起業して３週間。AIで自動化して正解だった11のこと

「せっかくAI時代に起業したんだから、できることは全部自動化しよう」

共同創業者の菊池と、そんな話をしました。

EiMUの仕事に専念して約3週間。

結果、起業前の想像よりもはるかに多くの仕事を、AIの力で自動化・省力化できています。

営業資料、商談準備、売上や費用の管理、契約、経理、開発。

最初に「ここまでできるんだ」と驚いたのは、営業資料です。

私はもともと、資料をあまり使わない営業でした。相手の話を深く聞き、ディスカッションペーパーを使って一緒に考える。あまりやってこなかったため、資料を作るのも苦手。とはいえAIのスライドはそのままでは使い物にならないと思っていました。

でも、EiMUのことをまだ知らない方に、EiMUのことを伝えるには最低限の資料が要る。

せっかくならと、AIと初回商談の資料を作ってみると、話の順番も図の見せ方も、自分で作るよりいいと思いました。手直しも自由自在です。

資料づくりを皮切りに、ほかの仕事にも広げました。今日は、その一端だけでも見ていただければと思います。

事業開発の合間に進めているので、まだまだやれることばかりですが、ご笑覧いただけると嬉しいです＾＾

3週間で動かした11の仕事

【営業編】1. 営業資料の初稿と型をAIと作る

営業資料は、AIのたたき台を商談で使い、顧客の反応をもとに育てられるようになりました。

白紙からスライドを組む代わりに、AIが作った原稿と画面を見て議論を始めます。初回面談用の資料も、個別提案も、仮提案の型も作っています。録音や商談記録から、相手が話したこと、こちらの仮説、まだ確認できていないことを分けて原稿にします。

次の2枚は、初回商談資料です。プロフィールは掲載用に表記と配置を調整しました。経歴だけでなく「その経験をどう支援に生かすか」を一枚にまとめ、製品と人による支援も、アイコンと短い説明で一覧できます。

うまくいった理由は二つあります。

一つは、Figmaにスライドのコンポーネントを用意し、使う型を先に決めたこと。

AIに「いい感じのスライド」を一から頼むのではなく、文章や図を置く場所から考えられます。

もう一つは、資料を作って終わりにしなかったことです。

実際の商談で何を話したか、どのページを使い、どのページを使わなかったか。顧客の反応を元に、説明の順番や残すページを見直す。商談記録と資料を行き来して、初回面談や仮提案の型を育てています。

私が時間を使うのは、提案の狙いと、顧客にどこまで言えるかの判断です。ページの組み直しや表示の点検はAIに任せられるようになりました。

【営業編】2. 資料レビューをサイト上の注釈で進める

資料レビューのためだけのすり合わせミーティングは、0回になりました。

資料を共同で作るとき、「このページの右上の箱を直したい」を伝えるだけでも打ち合わせが必要になることがあります。EiMUでは、スライドをChatGPTの社内限定サイトで開き、気になった位置にそのまま注釈を付けてレビューしています。

コメントには「この言葉を変える」「この図の幅を広げる」といった修正箇所が残る。AIは元の原稿やスライドへ戻って直し、更新したページを同じ場所で見せる。実際の提案資料でも、位置を指定したコメントをまとめて反映し、サイトを更新しました。

菊池との資料づくりでも、意図を長い会議で説明する代わりに、画面上で差分を見ながら話せます。

過去の商談記録を一緒に参照できるのも大きいです。「この表現は、相手が実際に話したことと合っているか」を、記憶だけに頼らず確認できます。最終的にどの資料を誰に見せるかは、人が決めています。

【営業編】3. 会議記録を次の商談準備につなぐ

商談の記録を残すだけで終わらせず、次の商談で何を聞くかの準備に変えています。

オンライン会議の録画や文字起こしは残していても、「データはあるのに使えていない」という声を聞きます。私たちも、以前は会社情報を調べて仮説をたくさん並べたのに、商談では使わないことがありました。

そこで、準備と実際の会話を照合し、次に役立つものを残すやり方へ変えています。

録音から文字起こしと会議記録を作り、過去の連絡、案件の経緯、公開情報と合わせて次回の準備に使う。
準備では、目的と主な質問を絞り、仮説と反証も置く。面談後には、実際の発言や反応を見て、資料の説明順も見直しています。準備した問いのうち使えたものを次回の型へ残しています。

