AI導入支援・業務自動化
今のチームで、もっと事業を伸ばす。
営業が向き合える顧客を増やす。増えた注文を、もっとスムーズに処理する。社内に蓄積した知識を、チーム全員の仕事に活かす。Kizashiは生成AIを企業のデータや業務フローにつなぎ、繰り返し作業を減らしながら、今のチームが担える仕事を広げます。
人の力を、売上をつくる仕事へ。
繰り返し作業を減らし、売上につながる時間を増やす
営業に任せたいのは、新しい商談や顧客との関係づくり。経験豊富な社員に任せたいのは、難しい案件の解決やチームの育成。それでも毎日の仕事では、資料探し、記録の整理、情報の確認、システムへの入力に時間を取られてしまいます。
提案書をつくる前に顧客の履歴を調べ、商品資料を探し、過去の事例を集める。問い合わせに答えるために、詳しい社員の手が空くのを待つ。注文が入るたび、メールと表計算ソフト、管理システムを行き来する。一つひとつは小さな作業でも、積み重なれば、チームが一日に対応できる仕事の量を左右します。
こうした情報の読み取りや整理、対応の準備をAIが担うことで、社員は顧客との対話や判断、確認から仕事を始められます。後回しになっていた顧客への連絡、見積もりの早期提出、次の提案。取り戻した時間を、事業を前に進める仕事に使えるようにします。
コピーと貼り付け、資料探しに使っていた時間を、次の商談へ。
営業の準備をAIに任せ、もっと多くの顧客と商談を
顧客リストは増えているのに、丁寧にフォローできる相手は限られている。問い合わせ後の提案が遅れている。すぐに受注につながらなかった見込み客や、しばらく連絡していない既存顧客が、そのままになっている。
商談を増やすには、顧客を見つけるだけでなく、相手を理解し、提案を用意し、継続して接点を持つ時間が必要です。生成AIが事前の情報整理を担えば、営業担当者は、より多くの顧客に向き合う余裕を生み出せます。
顧客に連絡する前に、必要な情報がそろっている
顧客情報を開けば、前回どこまで話したか、何が未解決か、どの商品や事例が参考になるかを確認できる。提案に使う資料もまとまっていて、メールやフォルダを一から探し直す必要がない。そんな営業の進め方を目指します。
Kizashiは、生成AIと顧客記録、商品資料、既存のCRMを連携させ、顧客情報の要約、提案資料の準備、フォローのリマインドなどを支援します。担当者は内容を確認したうえで、ニーズの把握や提案、商談の前進に集中できます。
眠っていた顧客情報を、次のアプローチに活かす
過去に見積もりを依頼した顧客、再購入の時期が近づいている既存顧客、当時は条件が合わず見送った案件。蓄積した記録の中には、改めて連絡するきっかけが残っています。
AIが記録を整理し、フォローの候補とその根拠を示すことで、営業は「誰に、どんな話題で連絡するか」を判断しやすくなります。時間をかけて築いた顧客との接点を、その後の営業活動にも活かせます。
丁寧に向き合える顧客が増えれば、次の受注を目指す機会も広がります。
増える注文を、今のチームでもっとスムーズに
受注が増えるのはうれしい。その一方で、問い合わせ、確認、入力、引き継ぎも増え、チームが日々の処理に追われてしまう。責任者が進捗を確認し、ベテランが定型的な対応に追われ、それでも顧客を待たせてしまうことがあります。
業務自動化では、ルールが明確で繰り返し発生する作業から負担を減らします。問い合わせの要点を整理し、関連資料を探す。注文内容を読み取り、不足情報を確認する。社員が受け取った時点で、確認して次へ進められる状態を整えます。
定型処理を進め、対応が必要な案件に集中する
たとえば注文メールが届いたら、AIが本文と添付ファイルから顧客名、商品、数量、納期の希望を抽出し、必要な情報がそろっているかを確認します。型番が不明、条件が一致しない、記載が足りないといった点は、まとめて担当者に提示します。
