オンライントレーニング群とオフライン研修群でABテストを行い、前者の業績が上回りました。

製薬企業の新任リーダー

製薬分野のグローバル大手企業のチームマネージャーが、AIシミュレーションを使って1on1コーチングのスキルを高めているシーンです。

新任チームリーダー約100名に、「行動コーチング」「スキルコーチング」「動機づけコーチング」の対話シナリオを構築しました。

全3セッションで型を繰り返し練習し、第3セッション時点でコーチングを実践した割合は98.1%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)
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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