コピペBOTを作ったら誰も使わなかった話と、その後に作った「商談さえすれば自動でAIフィードバックが届く仕組み」——Claude Codeの設計図公開

中小企業で法人営業をして10年になります。

新卒でこの仕事を始めた頃から、商談で失注するたびに、提案が滑るたびに、お客様の反論にうまく切り返せなかったたびに、毎回同じことを考えていました。

「この商談、日本一の法人営業がやってたらどう動いてたんだろう…」

今も営業責任者としてプレイングマネージャーをしながら、商談のたびにこの問いが頭をよぎります。

そしてその答えが今、商談が終わって30分後に自動でメールに届くようになりました。

法人営業ほど「答え合わせ」ができない仕事もない

営業のセオリーや模範トークは書籍でも研修でもいくらでも学べる。でも実際の商談となると、お客様は千差万別で、まったく同じ商談は二度と存在しない。

自分が持っているヒアリングスキル・提案スキル・反論処理を毎回その場でカスタマイズして使う必要がある。そしてうまくいかなかったあとに、「正解はどこにあったのか」を確認する方法がない。

大企業でマネージャーとプレイヤーが完全分業されていて、マネージャーがフィードバック専任で動けるなら話は別です。でも中小企業の現実はほぼ全員がプレイングマネージャー。自分でも商談して、部下の管理もする。

新卒のとき、上司に同行商談してもらっていた時期がある。商談が終わったあと、「あのトークの部分どうすれば良かったですか」と聞きたくても、上司はもう次の仕事に行ってしまっている。膝を突き合わせてフィードバックをもらえる時間なんてない。

今の自分がそのマネージャー側になっているが、部下一人ひとりの商談に個別フィードバックを入れる時間はやはり存在しない。10年経っても何も変わっていない。

この構造的な問題を、AIでようやく解消できると感じたので、実際に試行錯誤しながら、商談後に自動でAIのフィードバックが届く仕組みを構築しました。

まず基盤：全商談を文字起こしデータにする

商談内容をAIでフィードバックするには、まず「商談をテキストデータ化する」基盤が必要になる。

Web会議ならZoomやGoogle Meetに録音・文字起こし機能があるが、うちではオフラインの対面商談も多い。Web会議と対面商談の両方をデータ化したかったため、MiiTel というSaaSを導入しました。

MiiTelを使えば、Web会議はもちろん、オフラインの商談でも営業メンバーがスマホで録音すれば自動で文字起こしが生成されます。自社ではこの文字起こしデータが自動的にGoogleドキュメントとして社内共有される仕組みも別途作っており、議事録作成の手間もゼロになっています。

最初の失敗：コピペBOTは作ったが誰も使わなかった

文字起こし基盤が整ったところで最初に作ったのは、GoogleのGeminiのGem機能を使ったフィードバックBOT。商談の文字起こしをコピペして貼り付ければ、AIがその商談に対するフィードバックを返してくれる仕組み。社内のチャットスペースでURLを共有し「活用してください」と案内。

結果：ほぼ誰も使わなかった。

かくいう自分もその一人。試作品のテスト以来、一度も使ってません。

理由は単純。商談が終わったあとは疲れているし、次のアポの準備もあるし、メールの返信も溜まっている。そんな状態でわざわざチャットスペースのURLを思い出して、探して開いて、文字起こしを持ってきてコピペして、という一連のアクションをこなせる人間はいない。

ここで気づいた。

「ツールを開かせる設計にした時点で、すでに負けている。」

どんなに精度の高いフィードバックが出てきても、能動的な操作を前提にした仕組みは忙しい営業組織には浸透しない。これはモチベーションや意識の問題ではなく、設計の問題でした。

解決：商談さえすれば自動でフィードバックが届く設計に

反省から導き出した結論はこれだった。

「商談が終わったら、担当者が何もしなくても自動でフィードバックが届く形にしない限り意味がない。」

構築したのは以下のフロー。

MiiTelで商談を録音・文字起こし
    ↓ Webhook（自動連携）
n8n（ワークフロー自動実行）
    ├─ フィルタリング（社内MTGを除外）
    └─ AIが文字起こし全文を分析・フィードバック生成
                ↓
Gmail（担当営業にフィードバックメール自動送信）

商談が終わると、MiiTelが自動でn8nにデータを送る。n8nが受け取り、社内の打ち合わせを2段階でフィルタリングして除外したうえで、AIに文字起こし全文を投げてフィードバックを生成し、担当営業のメールに送信する。

担当者は何もしなくていい。商談さえすれば、30分以内にメールが来ている。

Claude Codeで構築した（延べ5時間）

この仕組みを一から自分で手を動かして作ると、n8nのワークフロー設計・各APIの連携設定・プロンプト調整と、かなりの工数がかかる。

今回はClaude Codeにほぼ全部お願いした。

Claude CodeにはN8Nを操作できるMCPが存在しており、「こういう要件で自動化したい」と伝えるだけでワークフローの設計・ノード設定・APIトークンの取得手順・エラー対応まで一緒に進めてくれました。

自分でやったのはGCPにn8nをホスティングするサーバーを立てた部分だけ。あとはClaude Codeとの会話で作り上げた。仕事の合間に少しずつ進めて、延べ5時間程度で本番稼働まで持っていけた。