注文メールが届いたら
顧客名、商品、数量、納期の希望を抽出
必要な情報がそろっているかを確認
担当者に提示
担当者がすべての情報を一から転記する負担を減らし、納品や顧客対応に影響する事項へ注意を向けられるようにします。承認が必要な処理には、人が確認する段階を設けます。
社内の待ち時間を減らし、顧客への対応を早める
顧客が知りたいのは、社内にいくつの管理表があるかではなく、いつ回答が届くか、見積もりはいつ出るか、注文が予定どおり進むかです。
情報の整理や引き継ぎにかかる時間を短縮できれば、実際の対応に早く着手できます。業務量が増えたときも、増員とあわせて、今のチームの対応力を高める選択肢が生まれます。
増えた受注を、着実に次の成長につなげる。そのための処理体制を整えます。
対応コストを下げ、取り組める顧客・商品を増やす
見込み客ごとに提案を工夫する。多くの商品に詳しい説明を用意する。既存顧客へのフォローを続ける。価値はわかっていても、人手がかかりすぎて実行できない仕事があります。
その結果、手厚い対応は一部の大口顧客に、販促の時間は主力商品に集中しがちです。それ以外の機会は、いつまでも「手が空いたら取り組むこと」のまま残ってしまいます。
生成AIが資料の要約、原稿の下書き、関連情報の抽出を担うことで、一件ずつ対応する負担を抑えられます。これまで限られた範囲でしかできなかった取り組みを、より多くの顧客や商品に広げる余地が生まれます。
きめ細かな対応を、より多くの顧客へ
顧客の背景、過去の要望、関連する商品が事前に整理されていれば、相手に合った提案を準備しやすくなります。比較的小さな取引でも、毎回大きな準備負担をかけずに対応できる範囲が広がります。
商品数が多い企業では、確認済みの仕様や商品資料をもとに、紹介文、比較ポイント、よくある質問の下書きをまとめて用意できます。社員が内容を確認・修正することで、より多くの商品に十分な情報をそろえ、営業や販売に活かせます。
取り組みを広げるかどうかは、確認作業やAIの利用料、運用の負担も含めて判断します。これまで人件費の面で見送っていた仕事を、新しいコスト条件で検討できることに意味があります。
丁寧な対応を、採算の合う形で広げていく。
新人の独り立ちを早め、ベテランの時間を取り戻す
「この型番は何が違うのか」「この問い合わせにはどう答えるのか」「同じような案件を以前どう処理したのか」。新人が一人で対応できるようになるまでには、何度も確認が必要です。
新人は答えを待ち、ベテランはそのたびに手を止める。少数の社員に知識が集中していると、人を採用しても、チーム全体の対応力がすぐには高まりません。
RAGを活用した社内ナレッジ検索では、商品資料、業務ルール、過去の事例などを、社員が必要なときに参照できるようにします。RAGは、社内資料などから関連情報を検索し、その内容をもとに生成AIが回答を作成する仕組みです。
必要な場面で、会社に蓄積した知識を使える
提案の準備では類似案件の対応例を探し、顧客への回答では該当する商品説明やサービス規定を確認する。例外的な案件でも、まず既存の手順を調べ、判断が必要な部分を絞って責任者に相談できます。
システムは、社員に閲覧権限のある資料から関連情報を検索し、出典とともに回答を提示します。社員自身が根拠を確かめられるようにし、ベテランは難しい案件や指導、重要顧客への対応に時間を使えるようにします。
経験をAIで活用するには、まず記録として残す必要があります。そのうえで、すでに蓄積した知識を必要な場面で使えるようにすれば、一人の経験が、より多くの社員の仕事を支えます。
作業のたびに手を止めず、仕事が先へ進む仕組みに
メールを読んで資料を調べ、別のシステムに入力し、次の担当者へ連絡する。さまざまなツールを導入していても、その間をつなぐ作業は社員が担っていることがあります。