一回で準備・商談の正解が分かるわけではありません。「今回は何を確かめる面談か」に合わせ、準備の型を変えていけることに可能性を感じています。

【営業編】4. フォーキャストと予定工数をその場で更新する

案件の前提を直して表を作り直せば、売上ヨミと二人の予定工数がすぐ見える。フォーキャストと予定工数のすり合わせのためのミーティングは、一度もやっていません。

おかげさまで案件が増えてきており、管理が必要になりました。

売上だけを見ても、引き受けられるかは決められない。EiMUの事業方針とあうか、顧客に価値を返せるのか、物理的に時間があるのか。考えることはたくさんあります。

面談記録や連絡で条件が変わったら、まず案件ごとの記録を更新する。私も菊池も必要な前提を直せるようにし、そこから月別の売上見込みと、それぞれの予定工数を再集計します。

別の話をしていて工数への影響に気づいたときも、予定を直して表を作り直せる。二人が同じ更新版を見て、案件を受ける余地を話せます。

表には更新時点があるので、判断前に元の案件情報と版を確かめます。

【バックオフィス編】5. 会計実績と売上・費用の見込みをPLにつなぐ

売上や支払いの前提を直して表を作り直すと、利益と現金の見通しまで追えます。

売上の見込みだけでは、会社のお金は見えません。会計ソフトのfreeeをAIが読めるよう、MCPで接続しました。損益計画（PL）には、freeeから読み取った過去の費用実績と、案件ごとの売上ヨミ、これからの支払予定を置き、利益と現金の見込みを見ています。

管理表には、案件別の売上見込み、支払先別の費用予定、売上・費用・損益をまとめるサマリがあります。

このPLを更新するのは、私だけではありません。菊池もdotに変更したい前提を伝え、更新結果を確認しています。二人が同じ表を見て、何を変えたら利益や現金の見込みがどう動くかを追える。数字を合わせるためだけの会議を開かずに済むのが便利です。

例えば、ある案件の開始月を動かしたら、月別の売上が変わる。支払いの時期を動かしたら、同じ月の現金残高の見込みが変わる。どの前提を変えた結果なのかを辿れます。

会計実績の読み取りと、先の見込みを置く作業は分けています。見込みと実績のずれを次の更新で確かめ、予測の精度を上げていきます。

【バックオフィス編】6. 契約台帳と署名済み原本の抜けを点検する

「締結済みなのに原本がない」。そんな保存漏れを、Botが知らせてくれます。もはや秘書ですね。

後から契約を探すことにならないよう、「一契約一行、一契約一フォルダ」で管理することにしました。

AIに依頼すると、スプレッドシートの契約台帳を更新し、対応するDriveのフォルダと署名済み原本を整理します。Google Apps Scriptは台帳、原本、電子契約の通知メールを定期的に照合し、抜けがあれば知らせます。

人は全件を目視で突き合わせる代わりに、対応が必要な行だけを見ることができます。

マインドシェアが事業に向くよう、こういったバックオフィスの自動化（自動化できなくても、忘れられる仕組み）は重要ですね。やれる会社は今すぐやった方がいいです。

【バックオフィス編】7. Googleコンタクトへの登録を自動化する

名刺、メール、予定の連絡先をGoogleコンタクトに集め、会った人を探せる小さなCRMにしました。

人と会うたびに、名前やメールアドレスを一件ずつ連絡先へ転記する作業を減らしました。送信メールの宛先とカレンダーの参加者は、毎朝Googleコンタクトへ取り込む設定で運用しています。受信メールの署名から分かる会社名などは、連絡先の属性の補完に使います。

名刺は、出力したデータをAIが読み、依頼したときに連絡先へ登録しています。

地味に面倒なのが「カレンダーで顧客を招待する」とき。Googleコンタクトにいないとアドレスを毎度探す必要があり、時間のロスとストレスがありました。

今はもうその心配もゼロ。

会うたびに同じ情報をいくつもの場所へ手入力する仕事が減ります。

【バックオフィス編】8. 経理Botが締切を知らせ、AIが下書きを用意する

経理BotとAIを組み合わせて、次にやる仕事を知らせ、下書きまで用意する「オンライン秘書」にしました。

バックオフィスの仕事は、一件ずつは小さくても、やることが尽きません。「何を、いまやらないといけないか」が分からなくなるのが一番困ります。

月次の仕事は、作業日に合わせてSlackのBotが案内し、進んでいなければ催促するようにしています。予定表に締切を並べるだけでなく、動くタイミングで知らせる。

Slackが明確に送信を拒んだときはメールへ切り替え、Botが止まった場合に備えてカレンダーからも通知します。（漏れたら各所に迷惑がかかるので）

会計では、freeeのデータを照合して確認候補を出しています。請求書や見積書を作るときの確認事項も社内ルールにまとめ、私と菊池のどちらがAIに頼んでも、同じルールに沿って進められるようにしました。請求書は契約条件をもとに下書きまで用意し、内容の確認と送付は人が行います。

