SALES × AI営業AI / リード・リサーチ・提案・ナーチャリング

リード獲得から提案書まで、営業を AIで前に

営業AI で リード抽出 / 商談前リサーチ / 提案書作成 / 競合監視 まで。

営業領域のAI業務自動化・業務刷新を、MBB・Big4 出身マネージャー級+営業業界経験者が業務フローの書き起こしから設計・実装・定着まで一気通貫で対応。 トップセールスのノウハウをチーム全体で再現可能にし、量と質を両立する営業組織に変えます。

実装可能な 営業AI エージェント
0
棚卸し → 定着
0フェーズ
リード生成数の事例
0
営業AI の現場
PAIN営業組織から多い相談

営業の頭脳労働に、
時間が足りない

01Pain

リード獲得が量と質を両立できない

アウトバウンドを増やすほど質が落ち、商談化率が下がる。逆に質を上げようと厳選すると母数が足りない。営業のヘビーユーザーがリスト作成に時間を取られる。

02Pain

商談前リサーチに営業の時間が奪われる

重要商談ほど企業情報・IR・競合動向の事前リサーチに時間がかかる。1商談あたり1〜2時間の準備が常態化し、訪問件数が頭打ち。

03Pain

提案書の品質がメンバーで揺れる

ベテランは精度高く出せるが若手が苦戦。過去の良い提案書ノウハウが資産化されておらず、毎回ゼロから書く文化が残る。

04Pain

ナーチャリング・追客が続かない

MAツールで自動配信はしているが、開封後のフォローが現場任せで、温度感の高いリードを取りこぼす。営業時間が削られる。

AGENTS実装可能な 6つの 営業AI エージェント

トップセールスのノウハウを、
チームで再現

営業AI として実装可能な代表的なエージェントです。お客様の営業フロー・SFA資産・既存MAツールを書き起こした上で、組み合わせ・カスタムをご提案します。

01
PROSPECTING(リード獲得)

リード抽出・スコアリング エージェント

ターゲット業界・規模・条件を定義すると、Web上の公開情報からリードを抽出し、スコアリングして CRM に登録。初回コンタクトメールの下書きまで生成。

tuneターゲット定義searchWeb情報収集category企業情報整形speedスコアリングstorefrontCRM自動登録edit初回メール下書き
構成: Web Crawler + LLM評価 + CRM連携
ICP(Ideal Customer Profile)を学習し、スコア精度を継続改善
02
RESEARCH(調査)

商談前リサーチ自動化 エージェント

会社名・担当者名を入れるだけで、公開情報・IR・決算・競合製品・キーマンの社内発言・ニュースを集約し、商談ブリーフィング資料を自動生成。

person会社名入力search公開情報収集bar_chartIR / 決算分析compare_arrows競合製品分析person_searchキーマン特定descriptionブリーフィング資料
構成: Web Crawler + IR分析 + LLM要約
重要商談の準備時間を2時間 → 20分に短縮した事例あり
03
PROPOSAL(提案)

提案書 自動下書き エージェント

商談で得た課題・予算・競合状況を入力すると、過去の成功提案書を参照したドラフトを生成。事例マッチング・競合比較表まで自動で組み込み。

tune商談課題入力history過去提案参照compare_arrows競合比較editドラフト生成auto_awesome事例マッチdescription出力
構成: RAG + LLM文章生成 + テンプレ管理
若手の提案書作成時間を半減、ベテランのノウハウが組織資産に
04
CRM(顧客対応)

商談メモから次アクション抽出 エージェント

商談の録音/メモを取り込み、要点・競合言及・宿題事項・次アクションを自動抽出して CRM に書き戻し。営業マネージャー向け週次レポートも生成。

inbox録音取り込みsummarize文字起こしauto_awesome要点抽出compare_arrows競合言及検出checklist次アクションstorefrontCRM更新
構成: 音声認識 + LLM分析 + CRM自動更新
Zoom / Google Meet / Teams 等の主要会議ツールと連携
05
NURTURING(育成)

ナーチャリング 自動配信 エージェント

リード行動・属性・温度感に応じてコンテンツと配信タイミングを自動最適化。開封後のホットリードは即座に営業に通知。

categoryセグメント定義auto_awesomeコンテンツマッチschedule配信タイミングcompare_arrowsA/Bテストads_click開封後アクションbar_chart効果測定
構成: MA連携 + LLM最適化 + ABテスト
MA ツール(Marketo / Pardot / HubSpot 等)と連携可能
06
RESEARCH(調査)

