AIと一緒に創る"珠玉の提案"の可能性。AI時代の営業力の磨き方を探る

記事にお目通しいただきありがとうございます。IVRyで営業戦略やエンタープライズ領域の事業責任者をしている伊藤と申します。

今回は、特にエンタープライズ領域で営業やCSがチャレンジをしているAI活用の概要や、そこから見えてきた兆しについて共有をしたいと思います。

[結論]AIで人が行う提案の品質は上がる

いきなり結論から記載してしまうのですが、この数ヶ月間にわたりSales/CS/Inside Salesメンバーなどの業務にAIを取り込む努力を組織全体として行なった結果、さまざまな兆しが見えてきました。簡単に記載すると、以下のようになります。

1. 提案の初期検討の時間を従来の10%未満に圧縮できる

2. ナレッジの蓄積と抽出の時間も10%未満に圧縮できる

3. 結果的に、AIでカバーできないことに人の時間をフォーカスできる

書いてみると、AI活用の王道のような効果ですが(笑)
王道はやはり再現性があるからこそ王道だと言えるのだと思います。
全てを詳細に説明することは難しいですが、取り組みの概要をご紹介していくことでブログを読んでくれた皆様の参考になれば幸いです。

AI Awardによる爆発的AI利用増加

社内でのAI活用は従来からIVRyであげられていたテーマではありますが、7月から始まるIVRyの3Qに全社的に行われているAI Awardが、利用推進の観点では非常に効果的でしたので、簡単に紹介します。

AI Awardは、このブログリレーでも投稿をしてくれているIVRyのAI推進大臣のchamaさんが全社横断で牽引してくれている社内キャンペーンですが、各事業領域で業務でのAI活用を一斉に検討して、全社で発表を行い表彰をするという試みです。

お祭りをするなら、徹底的にワイワイするべきということでエンタープライズ領域でもチーム分けをしてAI活用を進めてもらっているのですが、40-50件ほどの具体的な案が上がってきており現在業務への適用が進められています。

AIを本気で活用していくときに、仕組みとしてこうした取り組みをしていくことは効果的だなと改めて感じましたので簡単ですがご紹介でした。

chamaさんの記事もぜひご一読ください。

AI活用時の前提の考え方

現段階の我々の思考としては、以下のように考えています。

1. 外的な情報で取得や推測ができることや、業界やビジネスモデルで共通の課題や提案のポイントなどはAIで網羅的かつスピーディに整理してもらうことで時間を大きく圧縮できる。

   • 特にエンタープライズ顧客は市場調査やIR情報、インタビュー記事などの外的な情報が多く存在しておりこのアプローチが有効。

   • 顧客とコミュニケーションをする際のロジックやストーリーもある程度は共通の型があるため、上記の情報を型に流し込むことで効果的な提案骨子を作成することができる。

2. 提案は個別の顧客の状況や課題にフィットしたユニークなものであるべき。誰にでも通用する提案は意味がない。

   • この「個別の状況や課題」は顧客接点で直接ヒアリングしたり対話するなかで形成されるもので、ここに注力することが重要。

   • つまり、注力する時間を1の取り組みにより生み出すことが重要。

これらを意識することで、タイトルに書いた通り営業接点を担っているメンバーのスキルが磨かれて、AIと一緒に創る"珠玉の提案"を数多くしていけると考えています。

CaseStudy① 提案骨子をGemに問答して作成

IVRyは幸い、エンタープライズでの新規のお客様からお問い合わせいただくことが数多くあります。この際に、お客様の情報をリサーチして提案のための初期仮説を設計するのは皆さんされていることかと思います。
これをWebリサーチをして書き起こして整理していると、平気で1-2時間経過してしまうという覚えはないでしょうか？

IVRyでは、GeminiのGemの機能を活用してこの初期調査と提案の骨子整理を　数分で終わらせる試みをしています。詳細なGemの設定は出せませんが、Geminiに設定されている内容をサマリしてもらった内容をキャプチャしています。

このサマリには記載がありませんが、IVRyのサービス概要や提案時にポイントとなる課題やその解決方法なども設定として読み込まれています。

「壁打ち方式」と書かれていますが、先に全てをAIに書いてもらうこともできますし、ある程度自分が得ている情報があれば壁打ちをしながら情報の提供や訂正をしていくことができます。先に書いて貰えば1分、壁打ちをしても10分以内に詳細なリサーチと設計の結果がでてきます。

実際に私が関わった案件で自力で作ってみた提案書の要約と、このGemに作成してもらったものを比較しましたが、大枠で捉えると大きな差分はなく初期の骨子としては十分なクオリティと考えられますし、このGemを磨いていくことで精度はさらに増していくと思います。