【コミュニケーション・開発編】9. 業界ニュースを集め、発信の草稿を作る

営業とAIの新着を短く届ける、社内向けのAIニュースレターを作りました。

新着と重複を確かめ、記事の題名と出典を残して社内Slackへ要約を流します。X投稿の草稿も同じ場所に置くので、私は元の記事を読んで発信する価値があるかを判断できます。

【コミュニケーション・開発編】10. 製品開発の仕様から受入確認までAIと進める

菊池が何を作るかを決めれば、仕様化から実装・レビュー・受入確認までAIと進められます。

菊池が開発の狙いと、どこまでできれば完成かを決めます。AIはそれを目的、仕様、作業に分けて実装へ進める。別の視点でコードをレビューし、指摘を直して、テストと受入条件を確かめてから開発用コードへ統合します。

私が入るのは、営業現場でどう使われるかという判断が必要なところです。技術の判断は菊池が担い、実装や一次レビューはAIと進める。二人で全工程を細かくすり合わせずに開発できるのが、この進め方の良さです。

【コミュニケーション・開発編】11. 日々の記録を、次の仕事の文脈として渡す

毎日の判断の背景まで残しておくと、菊池が状況をつかみ、AIも次の仕事に経緯を使えます。

私が商談の経緯や判断をデイリーノートに残すと、AIが短くまとめて社内Slackの#dailyへ届けます。菊池の開発についても、自動生成のデイリーノートなどを読むことで、私が「いま何を進めているのか」を大まかにつかめるようになりました。「開発で何をしているか分からない」状態だったんですが、大きく進んでいます。

つまり、単なる作業報告ではなく、「なぜ今この案件を優先したか」「何をまだ決めていないか」という思考の文脈を、次の資料や開発の判断へ渡しています。

菊池と仕事を進めていて、状況をすり合わせるためだけの会議はほとんど要らなくなったと感じています。

資料レビューや売上見込み・予定工数の数字合わせのためだけに開くミーティングは、一度もしていません。

もちろん、互いの仕事に影響することや経営の判断は二人で話します。顔を合わせたときは、顧客のこと、エモい話、あとは雑談が多いですｗ

進捗を読み合わせるためだけの時間が減ったのは、思っていた以上に大きいです。

仕事の前提を変える

仕組みがまだ固まっていない会社で、営業資料からPL、契約、開発までAIと進められました。過去の慣行に縛られずに仕事のルールを考えられる環境で、ここまでできると知れたことは大きかったです。

私に起きた一番大きな変化は、「仕事の捉え方」です。

「資料は人が作るもの」「この確認は人がやるもの」と決めてから考えると、その前提のまま仕事が組まれます。先に「全部をAIでやるとしたら、何ができるか」と問い直す。すると、これも任せられる、ここは人が判断すべきだ、という境目が見えてきます。

契約なら、台帳と原本をどこに置き、何が揃えば終わりかを決める。資料なら、面談の事実と仮説を分け、後から人が直せる形までを完成条件にする。繰り返す処理はコードへ、記録を読んで原稿を作る仕事はAIへ、送信や署名、顧客への提案の最終判断は人へ。特別な魔法があるのではなく、仕事のルールを更新することが出発点でした。

これから企業のAI活用や、AIプロダクトが現場で使われるまでを支援するなら、まず私たち自身がやり切りたい。実際に動くものも、うまくいかずに直したものも見せていく。それがどんなセールストークより、EiMUを信頼していただく材料になると思っています。

まだまだできることばかりです。使い続け、直し続けて、分かったことをこれからも発信していきます！

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【ポッドキャストをはじめました！】
菊池さんと2人で、起業に至った経緯を話したポッドキャストも公開しています。今後は、営業の仕事に役立つ話もどんどんしていく予定です。よかったら、隙間時間に聞いてもらえたら嬉しいです！

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プレスリリース