営業のAI活用事例

商談の内容で言った言わないの行き違いが起き、社内の引き継ぎでも聞いていないというもめ事があった。

議事録づくりの負担も重かった。

1. Web会議の商談をaileadで録画して文字起こしする
2. 担当が変わるときは前回までの録画を見て引き継ぐ
3. 話者分離で重要な人が話した部分だけを確認する
4. 月1回みんなで見て良い商談と悪い商談に分ける
5. コメント機能で気づいた点を書き込み進め方を直す

毎月130件ほどの録画がたまり、部署をまたいで商談のやり方を学べるようになった。

苦手なところだけを選んで見直せるので、メンバーが学ぶ機会が増えた。

人材派遣の時給相場は動きが早く、数円の差が提案や利益に響くため最新の情報をすぐつかむ仕組みがなかった。

提案の中身も経験や知識で差が出やすく、慣れないうちは組み立てに時間がかかり内容もぼやけていた。

1. GeNで営業向けツール「提案くん」を作る
2. 顧客からの相談内容と背景を入力する
3. AIから返る確認点や追加質問に答えて提案の形にする
4. プロンプトで自社の考え方と情報ソースを指定する
5. 同じ作りで時給調査や募集原稿作成のツールも用意した

提案準備にかかる時間が縮み、検討段階での迷いも減った。

提案が個人の経験頼みでなくなり、他部署からも使いたいという声が出てAIを業務に組み込む動きが社内に広がった。

営業や技術の担当者がメールや技術資料を探し回ってから回答していた。

提案やエスカレーションに時間がかかり、顧客との相談に手が回らなかった。

1. UiPathと組み社内情報を探すAIアシスタントKAIを作った
2. 答えのもとになる資料を承認済みのものだけに絞る
3. 製品仕様や設備の空き状況や回線の性能まで返せるようにする
4. 安全面の制限を組み込み回答の正しさを何度も直していった
5. 社員はKAIの答えを顧客や社内への返答に使う

KAIは月11,300件の問い合わせのうち11,000件に答えており、回答までの時間は1〜5日から1〜3秒になった。

年間25,000〜30,000時間の手作業が減り、およそ12人分の余力が生まれた。

人同士のロールプレイングは相手役の癖や力量で中身が変わり、若手の伸び方に差が出ていた。

管理職の育成の手間も重く、練習の機会自体も減っていた。

1. 投資用マンションの営業部門にジシュトレAIを導入した
2. 現場の商談に近い台本を先に用意する
3. AIに買い手を演じさせ担当者が繰り返し練習する
4. 練習後にAIが点数と改善点を返し弱点をやり直す
5. 実施時間や台本や評価基準を共通ルールとして整える

導入から約1か月の時点で一部の社員が積極的に取り組む状態になり、練習の中身をそろえる土台ができた。

利用の頻度に個人差が残るため、営業部門共通のルール整備を進めている。

案件の情報をExcelの複数箇所に入力する必要があり、更新も手間だった。

新規の顧客へ動きたくても下調べの時間が取れず、提案の中身も人によってばらついていた。

1. 案件と営業の動きをMazrica Salesに集約する
2. 現場から管理職まで同じ画面を見る形にした
3. Mazrica BIで案件のパイプラインと行動履歴を並べる
4. Mazrica Targetで企業情報を集めリストと提案案を作らせる
5. 担当者は自分の仮説と違う視点を拾い提案を仕上げる

新規の顧客への提案準備が1時間から25分と約50%短くなった。

リスト作成を個別に頼まず営業担当が自分で作れるようになった。

家を建てたい人は情報をできるだけ早く集めたがっていた。

以前は相談のたびに車で面談場所へ出向く必要があり、相談員側の手間も大きかった。

1. サイトのボタンで地域ごとの担当相談員へ振り分ける
2. チャットや電話の相談をビデオ面談に切り替える
3. コンタクトセンターを自社のCRMとつないだ
4. 応対中に自社のナレッジベースから手がかりを出す
5. 通話内容の要約をAIに作らせて後から確認した