これまで使っていた時間が1-2時間と考えると1-10分で終わるため、10%未満まで時間を短縮できる見立てがついたと言えます。

これにより節約できた時間でお客様と会話したり、そこで得た時間を元に骨子をブラッシュアップして提案を磨いていければ、1-2時間で「骨子を考える」というレベルから「顧客にフィットした良い提案」を考えられるチームへと進化できるのではないかと考えています。

CaseStudy② ナレッジを簡単に貯めてシェアする

既にインサイドセールスメンバーがブログでも書いてくれていますが、AIを活用したナレッジの蓄積と検索性向上もやはり有効だと感じています。
以下の記事でも主にSMB領域でのAI活用の事例が記載されていますので、ご紹介せてください。

エンタープライズ領域で取り組みとして進んでいて、良い兆しがあるなと思っていることが二つあります。

❶業務マニュアルをAIで簡単に作成

CSのメンバーがトライしてくれていて素晴らしいと感じたトライです。IVRyはサービス特性上、電話に関わる細かい設定の自社対応や顧客説明が必要になるのですが、

• 業務上対応したことをAIにインタビュー形式で説明・回答をする

• その内容をAIが手順書やマニュアルとしてdoc化する

という形で実際に業務レベルで使えるマニュアルを生成してくれています。
外部に提供するレベルまで作成するには課題もありそうですが、社内でナレッジとして共有するものとしては十分なクオリティのものが10分以内に作成できるというのは非常に価値が高いと感じています。
こちらも、1-2時間はかかるかもしれないナレッジ蓄積を簡単にする打ち手として有効です。

❷社内勉強会 to ナレッジデータへの転換を簡単にする
これは試み中ではありますが、IVRyは中途採用を積極的に進めてきている背景から、様々な業界や業務ドメインの知識を持った社員が数多く存在しています。ところが、意外とこの知見をうまく社内で浸透することがやりきれておらず、「〜なら、〜さんに聞いてみたらいいよ！」というストロークがSlack上で、繰り返されていたりします。

❶のように業務であれば手順書化してしまえば良いのですが、業界知見などはなかなかdocにしにくいし、IVRyの事業フェーズや状況が変われば知りたい情報も変わるはず。とは言え毎回資料作るのは大変・・

そんなグルグルとした思考を皆さんもご経験されたことがあるのではないでしょうか？

現在の我々の解としては、

• 話者の負担がない形で座談会形式のナレッジ勉強会を開催して録画する

  • 話者は事前に説明用の資料を用意する必要がない

  • インタビューの精度が上がれば必要な情報を動画にこめられる

• その動画をNotebook LLMに読み込みして社内で共有

  • これにより、価値が変動的する情報をクイックにナレッジかして抽出できる状態をつくることができる

と考えています。これらの取り組みにより、ナレッジの蓄積と抽出の時間も10%未満に圧縮できるという手応えがあります。

最後に

かなり具体的なことを記載してきましたが、AIの活用方法としては冒頭に記載した通り王道的なことを組み合わせてやっていると考えています。
逆にいうと、特にイノベーティブな使い方をしなくても、仕組み化したり業務サイクルの中に当たり前に取り込める形でAIの活用方法を検討することで飛躍的な効率化は実現できるともいえます。

効率化のゴールは、顧客にフィットした提案の品質と総量が増えることですので、そのゴールに対してAIだけでは不十分だとも考えています。
AIにより作り出せた時間的余裕を活かして、人が顧客との信頼関係を強くしていきながら、AIが持ちえない1to1な情報を得ていき、それに基づいた問いをAIに投げることで「人とAIが共創する」素晴らしい提案を作り出すサイクルを描いていくのが、少なくとも向こう 1-2年くらいを考えると適切なのでしょう。

ここで書かれようなことが、IVRy内でも社会的にも数多く生まれていき数ヶ月後には全然違う可能性が見えているであろうAI時代にワクワクしています！すぐに古くなってしまう試みかもしれませんが、ご一読いただいた皆さんの参考になれば幸いです。

[付記]
ちょうど昨日(9月16日）にAI Awardの内部発表会があったのですが、メンバーが僕の想像を超えてもはや業務単位では99.5%削減可能みたいな案を出してくれており、10%未満で満足してる場合じゃないなとメンバーに励まされています笑

最後の提案を考える・伝えるところに時間を使いやすくなっている時代で良いなと改めて感じています。またメンバーからこうした取り組みもシェアできれば良いなと思っているので、ご期待ください！