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職種別の活用シーン

営業

営業の業務で、AIエージェントがどう動くか。商談の記録・登録・分析を自動化し、営業は顧客との時間に集中する。

お問い合わせ

まずは自社の業務に当てはめて、
何がAI化できるかを確かめる

導入のご相談、30分のオンラインデモ、サービス概要資料のご請求。料金・導入期間は業務範囲によって異なるため、まずはお問い合わせください。

SFA/CRM運用を商談軸でつなぐ統合基盤

顧客・担当者・商談・ステージ履歴・提案・見積・見積明細・活動履歴の8台帳と、議事録・提案根拠メモのNoteを商談を軸にひとつながりにする。進捗の要約・失注理由の遡り・見積の叩き台生成が、そのまま会話で行える。

想定シーン

法人向けソリューションの直販営業。商談期間が3〜6か月で、複数の意思決定者が関与する。

課題

  • 「この顧客に前回いくらで提案したか」が担当者の頭の中にしかない
  • 商談の経緯が議事録に散在し、引き継ぎのたびに読み直しが発生する
  • 停滞期間と失注率の関係を、誰も見ていない

保持しているデータ

顧客・担当者・商談・商談ステージ履歴・提案・見積・見積明細・活動履歴の8台帳と、議事録・提案根拠メモ等のNoteが、商談を軸にひとつながりになっている。

AIエージェントリードから分析・改善まで、商談を軸に常時稼働
商談の進捗要約ステージ・次回期日・宿題を一枚に
失注理由の遡り失注理由区分から失注報告Noteまで
見積の叩き台生成類似提案・見積明細と提案根拠メモから
停滞案件の検知停滞期間を見てフォローを促す
コンテキスト基盤商談を軸につながる 8 台帳と Note
顧客
担当者
商談
商談ステージ履歴
提案
見積
見積明細
活動履歴
議事録
提案根拠メモ
軸になる台帳台帳 (Database)Note (文書)
メール・往復履歴商談メモ・議事録提案資料・見積SFA/CRM通話録音・文字起こし

できること

商談の進捗を一枚で要約する

商談ステージ・次回期日・直近の打合せ内容・宿題の有無を、台帳と議事録Noteをまたいで一枚に要約。担当変更・引き継ぎ時にも、資料を作らず経緯を把握できる。

なぜ失注したのかを根拠まで遡る

見積管理台帳の「失注理由区分」だけでなく、なぜそうなったかが書かれた失注報告Noteまで、Relationを辿って一気に開く。属人化していた失注の背景を、誰でも確認できる。

過去実績を根拠に見積の叩き台を生成する

「同業・同規模の新しい引合が来た。過去の類似提案と、失注した理由は?叩き台も作って」と伝えるだけで、提案・見積明細から類似実績を抽出し、提案根拠メモNoteを踏まえたドラフトを生成する。

提案書・RFP対応を要件項目軸でつなぐ統合基盤

提案書・RFP案件・要件項目を中心に、提案パーツ・実績事例・価格条件・レビュー承認履歴の7台帳を要件項目の展開/逆引きでつなぐ。充足診断・初稿生成・想定質問の準備が、その場で終わる。

想定シーン

大手・公共案件を含む提案型営業。RFPへの回答と社内レビューが毎回発生する。

課題

  • 過去の回答文が個人フォルダの提案書に散在し、担当者が異動すると再現できない
  • 要件の充足判定がExcel管理で、対応できない要件に気づくのが提出直前になる
  • 同じレビュー指摘が案件ごとに繰り返され、初稿の品質が上がらない

保持しているデータ

提案書・RFP案件・要件項目を中心に、提案パーツ・実績事例・価格条件・レビュー承認履歴の7台帳が、要件項目の展開/逆引きを軸につながっている。

AIエージェントRFP 受領から提出・質疑まで、要件項目を軸に稼働
要件の充足診断RFP原文から要件を抽出し、実績・価格条件と突合
初稿の生成過去の回答文を流用し、未充足は代替案つきで明示
レビュー指摘の反映過去の指摘を踏まえて初稿を補強
想定質問の準備質疑に向けて質問と回答案を用意
コンテキスト基盤要件項目の展開/逆引きを軸につながる 7 台帳と Note
提案書
RFP案件
要件項目
提案パーツ
実績事例
価格条件
レビュー承認履歴
RFP原文
回答文
レビュー指摘
軸になる台帳台帳 (Database)Note (文書)
個人フォルダの提案書RFP原文Excelの充足判定表レビュー指摘のメール価格表

