営業の事例探しに10分かかっていたので、GASで約2分に短縮する検索ツールを作った話
営業の仕事をしていると、クライアントへの提案を考える際に、過去の事例を探す機会がよくあります。
例えば、新しい商材の広告企画を提案するとき。
「過去に似たような商材を扱った事例はないか」「同じジャンルの企業が、どのような広告施策を実施していたか」といった情報があると、クライアントにも提案内容をイメージしてもらいやすくなります。
私が普段携わっている仕事でも、過去の掲載事例を参考にしながら提案内容を考えることが多くあります。
ただ、この事例を探すのが意外と面倒でした。
これまでは、過去の掲載事例がまとまったスプレッドシートを開き、会社名や記事タイトルを確認しながら、使えそうなものを一つずつ探していました。
しかも、複数の媒体を扱っているため、それぞれの一覧を確認する必要があります。
そこで今回、Google Apps Script（GAS）とGoogleスプレッドシートを使って、営業で使えそうな類似事例をまとめて検索できるツールを作りました。
検索したい商材のキーワードやジャンル、媒体を指定するだけで、関連する事例を一覧で確認できる仕組みです。
実際に営業メンバー約15名に展開し、それまで平均10分ほどかかっていた事例検索を、約2分に短縮することができました。
今回は、このツールを作った背景や、特にこだわった検索ロジックについて紹介します。
過去の事例はあるのに、探すのが大変だった
営業で提案を考える際、過去の事例は重要な情報になります。
例えば、家電ジャンルの商材を提案するのであれば、過去に似たような商品を紹介した記事を探したいですし、インテリア関連の商材であれば、そのジャンルに近い掲載事例を参考にしたいと考えます。
ただ、社内で管理している一覧には、会社名や商材名、記事タイトルなどが並んでいるものの、提案したい内容に近い事例をすぐに見つけられる状態ではありませんでした。
会社名を見ても、何の商材を扱った記事なのかわからないことがあります。
記事タイトルだけでは、具体的な内容を判断できないこともあります。
そのため、気になった事例を一つずつ開いて確認し、違ったらまた別の記事を探す、という作業を繰り返していました。
また、長く営業を担当しているメンバーであれば、過去にどんな事例があったかをある程度覚えていることもあります。
一方で、新しく入ったメンバーや、普段担当していないジャンルの提案をするメンバーにとっては、さらに探すのが大変になります。
社内に情報は蓄積されているのに、必要なときにうまく活用できていない。
この状態をもう少し改善できないかと考えたのが、今回の開発のきっかけです。
欲しかったのは、営業で使える事例を探す仕組み
単純に過去の記事を探すだけなら、Webサイトの検索機能などでもある程度は対応できます。
ただ、今回やりたかったのは、記事そのものを探すことではありません。
これから提案する商材やジャンルに近い事例を、できるだけ簡単に見つけられるようにすることです。
そこで、検索画面には次の4つの項目を用意しました。
検索キーワード
媒体
ジャンル
表示件数
例えば、ある媒体でイヤホン関連の商材を提案したい場合は、媒体を選び、キーワードに「イヤホン」と入力します。
すると、その条件に関連する過去の掲載事例が一覧で表示される仕組みです。
検索結果には、会社名、プロダクト名、ジャンル、記事タイトル、掲載日などを表示し、元の記事へ直接移動できるリンクも付けました。
また、普段から使っているGoogleスプレッドシート上に検索画面を作っています。
新しいシステムの使い方を覚える必要がなく、営業メンバーが普段の業務の延長で使えるようにしたかったからです。
ただ、単純にキーワードが一致した記事を並べるだけでは、使いたい事例がすぐに見つかるとは限りません。
そこで、検索結果の表示順を決めるロジックにもこだわりました。
検索結果の表示順を決めるロジックを工夫した
今回、特に時間をかけたのがこの部分です。
例えば「イヤホン」と検索した場合。
イヤホンをメインに紹介している記事と、本文の中でイヤホンという言葉が一度登場するだけの記事では、営業事例としての関連性が違うと思います。
そこで、検索キーワードが記事のどの項目に含まれているかによって、点数を変える仕組みにしました。
具体的には、以下のような重みを設定しています。
会社名・プロダクト名：12点
記事タイトル：10点
ジャンル：6点
記事の説明文：4点
本文抜粋：2点
※基本スコアの一部です。実際には取得した記事タイトルや一致回数、複数キーワードの一致なども計算しています。
会社名やプロダクト名、記事タイトルの点数を高くしているのは、営業で事例を探す際に重要な情報だと考えたからです。
また、「AI 家電」のように複数のキーワードで検索した場合には、両方の言葉に一致する記事を優先しやすくするため、追加で点数を付けています。
こうして計算したスコアをもとに、関連性が高いと判断された事例から順番に表示するようにしました。
もちろん、点数が高ければ必ず使える事例というわけではありません。
