営業の訪問準備と報告を30%削減、明治安田生命3万6000人のAIエージェント

訪問前の下調べと提案内容の作成は、これまで担当者が一人ひとり個別に行うものでした。地域や顧客ごとにニーズが多様化するなかで扱う情報は増え、その管理が煩雑になり、準備そのものに膨大な時間を割かざるを得ない状態が続いていました。

編集部の見立てでは、この困りごとの本質は作業量の多さそのものではなく、顧客を理解するための材料が担当者個人の手元にしか集まらない構造にあったのではないでしょうか。契約履歴も地域の事情も会社の側には存在しているのに、それを提案の形へ組み立てる工程が個人作業として閉じていれば、担当者は訪問のたびに調べ直すところから始めることになります。同社が特定の部署ではなく全社横断の組織を立ち上げて検討に入ったのは、この課題を個々の営業スキルの巧拙ではなく、組織の中の情報の流れの問題として捉えたためと考えられます。

新規開拓からアフターフォローまで、営業プロセスの全体を一つのAIエージェントに担わせた設計が、この取り組みの骨格になっています。提案書の作成だけ、あるいは記録の入力だけを切り出して支援する形では、担当者は場面ごとに別の道具へ持ち替えることになり、そのたびに情報を入れ直す手間が生まれます。一連の流れを「デジタル秘書」という一つの窓口に束ねた発想は、機能の多さより、担当者の一日の動きに沿って途切れないことを優先した判断だと読めます。

訪問直後の入力を音声で受け止め、そこからお礼文の作成まで自動でつなげた導線も、実務に食い込むための重要な工夫です。聞き取った内容を後からキーボードで打ち直す運用では、入力は移動後や帰社後に持ち越され、記憶が薄れるほど記録は痩せていきます。話した内容がそのまま次の文書の材料になる設計は、記録を「報告のための作業」から「次の提案の材料集め」へ位置づけ直すものと言えるでしょう。

顧客データを現場から即時に使える基盤を先に整えた順序も見逃せません。AI Hub プラットフォームという共通の土台があってはじめて、年齢や契約履歴、地域特性といった性質の異なるデータを一つの提案として束ねられます。約3万6000人という利用規模を前提にすれば、個別の便利機能を積み上げる進め方より、全員が同じデータへ同じ経路で届く状態をつくる進め方のほうが理にかなっており、アクセンチュアとの包括的なパートナーシップという体制も、この基盤整備と現場展開を並行させるための組み立てとして機能しています。

AIエージェントの活用により、営業担当者の訪問準備や報告作業にかかる時間は従来比で30%削減されました。生まれた余力は、顧客との対話やきめ細かな対応へ振り向けられています。今後は営業部門にとどまらず、本社や事務職員を含む全職員への展開が視野に入っており、ヘルスケアや法務、教育といった専門領域では特化型の生成AIを順次開発していく方針が示されています。削減された時間の使い道まで設計に含まれている点が、この成果の性格をよく表しています。