できること

要件の充足可否を一発診断する

RFP原文Noteから要件を抽出し、実績事例台帳・価格条件マスタと突合して充足/未充足を判定。提出直前に発覚していた対応不可要件を、着手時点で洗い出せる。

過去回答を流用して初稿を作る

同じ要件に過去どう回答し、受注に至ったかを回答文Noteから探して流用。ゼロから書き起こす作業がなくなり、未充足要件は代替案つきで明示される。

レビュー指摘を反映し想定質問を準備する

過去のレビュー指摘Noteを踏まえて初稿を補強し、想定質問と回答案まで用意する。同じ指摘の繰り返しが減り、プレゼン当日の質疑に備えられる。

商談情報のSalesforce自動登録

会議の録音終了を検知して自動発火。議事録生成・構造化抽出を行い、社内運用ルールに基づき自動登録と承認待ちに仕分ける。

Before

現場は入力工数を取れず、リアルタイム反映されず、記載粒度がばらつく

Salesforceは顧客ごとにデータ形式が異なり、API登録では社内運用ルールを満たせない。

After

録音終了を起点に議事録生成・構造化。ルール合致は自動登録、判断要は承認依頼

現場の入力負荷ゼロで、ルール準拠の登録を実現。

流れ

Askhub
STEP 1会議録音終了で自動発火
文字起こし・議事録生成
STEP 2構造化抽出し
社内運用ルールと照合
STEP 3判断が必要な項目のみ
承認・修正
STEP 4Salesforceへ最終登録
01コンサル伴走で顧客ごとに最適化
02社内運用ルールで自動/承認を仕分け
03録音終了から登録までゼロ工数

商談フィードバックの自動化

商談後にAIが毎回自動でフィードバックレポートを生成。会社固有の営業ノウハウを評価軸として形式知化し、商談ごとに数値化する。

Before

上司が同席してフィードバックできるのは月数件

組織の営業ノウハウは個人の暗黙知に閉じたまま。

After

全ての商談でAIが評価レポートを生成。会社固有の評価軸でスコアリング

トップ営業の暗黙知を全員に展開できる仕組みに転換。

流れ

Askhub
STEP 1商談録音終了で自動発火
STEP 2会社固有の評価軸で
スコアリング
STEP 3良い点・改善点・
推奨アクションをレポート
STEP 4営業・マネージャーが確認
01ヒアリング力・ラポール形成・提案適合性など固有の評価軸
02全商談を対象に自動生成。N=1のサンプリングから脱却
03スコアの推移で育成の効果を可視化

営業ナレッジDBの自動構築・活用

商談・メール・提案書・社内Slackを自動でナレッジDBに集約。次回タスク・提案書作成までを自然文で即実行できる土台を作る。

Before

議事録・メール・提案書・Slackがツールごとに分散

引き継ぎや提案準備のたびに、過去文脈の収集からやり直し。

After

日常業務の中で自動抽出・構造化しナレッジDBに蓄積。自然文で問うだけ

「次回商談のタスクは?」「提案書の叩きを作って」に過去文脈を踏まえて即回答。

流れ

Askhub
STEP 1議事録・メール・提案書・
Slackから自動抽出
STEP 2顧客・案件・商談単位で
名寄せ・構造化
STEP 3営業ナレッジDBに蓄積
手入力ゼロ
STEP 4自然文で質問・依頼
過去文脈を踏まえた成果物
01日常業務の中で手入力ゼロで自動蓄積
02顧客ごとに商談・提案・契約・社内議論が一本につながる
03自然文で質問するだけで過去の文脈を踏まえた回答