月曜から日曜まで朝から晩まで地域の担当者と話せるようになり、顧客の満足度が上がった。

相談員の効率も目に見えて良くなった。

大手企業が中心のフィールドセールスから、より広い市場へ営業を広げる必要があった。

提案書づくりやデータ集計といった決まった作業に時間を取られていた。

1. 月1日はAIだけで仕事をする「AIデー」を設けた
2. 社内のAI資格と支援金を用意し営業部門の全員がAIを使う状態をつくった
3. 提案書の作成やデータ集計と議事録づくりをAIに任せた
4. 約1,400万件の企業データベースSalesNowをMCPでClaudeとつないだ
5. Salesforceのデータも重ね部署や役職まで絞ってアプローチした

営業の残業はほぼなくなり、システム開発の生産性は半年で約5倍になった。

翌年にはアプローチから返信対応までの自動化も進める。

営業に付随する細かい作業が積み重なり、毎週まとまった時間を取られていた。

1. 営業に関わる19の業務を洗い出す
2. 洗い出した業務に取り組む順番を決める
3. 各業務をClaude Codeに任せる形へ置き換える
4. 空いた時間の使い道を事前に決めておく

週14時間55分かかっていた作業が週54分になった。

一方で最初の2か月は商談数が1件も増えなかった。

商談前の企業調査は1社あたり20〜30分かかり、経験を積んでも短くならなかった。

週5〜8件の商談があると調査だけで週2〜4時間が消えていた。

1. 決算短信の売上と利益のページと直近3件のプレスリリースを集める
2. 採用ページの求める人物像と提案商材や相手の役職も貼り付ける
3. 2,000〜4,000文字を渡し紙1枚5パートのメモ形式を指示で固定する
4. 資料に無いことは書かせず推測には根拠を付けさせる
5. 判断できなかった点を読み資料を1つ足して出し直す

1社20〜30分だった調査が3分程度になった。

週5件の商談なら週2時間強、月では8時間以上が空いた。

AI関連の商材を扱う会社でありながら、社内での使用実績が乏しく提案の裏付けに欠けていた。

資料作成や数値のまとめ、書類のつき合わせに人手と時間がかかっていた。

1. 全社員にClaude Enterpriseの利用環境を用意した
2. 管理部門が資料作成と数値集計を任せた
3. 規程と書類のつき合わせをAIに任せた
4. 営業部門が提案資料の書式そろえと文章の練り直しに使った
5. 出力は人が中身を確かめる運用をルールにした

回答者の7割がほぼ毎日使い、管理部門では一人あたり1日約1.5時間、月約30時間を減らした。

書類を横断して確かめる作業では90%を超える削減率の例も出て、2026年7月時点で単月18%の作業時間削減を確かめた。

商談の中身や売れる人のやり方が個人の中に閉じていた。

成果が再現できず新人も育てにくかった。

1. オンライン商談と電話をMiiTelで記録して文字に起こす。
2. AIに会話の中身を分析させ顧客の性格の傾向まで整理する。
3. 分析結果から次の商談で何を変えるかのフィードバックを作った。
4. ためた会話データを新人の教育や担当の引き継ぎにも回す。

あるメンバーの受注率が7％から37％まで上がった。

引き継ぎにかかる手間は10分の1になり解約率も下がった。

電話での受注や商談は型番や数量など細かい確認が多いのに、記録が手書きメモや担当者の記憶に頼りがちだった。

録音が残らず、言った言わないの食い違いを後から確かめる手段もなかった。

1. 固定電話にRecACE plusを入れ通話を自動録音しクラウドに保存する
2. 録音をAIが文字起こしし要約で要点を短く読める形にする
3. PCやスマホから聞き直し注文内容を録音と文字起こしで確認する
4. 文字起こしを生成AIに渡し社内書式の営業記録と受注確度の点数を出す
5. 担当者は出てきた記録を確認して直すだけにした

