実施時期: 2023年03月|2026.05.19 最終更新
営業の属人化をAIで解消！商談提案数を1年で3倍の7万件超に拡大
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プロジェクト概要
アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 営業活動が属人的になり、標準化や効率化が進まないことに悩んでいる
- 営業担当者のスキルにばらつきがあり、組織全体の底上げをしたい
- 蓄積された膨大なデータを活用しきれず、顧客のニーズを捉えきれていない
プロジェクト概要
背景・目的
大塚商会は「社員数を増やさずに売上高を伸ばすビジネスモデル」を追求しており、営業活動のさらなる効率化が求められていました。同社では2001年から「セールスプロセスリエンジニアリング（SPR）」という取り組みを開始し、5000万件以上の商談データや12億件以上の売上明細など、膨大なデータを蓄積してきました。
しかし、営業担当者ごとに得意・不得意があり、パフォーマンスに差があることが課題となっていました。そこで、20年以上にわたって蓄積したビッグデータをAIで分析し、これまで見えなかった市場の変化や顧客ニーズを捉え、どの営業担当者でも力量以上に売れる力を持たせることを目指してプロジェクトが始動しました。
アプローチと成果
アプローチ
データ分析ツール「dotData」を導入し、特徴量抽出を含むデータの前処理プロセスを自動化しました。従来は数カ月かかっていた特徴量設計を数日に短縮し、迅速なデータ分析を実現しています。
2019年からは、営業ツールのSPRと連携した「AI行き先案内」の導入を開始しました。dotDataが分析した特徴量から顧客のニーズを読み解き、AIが営業担当者のカレンダーに自動的に訪問予定を入れる仕組みを構築しています。例えば、過去の商談履歴から次の商談の要望が高まっているタイミングを予測したり、空き時間に前後の商談場所から移動可能な顧客を提案したりと、インテリジェンスを持った支援を行っています。
さらに、dotDataが提示した特徴量の裏にある意味を分析部門と業務部門で解釈し、営業担当者が納得して活用できるよう「読み解き」のプロセスを業務化しました。これにより、複合機のファクシミリ利用増とLED照明の受注増といった、人間では気づきにくい関連性も見出しています。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
業務の自動化
生産性向上
売上・収益の向上
属人化解消
データ分析・意思決定支援
データドリブン文化の定着
推進したこと
既存システムとのAI連携
AI活用の社内展開・定着
AI行き先案内によるAI商談の提案件数は、2020年上期から2021年上期の1年間で約3倍の7万4300件に増加しました。AI商談の効果により全体の商談件数の底上げにもつながり、2021年第1四半期には商談件数が8.4％増加するという成果を達成しています。
AIが高い精度で提案を行うことで、営業担当者がAIを信頼するようになり、日々の営業ツールにAIの提案が自然に融合したことが成功の要因となっています。今後は、dotDataの特徴量から社員のパフォーマンスを測定するなど、人材開発分野への活用も推進していく展望です。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
自社活用（自社開発・活用推進）
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
営業
営業リスト作成・見込み抽出
バックオフィス・管理部門（人事・経理・法務）
社員スキル管理・配置最適化
活用したデータ
数値・Excel・ログ
売上・受注・販売実績
顧客リスト・会員属性（CRM）
システムログ・操作履歴
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
テキスト・言語AI
自然言語処理
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
機械学習・統計モデル（数値データからの予測・分析）
活用・導入したAIモデル・ツール
その他のツール
連携ツール
連携したシステム・SaaS
SPR（セールスプロセスリエンジニアリング）
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、単にAIを導入するだけでなく、AIが導き出した特徴量を業務部門と分析部門が共同で「読み解き」、現場が納得できる形に落とし込んだ点にあります。このアプローチは、営業部門に限らず、マーケティングでの顧客行動分析や、カスタマーサポートでの解約予兆検知など、膨大な履歴データを保有するあらゆる部門に応用可能です。導入にあたっては、AIの提案を現場が信頼して活用できるような業務プロセスへの組み込みと、データから洞察を得られる人材の育成が不可欠なハードルとなります。同様のAI活用を検討される方は、ぜひ他のデータ分析・営業支援の事例記事もご覧いただき、自社に合ったツール探しにご活用ください。
プロジェクト実施・導入企業
株式会社大塚商会
顧客のデジタル化や業務効率化をITで支援する企業
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