菓子卸大手の山星屋、営業300名の提案ノウハウをAIで共有する実証実験

まず目を引くのは、営業支援と一括りにせず、対話型検索・資料抜粋・AI企業分析という3つの機能に対象を絞り込んで初期導入版から動かし始めた進め方です。いずれも営業担当者が日々繰り返している周辺業務に対応しているため、効いているかどうかを現場が自分の作業時間で判断できます。一部エリアの運用を先に立ち上げ、全社展開までにおよそ1年の助走を置いた設計は、検証と作り込みの余地を意図的に残したものと考えられます。

回答の根拠となるスライドのリンクや実画面をその場で表示する、という資料抜粋機能の作りも見逃せません。生成AIの回答はもっともらしく読めてしまうため、得意先に持ち込む提案の材料としては、裏取りができるかどうかが実用の分かれ目になります。データベースの構造をAIに正しく理解させるスキーマグランディングや、社内データを検索して回答に反映するRAGと呼ばれる技術で誤りを抑える工夫と、根拠を人が確かめられるようにする画面側の工夫が、二段構えで重ねられています。

AIと人の担当範囲を「営業1＋1」という言葉で先に定義した点も、この取り組みの特徴といえます。集計や資料作成、情報収集はAIに寄せ、空いた時間を得意先との対話や売り場づくりに充てるという線引きが最初から示されているため、現場は何を任せるべきかを都度悩まずに済みます。目的が作業削減そのものではなく、担当者ごとに差のあった提案力を組織の集合知として標準化することに置かれている点も、機能の選び方に一貫性を与えています。