3分ほどの通話の内容を約10秒で把握できるようになり、長い録音をすべて聞き返す必要がなくなった。

記録の書き方も担当者ごとのばらつきが減り、通話データをもとに応対の振り返りができるようになった。

重要なメールが担当者の個人受信箱に埋もれ、接客中や外出中は確認が遅れて初動が遅くなっていた。

担当者以外は状況をつかみにくく、店舗として素早くフォローに入れなかった。

1. 既存のクラウド環境と生成AIをつなぐ
2. 日々のメールを自動で巡回させて中身を解析する
3. クレームや急ぎの用件かをAIが判定する
4. 該当メールと返信案を社内チャットへ即時に流す
5. 若手が案で一次対応し上司が必要なら代わる

担当者が不在でも店長や店舗スタッフがすぐ代理で対応できる体制になり、対応漏れの危険が下がった。

現場の心理的な負担も軽くなった。

保険の提案は担当者のカンや経験に頼る部分が大きく、営業の生産性が上がらなかった。

代理店ごとに顧客データを生かしきれていなかった。

1. 契約内容や事故情報、家族構成の変化などのデータをAWS上の分析基盤に集めた
2. 大規模分析基盤と汎用分析基盤の2つで機械学習を回した
3. 顧客ニーズの変化を予測させた
4. 業務システム画面にAIロボットを常駐させ行動や情報をプッシュ通知した
5. AIの保険プランは動画で説明し最終提案は担当者が判断した

2020年2月の稼働から1年弱の2020年11月末時点で利用率は約70%になった。

開発期間は1年半で済み、すべて自社設備で作った場合に見込まれた3年の半分に収まった。

インサイドセールスの立ち上げ当初は営業へ引き継ぐ基準や商談につながる話し方が整理されていなかった。

対応の質が担当者ごとの経験や感覚に左右されていた。

1. 音声解析つきのIP電話を入れ通話の録音と文字起こしを残した
2. 評価指標で通話の分析を始める
3. 毎日の朝会で前日の通話を振り返り成果が出たトークを共有した
4. うまくいった例をチーム全体へ広げ対応のやり方をそろえる
5. 新しいメンバーの育成にモニタリングとささやき機能を使った

商談設定率が2023年度の18.4％から2025年度は35.7％に上がった。

営業へ引き継ぐ情報も厚くなり商談化した理由を伝えられるようになった。

架電スタッフがリモートワークへ移った後にコール数が足りなくなっていた。

成績の良いメンバーの何が違うのかを正確につかめていなかった。

1. コールセンターオプションを入れた
2. シートマップで16人の状態を一覧で見る
3. 待機が10分を超えると黄色の警告を出す設定にした
4. 話速やフィラーを成績の良いメンバーと比べて助言する
5. 新人にハイパフォーマーの通話録音を聞かせた

1時間あたりの新規顧客への架電数が3〜4件増え既存顧客への架電も2件ほど増えた。

情報入力に20分以上かかっていたメンバーも箇条書きの工夫で15分10分へ短くなった。

物件の資料URLを1件ずつコピーして紹介メールに貼る作業と、顧客ごとに地図へ物件住所を検索してピンを立てる作業に時間を取られていた。

1案件あたりの手間が大きく、接客に回せる時間が足りなかった。

1. 既存のクラウド環境とAI、自動処理のワークフローをつなぐ仕組みを自社で設計した。
2. スタッフは入力フォームに物件のURLを入れるだけにした。
3. 仕組みが物件情報と位置データをまとめて取り出し顧客専用の案内マップを自動で作る。
4. AIが物件データとエリアの特徴を読み取り紹介文とメールの下書きを作る。
5. 担当者が下書きに要望へ合わせた助言や一言を添えて仕上げる。