AIエージェントは、生成AIによる情報の読み取りと、企業のデータやツールを組み合わせ、許可された範囲で複数の処理を実行します。情報の取得、資料の検索、対応内容の準備、記録の更新を、一つの業務としてつなげます。
担当者には、確認すべき内容と判断材料が届く
たとえば顧客から依頼が届いたら、システムが内容を読み取り、関連する履歴と対応ルールを確認し、返信や後続処理の案を準備します。人の判断が必要な場合は、確認事項と根拠をまとめて担当者に渡します。
ルールが明確な処理は進め、重要な操作は承認を待ち、例外は担当者へ引き継ぐ。社員は、完了した作業と自分が対応すべき事項を把握しやすくなり、進捗確認や催促にかかる負担を減らせます。
一つひとつの操作を追う時間を減らし、判断と成果に集中できる働き方へ。
AIエージェント開発について見るKizashiが、AIを自社のデータと日々の業務につなぎます
AIを仕事に活かすには、自社の顧客情報、商品知識、見積もりのルール、過去の事例が欠かせません。これらの情報をどのように使えるかで、実際の業務に役立つ範囲が変わります。
KizashiのAI導入支援では、実際の仕事を起点に、必要な情報と処理の流れを整理します。生成AIの導入、既存システムとの連携、必要なAIシステム開発を組み合わせ、社員が結果を確認し、そのまま次の仕事へ進める形をつくります。
既存システムを活かし、情報の受け渡しを減らす
顧客情報はCRM、商品情報は管理システム、注文はメールで受け付けている。こうした環境でも、各ツールの連携条件を確認し、AIが参照する情報、準備する内容、人が確認する場所を整理します。
目指すのは、AIを使うためのコピーや入力を増やすことなく、日常業務の中で使えるようにすることです。
Excelやファイルに分かれた資料からでも、相談できます
全社のデジタル化が完了するまで、AI活用を待つ必要はありません。まずは一つの業務を選び、そこで本当に必要な資料を確認して、取り組める範囲を決めていきます。
お聞かせいただきたいのは、現在の進め方、時間がかかっている作業、そしてチームでもっと取り組みたい仕事です。その業務目標に合わせて、適した方法を検討します。
AI導入の費用を、業務の成果で判断できるように
AI導入で確かめたいのは、投資によって、どの仕事がどう変わるかです。まずは、繰り返し発生し、負担が大きく、結果を確認しやすい業務から取り組めます。
実際の資料を使い、依頼を受けてから対応が完了するまでを検証します。社員の作業はどこまで減るか、確認にはどれほど時間がかかるか、その結果、チームがどれだけ多くの仕事を担えるか。全体を見て、導入の価値を判断します。
効果と運用コストを確認し、活用範囲を広げる
営業の準備が早くなり、有効なフォローが増えたか。問い合わせの整理を自動化して、回答までの時間が短くなったか。新人が知識を調べられるようになり、ベテランへの基本的な質問が減ったか。こうした業務上の変化を確かめます。
AI導入の費用は、扱う資料、連携するツール、利用人数、必要な確認や保守の範囲によって変わります。初期費用に加えて、AIの利用料や情報更新などの運用コストも整理し、見込める効果と照らし合わせて、投資する範囲を決めます。
人手を取られている仕事から変えて、次の成長へ
後回しになっていた顧客に提案する。増えた注文を、もっと早く処理する。新人が早く一人で対応できるようにする。ベテランが重要な商談に集中できる時間をつくる。AIで目指すのは、こうした事業の変化です。
まずは、改善したい仕事を一つお聞かせください。Kizashiが、現在の流れや資料、業務量をもとに、AIに任せられる作業、人が判断する部分、必要な費用の範囲を整理します。
今のチームの力を、次の成長につなげましょう。
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