AI活用事例サーチ

営業リスト作成・見込み抽出のAI活用事例

営業リスト作成・見込み抽出の活用事例です。企業リスト収集・ターゲット抽出・業種別優先順位付け・見込み度判定などの実装事例から、開拓効率を高めるの進め方や費用感、運用ポイント、実績の見方が分かり、導入候補を比較・検討できます。

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営業リスト作成・見込み抽出
WarpBiz Pickup
専門知識不足と手作業の悩みをAIで解決し、月間768時間の業務削減専門知識不足と手作業の悩みをAIで解決し、月間768時間の業務削減
IT・通信
WarpBiz Pickup
実施時期: 2025年07月|2026.06.02 最終更新
専門知識不足と手作業の悩みをAIで解決し、月間768時間の業務削減
#生成AI
#業務効率化
#非エンジニア
#社内DX
#自動化

【成果】 全社導入からわずか1カ月で、生成AIの業務活用率は導入前の59%から92%へと大幅に上昇しました。従業員の68%が「ほぼ毎日」AIを活用するようになり、習慣化が急速に進んでいます。 具体的な業務削減効果として、カスタマーサポート部門で月間10時間、営業部門で月間60時間の業務短縮を実現し、全社合計で月間768時間の業務改善を達成しました。開発部門の与信ツール刷新においても15%の業務改善効果が得られています。 現場からは「他の業務にも活用できるのでは」という声が自然に上がるようになり、非エンジニア層も含めた自律的なAI活用文化が定着しつつあります。今後はAIエージェントの作成やAIベースの新規ビジネスモデル創出に向け、さらなる活用を推進していく展望です。


株式会社オズビジョン
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WarpBiz Pickup
顧客データの活用をAIで自動化し、商談件数を1年で3倍に拡大顧客データの活用をAIで自動化し、商談件数を1年で3倍に拡大
IT・通信
WarpBiz Pickup
実施時期: 2023年03月|2026.06.02 最終更新
顧客データの活用をAIで自動化し、商談件数を1年で3倍に拡大
#営業効率化
#データ分析
#需要予測
#ビッグデータ
#属人化解消

【成果】 AIによる商談先の提案は高い精度を実現し、現場の営業担当者からの信頼を獲得しました。その結果、AI行き先案内が提案した商談件数は、2020年上期から2021年上期の1年間で約3倍となる7万4300件に増加しています。 この取り組みは全体の商談件数の底上げにも大きく貢献し、2021年第1四半期には商談件数が8.4%増加するという定量的な成果を達成しました。また、複合機の稼働データとLED照明の受注に関連性があることなど、人間の分析では気づきにくい隠れた知見が次々と発見されています。現在では、このデータ分析のノウハウを人材開発部でも活用し、社員のパフォーマンス測定など新たな領域への展開も進められています。


日本電気株式会社
導入:株式会社大塚商会
WarpBiz Pickup
顧客の金融商品ニーズをAIでスコア化し、営業活動の効率化を実現顧客の金融商品ニーズをAIでスコア化し、営業活動の効率化を実現
金融・保険
WarpBiz Pickup
実施時期: 2024年12月|2026.06.02 最終更新
顧客の金融商品ニーズをAIでスコア化し、営業活動の効率化を実現
#需要予測
#営業効率化
#データ活用
#スコアリング
#金融DX

【成果】 「Data Ignition」の導入により、地域金融機関はニーズの高い顧客を的確に抽出し、優先的にアプローチすることが可能になります。これにより、手当たり次第の営業活動から脱却し、効率的かつ顧客満足度の高い提案活動が実現します。 株式会社静岡銀行では、本ツールの活用を通じてグループ一体での高付加価値営業を実践していく方針です。また、りそなグループは今後も連結子会社であるFinBASE株式会社を通じて、地域金融機関へ様々な機能やサービスの展開を加速させていくとしています。


株式会社りそなホールディングス
導入:株式会社静岡銀行
WarpBiz Pickup
時間のかかるデータ分析を生成AIで自動化し、報告書作成を大幅に効率化時間のかかるデータ分析を生成AIで自動化し、報告書作成を大幅に効率化
金融・保険
WarpBiz Pickup
実施時期: 2023年11月|2026.06.02 最終更新
時間のかかるデータ分析を生成AIで自動化し、報告書作成を大幅に効率化
#生成AI
#データ分析
#業務効率化
#実証実験
#金融DX

【成果】 本プロジェクトは現在実証実験の段階にあり、具体的な定量成果については今後の検証を待つ形となります。しかし、すでにインプット情報をもとに所定のフォーマットでアウトプットを生成するという、技術的な実現性は確認されています。 今後は、生成AIの活用と七十七銀行がこれまで培ってきたデータ分析のノウハウを融合させることで、定例業務やデータに基づく仮説検証のプロセスを飛躍的に迅速化していく方針です。 最終的には、職員がより付加価値の高い業務に注力できる環境を整えることが期待されています。これにより、挑戦的な企業文化の醸成や従業員エンゲージメントの向上を実現し、同行のさらなるDX推進へと繋げていく構えです。


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