ただ、営業担当者が普段どのような情報を手がかりに事例を探しているのかを考えて、その判断基準を検索の仕組みに落とし込んでいます。
表記ゆれや本文検索にも対応
もう一つ工夫したのが、検索キーワードの表記ゆれへの対応です。
例えば「AI」と「生成AI」「人工知能」、「スマホ」と「スマートフォン」など、同じような内容でも記事によって使われる言葉は異なります。
そこで、よく使う言葉については関連するキーワードをあらかじめ登録し、検索時に一緒に探せるようにしました。
ただし、元のキーワードと関連語の重要度は同じにしていません。
入力された言葉には1.0、追加した関連語には0.6の重みを設定し、元の検索キーワードを優先しています。
さらに、管理シートに登録されている情報だけでなく、実際の記事ページからタイトルや説明文、本文の一部も取得し、検索対象に加えています。
これによって、記事タイトルにキーワードが含まれていなくても、本文に関連する内容があれば検索結果に表示できます。
また、検索結果には「会社名一致」「タイトル一致」「本文一致」といったヒット理由も表示するようにしました。
単に事例を並べるだけでなく、なぜその記事が表示されたのかを確認できることで、営業担当者が使えそうな事例を判断しやすくなると考えたためです。
なお、今回の検索処理では、外部のAI検索APIを毎回呼び出しているわけではありません。
GAS上で動く独自のスコアリングと、あらかじめ登録した関連語を組み合わせた仕組みです。
作った後の運用も考える
検索ツールは、作った後の運用も大切です。
新しい記事が掲載されるたびに検索対象も増えるため、毎回手作業で情報を追加していては、管理する側の負担が大きくなります。
そこで、新しい記事URLを判定し、記事タイトルや説明文、本文抜粋などを取得して保存する仕組みも作りました。
また、検索用のデータについても、元の情報に追加や変更があったかを判定して更新できるようにしています。
こうした裏側の処理は営業メンバーからは見えませんが、日常的に使うツールだからこそ、継続して管理しやすいことも意識しました。
営業メンバー約15名に展開し、検索時間を約80％短縮
完成した検索ツールは、営業メンバー約15名に展開しました。
これまでは媒体ごとの一覧を開き、会社名や記事タイトルを確認しながら事例を探していましたが、今回のツールではキーワードやジャンル、媒体を指定するだけで、関連する事例をまとめて確認できます。
検索結果もスコアの高い順に表示されるため、使えそうな事例から確認できます。
その結果、平均10分ほどかかっていた事例検索を、約2分に短縮することができました。
約80％の時間短縮です。
もちろん、検索内容によっては追加で記事を確認する必要がありますし、すべての検索で意図した結果が出るわけではありません。
ただ、今回の取り組みで良かったのは、単に検索時間が短くなったことだけではないと思っています。
過去の事例を、特定の営業担当者の経験や記憶に頼らず、チーム全体で活用しやすくなったことです。
検索に使っていた時間を減らせば、その分、クライアントの課題を考えたり、提案内容を検討したりする時間を増やせます。
今回も、そうした本来時間を使いたい業務に集中しやすくすることを目指して開発しました。
今回の開発で感じたこと
今回の取り組みを振り返ると、大切だったのは検索ツールを作ること自体ではなかったと思います。
もともとの課題は、営業メンバーが提案に使う事例を探すのに時間がかかっていることでした。
情報はすでに社内に蓄積されていましたが、それを探す仕組みが、営業担当者の実際の使い方に合っていなかったのです。
そこで、営業ではどのような情報を手がかりに事例を探すのか、どんな順番で結果が表示されると使いやすいのかを考え、必要な機能や検索ロジックを設計しました。
技術的にはGASとスプレッドシートを中心とした構成ですが、実際の業務に合わせて工夫することで、日々の仕事を改善できました。
現場でどんなことに時間がかかっているのかを理解し、実際に使う人に合った仕組みを作る。
そして、作って終わりではなく、チームで活用できる状態にする。
今回の事例検索ツールは、そうしたことを考えながら取り組んだ業務改善の一つです。
業務改善・ツール開発のご相談について
今回のような社内の事例検索ツールをはじめ、GASや生成AIなどを活用した業務改善に取り組んでいます。
また、本業とは別に、業務委託で業務プロセスの整理・BPR、AI導入や業務自動化などのコンサルティングにも携わっています。
例えば、社内に蓄積された情報をもっと活用しやすくしたい、営業の提案準備を効率化したい、既存の業務をAIや自動化によって改善したい、といったご相談です。
必ずしも大がかりなシステム開発である必要はありません。
課題の整理から改善方法の検討、必要なツールの設計・開発まで、実際の業務に合わせて一緒に考えられればと思います。
「こんなこともできるのかな？」という段階でも構いません。
お問い合わせ
ここまで読んでいただき、ありがとうございました。
今後も、実際の業務で作ったツールや、業務改善に取り組む中で考えたことなどを紹介していこうと思います。
