想定ケース
ここでは、従業員60名の産業機械商社で営業担当10名の訪問前調査が個人の力量任せになっているケースを想定します。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 業種・規模 | 産業機械商社・従業員60名 |
| 対象部署 | 営業（10名） |
| 対象業務 | 訪問前の顧客企業調査～商談準備 |
お客様の状況と課題
この会社では、訪問前の顧客調査が営業担当の力量次第になっています。
ベテランは1社30分以上かけて公式サイトやニュースを調べる一方、若手はほぼ調べずに訪問しているのが現状です。
相手の事業や近況を知らないまま商談に入るので会話が深まらず、次のアポにもつながりません。
ではベテランに教わればよいかというと、調べ方は本人の頭の中にしかなく、教えるにも時間がかかります。
かといって、1人あたり月15社ほど訪問する営業全員がベテランと同じ水準で調べようとすると、今度は調査だけで大きな時間を食ってしまいます。
実現したいこと
- 会社名を入れるだけで訪問前に読む調査レポートが自動で出てくる状態にする
- 若手とベテランで訪問前の情報量の差をなくし、会話の質を揃える
- ベテランの調査時間を短縮し、浮いた時間を提案準備に回す
- レポートはあくまで下調べ用と位置づけ、事実確認は人が行う
改修の概要
現状は、営業担当が各自のやり方で顧客企業を調べている状態です。
ベテランは公式サイト・ニュース・業界情報を1社30分以上かけて読み込みますが、若手は時間の使い方が分からず、ほぼ調べないまま訪問しているのが実態です。
改修後は、会社名または法人番号を入力すると、AIが公式サイト・公開されているIR情報（上場企業が投資家向けに公開する経営情報）・最近のニュースを収集します。
そのうえで、事業概要・規模・最近の動き・想定される課題の仮説を1枚のレポートに要約する仕組みです。
日経テレコン（新聞・雑誌記事の有料データベース）を契約している場合は、情報源に追加してレポートの厚みを増すこともできます。
営業担当は訪問前にこれを一読するだけでよく、経験によらず会話の質が揃います。
ベテランの調べ方をAIの手順として固定化する改修です。
集める・まとめるは自動化し、仮説の吟味と商談での使い方だけを人に残します。
使用する技術構成
| 役割 | 使用技術 | 選定理由 |
|---|---|---|
| 現場の人が触る部分 | 会社名の入力フォームとレポート（1枚もの） | 操作は会社名を入れるだけ。出力は移動中にスマホで読める分量に揃える |
| 裏側の処理（調査・収集） | 生成AIエージェント | 公式サイト・IR情報・ニュースという複数の情報源を自動で巡回し、必要な箇所を抜き出す |
| 裏側の処理（要約・整形） | 生成AIによるレポート生成 | 事業概要・規模・最近の動き・課題仮説という決まった型に毎回同じ構成で要約する |
| 追加の情報源（任意） | 日経テレコン連携 | 契約済みの場合のみ。新聞・雑誌記事まで含めた調査に広げられる |
効果試算
前提: 人件費単価3,000円/時（営業職の職種別単価・福利厚生込み概算・推定） 全員がベテランと同水準の1社30分調査を行うと仮定した場合との比較です。
| 項目 | Before | After |
|---|---|---|
| 1社あたり調査時間 | 約30分 | 約10分（レポート一読と補足確認） |
| 対応社数 | 月150社（10名×15社） | 同じ |
| 対応人数 | 10名 | 10名 |
| 月間工数 | 約75時間 | 約25時間 |
| 年間人件費換算 | 約270万円 | 約90万円 |
年間削減効果は約180万円（約600時間）と試算しています。
ただし現状は若手が調査していないため、実際の効果は「時間削減」と「若手の商談の質向上」の合算になります。
金額には出ませんが、若手とベテランの情報格差の解消や調査ノウハウの標準化、訪問後の提案準備に使える時間が増えることも効果です。
運用コストの目安（構成パターン別・推定）
| 構成 | ランニングコスト（目安） | 向いているケース |
|---|---|---|
| A. 生成AIの有料プラン活用型 | 月数千円～2万円程度（利用プラン料） | 公開情報だけで足りる。まず小さく始めたい |
| B. 日経テレコン併用型 | Aに加えて記事閲覧の従量料金（既存契約に依存） | 業界紙・新聞記事まで含めた深い調査が必要 |
訪問件数が月150社規模でもAで運用できます。
構築費用はレポートの型や情報源の数によって変わるため、個別にお見積りします。
リスクと対策
| リスク | 内容 | 対策 |
|---|---|---|
| AIの要約の誤り | 要約や課題仮説に事実と異なる内容が混ざる | レポートは仮説であり事実確認前の下調べ用途に限定する。商談で「御社は～ですよね」と断定する材料には使わない |
| 非上場企業の精度低下 | 非上場企業は公開情報が少なく、レポートが薄く精度も下がる | レポートに情報量の少なさを明示する欄を設け、薄い場合は従来通り電話や既存取引の記録で補う |
| 情報の鮮度 | 古いニュースや更新前のサイト情報が混ざる | レポートに収集日と情報源の日付を必ず記載し、読む側が新旧を判断できるようにする |
| 運用の形骸化 | レポートを読まずに訪問する従来の癖に戻る | 訪問報告にレポート確認の有無を1項目入れ、マネージャーが月次で確認する |
導入の進め方と期間の目安
標準的には次の4ステップで、合計1.5～2ヶ月が目安です。
期間は推定で、情報源の数とレポートの型によって変動します。
Step1. ヒアリング・現状把握（約2週間）
ベテランの調べ方を聞き取る。
レポートに載せる項目・情報源・課題仮説の立て方を型に落とす。
Step2. 構築（約2～3週間）
収集と要約の仕組みを構築する。
実在の顧客数十社分でレポートの精度と読みやすさを検証する。
Step3. 並行運用（約1ヶ月）
実際の訪問前にレポートを使ってもらう。
従来の調べ方と突き合わせて、実際に使える下調べになっているかを営業担当の声で確認する。
Step4. 本稼働
並行運用で問題がなければ全員の標準手順に組み込む。
以後も事実確認は商談の場で人が行う。
お客様にお願いすることは、ベテラン営業の方への調べ方ヒアリングのご協力、並行運用期間中の使用感フィードバック、営業ご担当者との週1回・30分程度の打ち合わせの3点です。
業務を止める切り替え作業はありません。
この構成が向く会社・向かない会社
この構成が効果を出しやすいのは、次のような会社です。
- 営業担当が5名以上いて、訪問前準備の質に個人差がある
- 顧客に上場企業や公式サイトが充実した企業が多い
- 新規訪問・久しぶりの訪問が月にまとまった件数ある
逆に、顧客が固定の少数取引先だけで新規訪問がほとんどない場合は、調査の頻度が低く効果が出ません。
顧客の大半が公開情報の少ない小規模事業者の場合も、レポートの精度が出ないため向いていません。