太陽光設備の営業に生成AI、建物調査の月120時間削減を検証したPoC

太陽光設備サービスの営業では、限られた人数でターゲットを絞り込み、メールやDMのあとにインサイドセールスが架電し、見込みのある顧客へ営業担当が訪問する流れが取られていました。ところが中小企業では地元のつながりや口コミが重視されるという実態が見えてきたことで、関係性のない相手への架電営業には限界があると判断され、対面営業を強化する方針に転換されています。とはいえ人員を大きく増やせるわけではなく、縮小するインサイドセールスが担ってきたアプローチ数や継続接点の確保も、中長期の成長には欠かせないという板挟みが生じました。

編集部の見立てでは、ここでの困りごとの本質は「人が足りない」ことそのものではなく、営業の勝ち筋が架電から対面へ移ったことで、リソース配分の設計をやり直さなければならなくなった点にあります。だからこそAIの検討も、単発の業務を自動化する話ではなく、どのプロセスに人を残し、どこを機械に委ねるかという配置の問題として立ち上がったのではないでしょうか。

個々の作業単位ではなく、受注までの営業活動全体を一本の流れとして構造化してから課題を抽出したことが、この検討の起点になっています。そのうえで、負荷が増える対面営業には「効率化と支援」、縮小するインサイドセールスには「人の代わりを務める代行」、ターゲット選定には「抽出精度の向上」と、プロセスごとに異なる役割をAIに割り当てました。同じ生成AIでも期待する働きを変えるこの切り分けがあることで、検証の目的と評価軸がぶれにくくなります。

提案書作成では、数値と文章の担当を明確に分けた設計が実用性を左右したと考えられます。電力使用の基礎数値や、そこから導かれる経済性・環境性の効果数値は正確性が求められるため、あらかじめプログラムされた計算式で算出し、生成AIには提案ストーリーの検討や調査、スクリプト・助言の作成を任せる。数字の信頼性を機械的に担保したうえで、判断や表現の部分にAIを充てる分担だからこそ、営業現場で使える形になったのではないでしょうか。しかも初回訪問はテンプレート通り、2回目は対話で得た情報を反映、3回目は見積もりを織り込んで営業社員が手を加えて最終化と、訪問回数ごとに情報の入り具合に合わせて生成の深さを変えている点も、実務の流れに沿った設計です。

ツールの置き場所をPowerPointのアドインにした判断も見逃せません。デジタルツールが導入後に使われなくなるのはよくあることで、とりわけ臨機応変さが求められる営業では、専用ツールを開いてまで使う必然性が感じられにくい。普段の作業画面の中に機能を差し込み、営業担当が現場で感じたことを自分の手で反映できる余地を残したことは、定着のハードルを下げる現実的な打ち手です。

PoCの結果、提案書はグラフや表の表現も含めテンプレート全10ページを高い精度で自動生成でき、現場の営業担当からは2回目訪問時の訴求力が高まる可能性があるとの評価が出ています。提案ストーリーやスクリプトも顧客情報の調査結果やメリットを踏まえて作成できることが確認され、新任者を含めた営業力の底上げにつながることが期待されています。建物情報調査では、これまで取得できなかった所有者・屋根の素材や形状・築年数・既存パネルの設置年数などが得られ、月120時間程度の調査稼働を削減できる可能性と、リプレイス提案先という新たなターゲット層の抽出可能性を確認。ただし優良顧客発掘の精度向上については、算出方法が複雑で具体的な効果測定までは至っていません。架電のAIエージェントは「想像していたよりも自然」との声が最も多く、資料請求のフォローアップや契約更新など信頼性の懸念が低い場面から実用化を探る方針が示されています。