正直、非エンジニアかつ本業で多忙な営業マネージャーの私には、ClaudeCodeなしには実装まで漕ぎ着けなかったと思います。

フィードバックの中身と、実際の反響

AIの口調は敬語なし・厳しいが愛がある一流メンターのトーンに設定しています。

正直なところ、パワハラへの過敏な時代に管理職は部下への厳しい指導に腰が引けやすい。「言いたいことがあっても言えない」という場面は自分にもある。

その言えない部分をAIに言わせようというのが今回の設計コンセプト。プロンプトで厳しいフィードバック7割・ポジティブフィードバック3割の比率に設定し、実際の発言の引用と模範トーク例を必ずセットで出力するよう指示している。

フィードバックの構成はこうなっている。

• 良かった点（実際の発言を引用して指摘）

• 改善すべき点（ヒアリングの弱さ・深掘り不足・売り込みになっていないか等、観点別に指摘）

• 模範トーク例（「こう返せばよかった」を3パターン提示）

• 総評（厳しいが愛のある一言）

※ 実際のフィードバックメールの画面はこちら ↓

使い始めたメンバーからは「遠慮なく突っ込んでもらえるので素直に勉強になる」という反応をもらってます。自分が見ていても、自分の話が長すぎるメンバー、顧客の深い課題を掘らずに自社の製品説明に走ってしまうメンバーなど、なかなか一度の指導では直らない癖を毎回AIが指摘し続けることで、徐々に商談スタイルが変わっていくのを実感しています。

自分自身も、このフィードバックを受けながら「次はここを改善しよう」と使っている。プレイングマネージャーには特に効く。

今後の構想

今回は「商談ごとのフィードバックを自動送信する」という基本フローが完成した段階。

次のステップはこんな感じで構想しています。

Phase 2：フィードバックのDB蓄積 + 月次レポート
誰にどんなフィードバックをしたかをデータベースに記録。月末に「今月のあなたの商談傾向はこうでした」という月次コーチングレポートを自動送信する。

Phase 3：長期成長追跡
蓄積されたフィードバックデータから、個人の改善推移・継続課題・成長ポイントを長期視点で分析。「3ヶ月前と比べてヒアリングの深さが改善されている」といった個別育成データとして活用する。

動かし続けるほどデータが積み上がり、精度と価値が上がる構造を作りたい。

Claude Codeでこの仕組みを作るためのプロンプト

この仕組みを自社で再現したい方のために、Claude Codeへの構築指示プロンプトを共有します。

以下をそのままClaude Codeに貼り付けてもらえれば、あとはClaudeが設定手順を教えてくれながら一緒に作り上げてくれる。使っているツールが違っても要件を伝えれば御社のシステム環境を踏まえて同等のものが作れるはずです。

以下の要件で、商談フィードバック自動化システムを構築してください。

## 目的
営業メンバーが商談を行うたびに、AIが文字起こし全文を分析してフィードバックを生成し、
担当営業者にメールで自動送信する仕組みを作る。

## 使用ツール（環境に合わせて変更可）
- 商談録音・文字起こし：MiiTel（Webhookで外部連携可能）
- ワークフロー自動化：n8n（GCPにセルフホスト）
- AIモデル：Gemini 2.5 Pro（Google AI Studio API）
- メール送信：Gmail / SMTP

## 処理フロー
1. MiiTelが商談録音・文字起こし完了後、n8nにWebhookを送信する
2. n8nで以下の2段階フィルタリングを行う
   a. 商談タイトルに「様」が含まれない場合はスキップ（社内MTG除外）
   b. 文字起こし冒頭300文字をAIで判定し、営業商談でなければスキップ
3. 営業商談と判定された場合、Gemini 2.5 Proに文字起こし全文を投げてフィードバック生成
4. 生成されたMarkdownをHTMLメールに変換し、担当営業者のメールアドレスに自動送信

## AIのフィードバック設定
- 口調：敬語なし・厳しいが愛がある一流メンターのトーン
- 構成：良かった点（発言引用あり）/ 改善すべき点（観点別）/ 模範トーク例3パターン / 総評
- 褒め：改善 = 3:7の比率（比率の明示は不要）
- 実際の発言を引用してフィードバックすること
- 改善指摘には必ず具体的な模範トーク例をセットで示すこと

## 自社情報（ここを書き換えて渡す）
- 会社名：〇〇株式会社
- 提供サービス・製品の概要：（自社のサービス・製品を1〜2行で説明）
- 営業スタイルの特徴：（例：SaaS提案型、コンサルティング営業 など）

## インフラ前提
- n8nはGCPにVM（e2-small以上推奨）でセルフホスト
- ポートはHTTP（80番）でアクセス可能にする
- MiiTelのWebhookトークンをn8nに設定する

上記要件を踏まえて、以下を作成してください。
1. n8nワークフローの設計と各ノードの設定手順
2. Gemini APIへのリクエスト設計（エンドポイント・ペイロード構造）
3. フィードバック生成用のシステムプロンプトのテンプレート
4. MiiTel Webhookの設定手順（APIトークン発行含む）

構築の途中で詰まったり、自社環境に合わせた調整で悩んだりしたら気軽にXでご連絡ください。私も試行錯誤しながらここまで持ってきたので、筋のいいアドバイスができると思います。

同じ悩みを持つ中小企業の営業マネージャーのお役に立てれば。