営業代行の現場で、AIエージェントを毎日どう使っているか
「AIエージェントって、結局なにに使えるの？」
最近、営業の相談の中でこう聞かれることが増えました。生成AIのツールは入れたけれど、営業の毎日の仕事にはあまり入っていない。そんな会社が多いように感じます。
ディーノは大手企業の新規開拓を代行している会社ですが、社内の営業の現場では、いくつかのAIエージェントを毎日動かしています。派手なものではありません。どれも「人がやると時間がかかるのに、やらないと困る仕事」を肩代わりしているだけです。
この記事では、実際に動いているものを4つ紹介します。
架電の録音を聞いて、フィードバックを返す
一番効いているのが、アポインターの架電音声をAIが聞いて、フィードバックを返す仕組みです。
マネージャーが全員の録音を1本ずつ聞いて返すのは、正直に言って無理があります。でも、録音を聞かずに「もっと明るく」「切り返しを工夫して」と言っても、何も変わりません。
そこで、自社のトークマニュアルをAIに読ませて、録音と照らし合わせて評価させています。文字起こしだけでなく、声のトーンも見ます。返すときは「良かった点」と「直すべき点」を分けて返すようにしています。
Slackで聞くと、数字で答えてくれる
2つ目は、架電の数字にSlackで質問できるBotです。
「今週アポ率が下がったのはなぜ？」と聞くと、架電ログやダッシュボードの数値を見て、出典付きで答えてくれます。数字を見に行く手間がなくなったので、マネージャーがその場で判断できるようになりました。
ここで大事にしているのは、出典を必ず付けさせることです。AIはもっともらしい間違いを返すことがあるので、どの数字から言っているのかが分からない答えは、判断に使えません。
手が止まったら知らせる
3つ目は、架電の間隔を見て、手が止まっているときにマネージャーへ知らせる仕組みです。
リモートで働くメンバーが多いと、どれだけ動けているかは自己申告に頼りがちです。事実で把握できるようになったことで、詰まっている人に早めに声をかけられるようになりました。
キーマンを調べる
4つ目は、営業リストの企業ごとにキーマンを調べるAIです。ウェブで調べた情報には出典URLを付けさせ、別のAIにその出典を確かめさせています。AIの利用料は、1社あたり約15円です。
作って分かったこと
4つとも、最初から上手くいったわけではありません。一番の学びは、精度を上げることよりも「どこに届けるか」のほうが大事だった、ということです。
管理画面を新しく作っても、現場は開きません。Slackのように毎日見ている場所に、すぐ使える形で届いて、はじめて使われるようになりました。AIエージェントが現場で使われるかどうかは、精度よりも置き場所と形で決まる、というのが今の実感です。
もう1つは、判断基準を言葉にしておくことです。トークマニュアルや「良いアポの条件」があいまいなままだと、AIも評価のしようがありません。AIを入れる前に、まず人の基準を書き出す。遠回りに見えて、これが一番の近道でした。
他社の営業組織でも使えるようにしました
こうした仕組みを、他社の営業組織向けに開発・導入する支援も始めました。業務の棚卸しから始めて、まず1つの業務で試作し、効果を確かめてから広げる進め方です。営業データを社外に出せない会社向けに、閉域やオンプレミスの構成にも対応しています。
「生成AIは入れたけど、営業の仕事に組み込めていない」という会社の方は、気軽に相談してください。
営業AIエージェントで任せられる仕事・任せない仕事は、こちらにまとめています。