競合・市場シグナル監視 エージェント

競合の Web サイト・価格・SNS発信・プレスリリースを継続監視し、変化を要約して営業組織に配信。商談中の「他社で◯◯と言われた」に即応できる体制に。

tune競合定義searchWeb / SNS監視trending_up価格変動検知campaign新製品リリースwarning影響度判定sendSlack配信
構成: Web Crawler + LLM変化検出
営業の「気づきリードタイム」を週1 → 日次に短縮
IMPACT典型ケースで想定される効果

量と質を、同時に伸ばす

実際の効果は商材 / 営業組織規模 / 既存SFA運用状況で変動します。下記は同規模(従業員300〜2,000名)で半年間運用した典型ケースの目安です。

0
リード生成数
ICP適合スコア維持の上で
0%
商談前リサーチ時間の削減
重要商談の準備
0%
提案書作成時間の削減
若手の立ち上がり加速
0%↑
ナーチャリング応答率
ホットリード追客
CASES営業AI 導入事例

どこの現場が、どう変わったか

Case 01
SaaS スタートアップ(シリーズC)

アウトバウンドリードを月200件→600件に、商談化率は維持

SDR チーム3名でアウトバウンドリスト作成が頭打ちだった状況に、リード抽出・スコアリング エージェント+ナーチャリング 自動配信 を導入。ICPに合致するリードのみ抽出する設計で、量を3倍にしながら商談化率を維持。

リード獲得SDR効率化
Case 02
製造業(B2B 産業機器)

商談前リサーチを2時間→20分に、フィールドセールスの訪問件数を1.5倍

フィールドセールスが訪問前のリサーチに時間を取られ、訪問件数の頭打ちが課題。商談前リサーチ自動化 エージェントを導入し、企業情報・IR・キーマン情報を5分で出せる体制に。週あたりの訪問件数が大幅増加。

商談リサーチフィールド営業
AI BPR の全体像

PHASE 01〜04のフェーズ構成や他の業務領域(人事 / 経理 / CS / データ / 文書)も合わせてご覧ください。

FAQ営業AI に関するご質問

よくあるご質問。

Q1SFA/CRM(Salesforce / HubSpot等)との連携は?
+
主要SFA/CRM(Salesforce / HubSpot / kintone / Senses 等)とAPI連携可能です。既存の活動データ・パイプライン定義はそのまま活かしつつ、AIエージェントによる自動化レイヤーを追加します。連携アーキは PHASE 02 のAI設計で詳細を詰めます。
Q2リードの品質はどう担保しますか?
+
ICP(Ideal Customer Profile)を業界・規模・課題・技術スタックなど多軸で定義し、スコアリングモデルに反映。PoCで実際の商談化率を測定し、ICPと予測モデルを継続的にチューニングします。営業マネージャーのフィードバックも学習に組み込みます。
Q3営業組織への定着方法は?
+
PHASE 04の定着支援フェーズで、トップセールスのワークフロー観察・現場研修・運用責任者(SalesOps)への引き継ぎを実施します。AIアウトプットの活用パターンを社内事例として展開し、'AI使うほうが楽' な状態に持っていきます。
Q4提案書の最終仕上げは誰が行いますか?
+
AIはドラフト・事例マッチ・競合比較表までを担当し、最終仕上げ(顧客固有の言い回し・社内ポリシー反映・価格調整)は営業担当が行う設計が基本です。提案書の品質ベースラインを底上げしつつ、勝ちパターンを資産化します。
Q5個人情報・名刺データの扱いは?
+
閉域環境・オンプレ対応を前提に設計します。名刺データ・個人連絡先は処理前にマスキングし、AIに渡すのは判定に必要な属性データのみ。個人情報保護法・GDPRに準拠した設計をします。
Q6インサイドセールスと営業の役割分担はどう変わりますか?
+
リード生成・スコアリングはAIに委任し、インサイドセールスはホットリードの温度確認と商談設定に集中。営業は商談前リサーチをAIに任せ、顧客との関係構築と提案に集中する形が一般的です。PHASE 01 で各役割を定義します。
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営業AI で、
リード獲得・提案力を変える。

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