AI Sales Enablement
問い合わせ対応から
商談準備まで、AIで整える。
問い合わせ内容を読み取り、追加ヒアリング・返信案・商談前サマリーを自動生成。
人の確認を残しながら、営業初動の質とスピードを高めるAI営業支援エージェントを構築します。
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相談前に使える関連資料
課題の整理、要件定義、社内説明に使える資料をこのサービスの文脈に合わせて選んでいます。
- SALES WORKFLOW ー
営業初動をAIで支援し、商談の質を上げる
AIに任せる範囲と人が判断する範囲を分け、現場で使える営業支援フローとして設計します
問い合わせ内容の整理
本文から目的、課題、検討状況、緊急度、必要な追加確認を抽出し、対応方針を整理します。
返信案・ヒアリング案の作成
顧客の文脈に合わせて、初回返信案、追加質問、商談前に確認すべき論点を生成します。
商談準備と記録補助
打ち合わせ前サマリー、提案仮説、CRM/SFA入力用メモを作成し、営業担当の準備時間を短縮します。
- DESIGN POLICY ー
AIに任せる範囲と人が判断する範囲を分ける
相談対応に必要なのは、初動品質を安定させ、重要な判断を人が確認できる営業設計です
| 項目 | 属人的な初動対応 | AI営業支援エージェント |
|---|---|---|
| 問い合わせ確認 | 担当者ごとに確認観点がばらつく | 目的・課題・検討状況を一定の観点で整理 |
| 返信準備 | ゼロから文面を作るため初動が遅れやすい | 文脈に合わせた返信案と追加質問を作成 |
| 商談準備 | 事前情報が散らばり、初回提案が浅くなる | 相談内容、仮説、確認事項を事前サマリー化 |
| 判断範囲 | 担当者の経験に依存 | 送信・価格提示・契約条件は人が承認 |
| 個別検証 | 成功・失注理由が蓄積されにくい | ログをもとに質問、返信、提案仮説を改善 |
- USE CASES ー
業務別のモデルケース
実在顧客の実績ではなく、発注前の確認事項を示すモデルケースです。成果は現状値と合意した指標で個別に検証します。
- PRICING ー
対象業務に合わせて個別設計
問い合わせ件数、連携するCRM/SFA、承認フロー、ログ管理、セキュリティ要件により費用が変わります。
まずは30分の相談で、AI化すべき営業プロセス、連携先、必要なガードレール、概算費用を整理します。
個別設計・お見積もり
個別見積もり
初期費用・月額費用・外部サービス利用料を分けてご提示します
- FAQ ー
よくあるご質問
推奨は、AIが返信案や追加質問を作成し、送信前に人が確認する運用です。価格、契約条件、納期、保証などの重要な内容は、人の承認を必須にします。
はい。テンプレートだけではなく、問い合わせ本文、選択カテゴリ、流入経路、過去の対応方針をもとに、追加確認すべき質問や商談前の論点を生成できます。
連携先のAPI、権限、データ項目、運用ルールを確認したうえで設計します。まずは手動確認つきの運用から始め、段階的に記録補助や通知連携を広げる進め方を推奨します。
対象にする問い合わせ種別、AIに任せる作業、人が承認する作業、保存するログ、個人情報の扱い、既存システムとの連携範囲を決めます。未整理の場合は、要件整理から支援します。
入力データ、参照データ、出力内容、権限、操作ログ、停止条件を設計対象に含めます。機密情報や個人情報を扱う場合は、利用範囲と保管ルールを確認したうえで構築します。
SEE ALSO
社内ナレッジと統合したい場合
営業資料、過去提案、FAQ、事例、契約条件などを参照したい場合は、RAG や権限設計を含めて構築します。回答生成だけでなく、参照元、承認フロー、ログ管理まで一体で設計します。
営業支援エージェント
問い合わせ整理、返信案、商談準備
ナレッジ統合型
社内ナレッジ RAG、大量文書 AI 管理の実装経験
契約書特化
法務 AI、日本法特化
セキュリティ運用
MSSP、24/7 AI セキュリティ運用

- DECISION CHECK ー
発注前に確認する6つの設計観点
AI エージェントは「業務プロセスへの組込み」が本質。人の承認、ログ、改善サイクルまで含めて設計します
運用学習サイクル(継続改善)
質問ログ、正誤フィードバック、社内用語、プロンプト、評価データセットを継続的に見直す仕組み。保存先、持ち出し、契約終了時の返却・削除条件は案件ごとに合意します
大量文書を扱う設計観点
文書種別、件数、機密区分、検索権限、正解データ、誤回答時の影響を確認し、AIと人の確認範囲を分けます
「速く作る × 正しく作る」分業
AI開発支援ツールを使う工程と、設計レビュー、コードレビュー、受入試験を人が担う工程を分けます
経済安全保障配慮の AI 選定
国籍だけで判断せず、データ所在、再学習、契約準拠法、再委託、供給停止時の移行性を案件ごとに確認
LLM プロバイダー切替可能設計
Claude / GPT / Gemini 等の切替が必要かを確認し、抽象化の費用とロックインリスクを比較します
開発場所 + 補助金活用前の要件整理
データの保存・処理場所と担当者のアクセス範囲を案件ごとに確認。補助制度を検討する場合も、申請前の業務要件・対象経費・実装範囲を整理
- EXIT DESIGN ー
ロックインを避ける7つの確認項目
問い合わせ、返信案、商談準備メモ、判断ログを蓄積し、営業活動の改善資産に変えていきます
評価・更新サイクル
評価データ、正誤フィードバック、プロンプトを誰が更新し、変更前後をどう比較するか決めます
情報区分と影響度
扱う情報、処理件数、停止時の影響を確認し、必要なテスト、権限、監視、復旧条件を定義します
改善責任の明確化
納品後の評価、改善提案、再実装を誰がどの頻度で担うか、保守と追加開発を分けて合意します
領域横断の責任分界
AI、システム、セキュリティ、業務運用にまたがる論点を整理し、当社・顧客・外部専門家の担当を分けます
補助金活用前の費用対効果整理
制度活用を検討する場合も、対象経費・実装範囲・自己負担・導入後の運用費を申請前に整理
判断根拠を残すAI調達
情報区分、契約条件、データフロー、調達仕様を確認表にし、採用・制限・代替の理由を説明できる状態にする
責任者とエスカレーション
案件責任者、意思決定者、障害・遅延時の連絡先と判断期限を体制図に明記します

- CONTACT ー
まずは30分相談で
AI化すべき営業プロセスを整理
問い合わせ対応、ヒアリング、商談設定、CRM入力、フォロー業務のどこからAI化すべきかを確認し、実装範囲と概算費用を整理します。