URLの転記が不要になり地図の登録も自動になったことで、年間500時間の業務時間削減と業務効率33%向上を達成した。

空いた時間を顧客ごとの丁寧な提案に回せるようになった。

営業担当1人が数十社を受け持ち、100を超える製品の詳細や操作方法を覚えるのに時間がかかっていた。

ベテランの製品知識や顧客情報が個人に偏り、若手の育成にも時間を要していた。

1. 数十点の製品情報や操作説明を1ROLLで動画にする
2. 生成AIが文字起こしと要約を自動で作る
3. チャプターとナレーションを担当者が確かめて整える
4. 部署ごとに散らばっていた動画を1ROLLに集約する
5. 視聴データをSalesforceへ自動で流し顧客ごとに記録する

導入から1年で、分散していた動画の管理と運用が効率化し、動画が事業部の共有資産になった。

顧客がどこに興味を持っているかをデータで把握できるようになり、課題解決型の提案に向けた土台ができた。

税理士や中小企業への新規架電を人手で回していたが、採用と教育に費用と時間がかかり早期離職も続いていた。

その結果アポイント単価が下がらず、担当者の精神的な負担も大きかった。

1. 新規リストへの架電をAI音声通話サービスに任せる
2. 聞き取りからアポ打診・獲得までを自動で進める
3. 興味を示した相手は社内の担当者へ転送する
4. トークスクリプトをフローチャートで分岐表示し現場が直す
5. 保留音を認識して発話を止める仕組みに切り替えた

月間約20万コールを自動で回せるようになり、人件費は月約1,000万円減った。

売上は150%に伸び、アポ1件あたりの費用も3〜4万円の水準から1.5〜2万円前後まで下がった。

サプリメントを店舗でも売り始めて取引先が増え、様式の違う発注書を2人で手入力してダブルチェックしていた。

受注が増えるほどミスも増えて納品差異のフォローに追われ新規商談に出る時間も取れなかった。

1. 取引先ごとの発注書に合わせたテンプレートを作る
2. 自動振り分けで必要な項目を抜き出させた
3. 読み取った結果はCSVで出して出荷担当部署へ渡す
4. レシートは購入日と合計金額がファイル名になる形にした
5. 人はファイル名だけを見てエラーの画像を確かめる

月60時間ほどかかっていた受注処理が20時間くらいになり導入から7カ月で読み取りミスはゼロだった。

キャンペーンの当選確認も1日1時間程度から10～20分になり80％以上短くなった。

募集条件や特約の掲載確認を目視でやっていたため、どれだけ気をつけてもミスが出る恐れがあった。

管理データを直しても物件情報側への反映が漏れやすく、確認のやり直しが現場の重い心の負担になっていた。

1. 既存のクラウド環境に生成AIと自動化ワークフローをつなぐ
2. 募集条件を自動で判別するシステムを作る
3. 担当者は対象物件のURLを社内チャットに送る
4. AIがURLを読み取り特約の修正を自動判定して返す
5. 操作を最小限にし人は判定結果を見るだけにする

掲載後に条件の間違いへ気づくという事態がなくなり、年間510時間の業務時間削減を見込む。

他社の空室情報や客付け依頼のメールが毎日大量に届き、早く入居者を決めたいオーナーを見分けるのに時間がかかっていた。

見落としへの不安も現場の重荷になり、初動が遅れていた。

1. 受信した情報を自動のワークフローに流す
2. 条件に合うものだけを抜き出す
3. 抜き出したデータを生成AIが読み優先順位を付ける
4. 結果を社内チャットに流して部署をまたいで共有する
5. 担当者が順番を見て提案内容と声かけを決める

情報を集めて精査する時間を年間18時間減らした。

アプローチすべき物件がすぐ見えるようになり、初動が早まって担当者の心理的な重荷も軽くなった。

未経験のキャリアアドバイザーを育てるには時間も人手もかかり、提案の質が人によってばらつく問題があった。

育成担当が現場に張り付けず、売上が伸び悩む紹介会社も多かった。

1. 面談の聞き取り内容と過去の選考データをAIに読ませる
2. 支援の進め方と次の行動をAIに出させる
3. 求人データベースから志向に合う求人をAIが選ぶ
4. 価値観に合うおすすめ理由入りの紹介資料を自動で作る
5. AIロープレで面談を繰り返し評価と助言を受ける

2026年2月〜4月に参加したキャリアアドバイザー73名では、参加2ヶ月目の1人あたり月次成約金額が参加前月比で平均約5.3倍になった。

売上の中央値も0円から800,000円へ上がり、導入した紹介会社では月間売上が545万円から1,800万円に伸びた例も出た。

顧客の情報が複数のツールと表計算ファイルに散らばり、営業のスコアリングに使う売上や従業員数は数年間そのままだった。

担当者ごとのやり方に頼る状態が続き、データをもとにした営業の判断ができなかった。

1. 新しいポータルを作らず今のHubSpotのまま組み直した
2. 取引のパイプラインとステージを顧客を区切りやすい形に設計し直す
3. 属性の変化をきっかけにステージが自動で進むようにした
4. 売上や従業員数を定期的に取りに行って書き換えるAIワークフローを作る
5. 日本語でも使える精度になっているか確かめた

数年間止まっていた売上や従業員数が自動で最新の状態に書き換わるようになり、CRMのデータをもとにした営業の組み立てができる段階に近づいた。

今後は音声ログや商談の分析にも広げる。

1時間の事前ミーティングで10ページ以上の分析資料を伝えるため営業担当者のメモが追いつかなかった。

メモに気を取られて議論や商談シミュレーションが浅くなっていた。

1. 事前ミーティングと商談シミュレーションを録画して文字起こしする
2. 専門用語や商品名を先に単語登録して精度を上げる
3. トピック判定に使う言葉を自分で設定し会議の中身を後から追う
4. 講師をした研修回を録画し指標入りのトークスクリプトにまとめる
5. 話速や基本周波数を見ながら相手に合わせて話し方を変える

研修講師向けのトークスクリプト作成が4日から2日未満になった。

営業担当者はメモから解放されて議論と商談の練習に集中できるようになった。

固定電話で架電していたため、誰がどれだけかけたかを集計する作業に時間がかかっていた。

通話の中身も正確に分からず、Salesforceの画面を見ながら番号を1件ずつ打ち込んでいた。

1. MiiTelをSalesforceとつないで応対履歴を自動で残す
2. 架電リストから1クリックで発信しかけ直す前に前回の会話を確かめる
3. 1on1で文字起こしを一緒に見て直す箇所を指摘する
4. 新人に先輩がアポを取れた通話を聞かせて要点を示す
5. アポ獲得率を分析し話し方の特徴を採用の基準にも使う

座学を除いて約2週間かかっていた新人の初アポ獲得までの期間が1週間に縮まった。

番号入力と記録の手間が減って架電数も増えた。

リモートワークでメンバーの架電の中身が分からず、助言がぼんやりしたものになっていた。

営業への引き継ぎもテキストだけで、書いた人の主観が混じっていた。

1. 携帯電話をやめてMiiTelから架電する
2. 通話の録音と文字起こしを残す
3. 2週間に1度の会で架電担当が通話を2本選ぶ
4. 録音を確かめ1本あたり30分ほど話し合う
5. 営業への引き継ぎで録音そのものを共有する

インサイドセールスから営業へ案件を渡せた割合が60％から65〜70％まで上がった。

引き継ぎのために毎回15〜30分かけていたミーティングの手間も減らせた。

商談の進め方やサポートの質が担当者ごとに分かれてしまい、良いやり方をチーム全体へ広げにくかった。

Zoomで商談していたが録画の習慣が無く、共有は口頭とチャットの文章に頼っていた。

1. MiiTel Meetingsで商談を録画する
2. 良かった商談と反省の残る商談をためる
3. 毎週の集まりで月2回ほど録画を全員で見る
4. 中身の違う10パターンの録画を新人研修に使う
5. 録画に秒数のコメントを付けて気になる箇所を渡す

録画とノウハウを共有するのが当たり前になり、メンバーのトークが良くなって新人の立ち上がりも早まった。

商談日報を廃止でき、CRMには録画URLを書く欄が新しくできた。

リモートワークへ切り替えた時期にインサイドセールスの人数を増やしたため、誰が何を話したかや成果が見えなくなっていた。

通話を聞き返して助言を残せる場も無かった。

1. PCから発信できるMiiTel Phoneに変えて全通話を録音する
2. 録音と一緒に文字起こしも残す
3. 相手にかぶせる癖を録音から見つけて本人へ伝える
4. ニーズを引き出す言葉をキーワード自動認識へ登録する
5. うまくいった助言はマニュアルの形で残す

会話の温度感ややり取りを一つずつ確かめられるようになり、メンバー同士が文字起こしを見せ合って自分から直すようになった。

助言がマニュアルとして残る動きも出てきた。

在宅勤務が増え固定電話では架電できなくなった。

通話の中身を後から確認する手段が無く見込み客とのやり取りが見えないままだった。

1. MiiTel PhoneでPCから架電し通話を録音する
2. 通話を文字起こしして後から読める形で残す
3. メンバー別にトーク・リッスン比率や話速を一覧にした
4. マネージャーが通話時間と文字起こしを読み見落としを伝える
5. 曜日別と時間帯別の通電率を定期的に確認する

メンバー1人あたりの月間の商談作成数の平均が9件から10件になり111％向上した。

新しい売り方は録音を共有する形に変えたためマネージャーが1人ずつロープレに付き合う必要が無くなった。

1人のインサイドセールスが1000社以上を担当することもあり電話営業が人に依存していた。

異動が多く新しく来たメンバーをすぐ戦力にする必要もあった。

1. クラウドのIP電話MiiTelを入れ通話を録音した
2. 新人が先輩の成約した通話を聞き入り方をつかむ
3. 通話ごとにメモを残し種別のルールも決める
4. トーク比率や問いかけの多さをスコアで見比べる
5. CRMやMAとつなぎ応対状況を1か所で見る

教育コストは約40％減り毎週開いていた指導の集まりが要らなくなった。

コロナ前と比べてB2Bセールスグループ全体の成約率は130％以上伸びた。

非対面の法人営業で面談の内容を記録する負担が大きかった。

応対の中身が担当者の中に閉じてしまい外から見えない状態だった。

1. Zoom PhoneとMiiTelを一体で使う形にした。
2. 通話が終わると面談記録が自動で作られ要約まで出る。
3. 担当者はその記録を確かめて案件の管理につなげた。
4. 成果を出す担当者の話し方も記録に残しチームで見比べた。

1日あたり1時間ほどかけていた面談記録の作成を75%減らした。

空いた時間を顧客への対応に回し提案件数は約140％まで伸びた。

リモートワークへ移ったことで電話営業の質が落ちることを心配していた。

管理者への報告とその確認にかかる手間も重かった。

1. 固定電話をやめMiiTelから番号をコピーして発信する形にした。
2. 通話の録音と文字起こしを残し後から聞き直せるようにした。
3. 受け取ったメールアドレスをキーワード登録し別部門へ確認を頼む。
4. 架電メンバーは要約機能で出た文をコピーして管理者へ報告する。
5. 管理者は文字起こしと応対メモを1つの画面で見て助言まで済ませる。

時間あたりの架電数が15％から20％増えた。

報告にかかる工数は45％減り管理者の確認とフィードバックの工数も30％減った。

商談1件ごとに議事録をまとめるのに約30分かかっていた。

商談の中身を部署でまとめて共有し次に生かす仕組みも足りなかった。

1. 営業部門にMiiTelの3つのツールを入れた
2. オンラインと対面の商談の会話をそのまま記録した
3. 記録した会話をAIに議事録の形へまとめさせ担当者が直した
4. 成績のよい担当者の商談を解析し特徴を取り出した
5. 取り出した特徴をロールプレイや振り返りの材料にした

2025年8月末の導入から10月半ばまでの約2か月で、議事録作成の工数が約90%減った。

商談のうまいやり方が個人に閉じず、チーム全体で共有できるようになった。

商談1件につき議事録を書くのに約30分かかっていた。

商談の中身を社内で共有する仕組みも足りずフィードバックや成績のよい人のやり方の共有が進まなかった。

1. 特定の営業部門にオンライン商談向けのMiiTel Meetingsを入れた
2. 対面での会話はMiiTel RecPodで拾った
3. 録音と文字起こしをもとに商談の議事録を作った
4. MiiTel Synapse Copilotも使い可視化と分析の精度を上げた

2025年8月末の導入から10月半ばまでの約2か月で議事録作成の工数を約90％減らせた。

リモートで金融商品を案内する担当者が社内システムへ面談記録を打ち込むのに時間を取られていた。

担当ごとの動きの量をつかむ手立ても無かった。

1. 窓口の電話にMiiTel Phoneを入れ通話を録音して文字に起こす
2. 自動要約で通話から面談記録の下書きを作る
3. 担当者が中身を確かめて社内システムへ登録する
4. 通話回数と通話時間と提案内容を数字で見えるようにした
5. 責任者がその数字をもとに担当者へ助言を返す

面談記録の入力は1件20分から5分になり担当者の行動量は1.3倍に増えた。

前年同期比で金融商品の獲得額は2.6倍になりNISA口座の獲得件数は2倍になった。

FAXやメールでの受注が約6割を占め、基幹システムから出した受注チェックリストと注文書を人の目で照合していた。

ピーク時は100ページ対100ページの突合になり、間違いを見逃さないという心理的な重さも続いていた。

1. 午前中に受注入力を終え、昼から受注チェックに入る
2. 受注チェックリストのPDFと注文書PDFをアップロードする
3. 突合.comに一次照合をさせる
4. 得意先・納期・顧客担当者・図番・本数・単価の6項目に絞った固定の指示文にする
5. 残りの項目と確認ステータスが付いた箇所を人が画面上で二次チェックする

導入から約1か月で、毎日3名でみていたチェックが実質1名体制になった。

二次チェック担当の40分〜1時間がまるごと空き、一次と二次を合わせた作業時間も約半分になった。

更新提案を作るには50を超えるシグナルを人が集めて読み解く必要があった。

構造化データと文章が入り混じり顧客ごとに練った提案を用意する時間が残らなかった。

1. MistralのLLMを土台にAI Renewals Agentを作った。
2. 顧客データは社外へ出さず自社の環境に置いたまま扱う。
3. 担当者の指示をSQLに変換して必要な数字を集める作りにした。
4. Cisco固有の用語を覚えさせるファインチューニングを重ねている。
5. 自社のGPUクラスタで動かし対象チームを広げていく。

更新提案の作成と商談前の準備にかかる時間を最大20%減らせる見込みとしている。

使われるほどエージェントが良くなり自動化できる作業も増えると見ている。

地方の担当者は車で顧客を回るため商談の中身をすぐ社内のデータベースに残せなかった。

新しい部署で誰でも同じように再現できる営業のやり方も固まっていなかった。

1. 対面の商談にMiiTel RecPodを持ち込み会話を録音する。
2. 録音は自動で文字起こしされる。
3. プロンプトでデータベースへ貼れる形の要約を作らせる。
4. 担当者は出てきた要約をコピーして記録に使う。
5. 録音と文字起こしから成功した商談の型を取り出す。

1社あたり約10分かかっていた商談内容の整理が要らなくなった。

売れている商談のパターンを取り出して誰でも真似できる形にする取り組みも進んでいる。

フリーランスのエンジニア一人ひとりと丁寧に面談する分だけメンバーの育成に手が回らなかった。

企業へ紹介するまでの時間も長くなっていた。

1. オンライン面談にMiiTel Meetingsを入れた
2. 記録と議事録づくりをAIに任せた
3. 自分の面談を見返して話し方を直すのに使う
4. 人柄など言葉にしづらい情報は録画のまま共有する
5. 企業へ伝える材料をそろえてから紹介する形にした

議事録を作る時間が従来の約1時間から約20分になった。

人柄まで正しく共有できるようになり企業とエンジニアの顔合わせ面接は従来の2.4倍に増えた。