この記事の要点
- AIが、進行中の商談ごとに失注リスクの有無と度合いを、確信度つきで判断します。
- 営業担当者と営業マネージャーは、失注してから理由を探す振り返りから、危うい商談を早めに立て直す動きに変わります。
- CRM（顧客関係システム）から書き出したCSVで始め、PoC（本格導入の前に効果を確認する試行）は3〜8週が目安です。
失注AIは、進行中の商談が失注に向かっていないかをAIが判断し、危うい商談を早めに営業チームへ知らせるしくみです。クラスフォックスが設計した Vertical Decision AI SaaS の一つで、営業担当者、営業マネージャー、営業企画の判断を支えます。本記事では、営業の現場で起きていること、AIが判断すること、導入後の1日、AIに任せる範囲の決め方、小さく始める手順を順に紹介します。
失注してから理由を探す営業の困りごと
多くの営業組織では、商談が失注になった時点で、はじめて理由が話題になります。営業マネージャーが担当者に聞き取りを行い、価格だったのか、時期だったのか、競合だったのかを振り返ります。しかし、この時点では商談はすでに終わっており、結果を変えることはできません。
商談が危うくなる兆候は、実際にはもっと前から現れています。先方からの返信が遅くなる、決裁者に会えないまま時間が過ぎる、見積もりを出したあと連絡が途絶える、といった変化です。担当者は、これらを経験から感じ取ってはいても、複数の商談を同時に抱えているため、すべてに気を配ることは困難です。
営業マネージャーも、CRM（顧客関係システム）やSFA（営業支援システム）に入力された情報を見て、週次の会議で案件を確認します。ただ、確認できる件数には限りがあります。入力の内容も担当者によってばらつくため、どの商談から先に手を打つべきかの判断は、経験と勘に頼りがちです。
失注AIが判断すること
AIが判断するのは「失注リスク」です。判断のパターンでいえば「リスク・異常の検知」、つまり「危険か、異常か」を見分ける判断にあたります。
AIは、CRMに記録された商談の段階、最後に接触してからの経過、やり取りの回数、見積もりを出してからの日数などを手がかりに判断します。Decision AI は文章を生成するのではなく、決めた型どおりの答えを確率と確信度つきで返します。この業務では、次の3つの型で答えを返します。
| 答えの型 | この業務での問い |
|---|---|
| はい／いいえ | この商談は、いま失注リスクが高い状態か |
| どれを選ぶか | 立て直しのために、どの手を打つか（上長の同席、提案内容の見直し、決裁者への接触など） |
| どの程度か | 各商談の失注リスクの度合いと、手を打つ優先度 |
答えが型で返ってくるため、そのまま営業会議の確認リストや担当者への通知につなげられます。営業マネージャーが全案件を一件ずつ読み解くのではなく、AIが上げた商談から先に確認する流れに変わります。
導入後の営業の1日
たとえば、法人向けのサービスを販売し、数十人の営業担当者がCRMで商談を管理している会社を考えてみます。
朝、営業担当者は、自分の商談一覧を開きます。一覧は失注リスクの高い順に並んでおり、各商談には「見積もり提出後、連絡が途絶えている」「決裁者との接点がない」といった、リスクの根拠が添えられています。担当者は、上から順に今日の動き方を決めます。
日中、営業担当者は、リスクが高いと示された商談に連絡を入れます。AIが示した打ち手の候補を参考に、決裁者への面談を申し入れたり、提案内容を見直したりします。対応した内容はCRMに記録されるため、次の判断にも使われます。
夕方、営業マネージャーは、リスクの高い商談の一覧と、対応の状況を確認します。担当者だけでは動きにくい商談には、自らが同席することを決めます。営業企画は、リスクが高かった商談の傾向を振り返り、提案資料や営業の進め方の改善に生かします。
AIに任せる範囲をどう決めるか
AIの答えには確信度が付きます。この確信度で、どこまでをAIに任せ、どこからを人が判断するかを決めます。
- 確信度95%以上：連絡の途絶えなど、リスクの根拠が明確な商談です。担当者への通知とフォローの依頼を自動で処理します。
- 確信度70〜95%：見積もり後の停滞など、状況の確認が必要な商談です。営業担当者が内容を確認してから、打ち手を決定します。
- 確信度70%未満：大型の案件や、過去に似た商談が少ない案件です。営業マネージャーや専門の担当者が判断します。
この閾（しきい）値は最初から決め打ちにせず、PoC（本格導入の前に効果を確認する試行）で検証して決定します。最初はすべての答えを人が確認し、AIの判断と担当者の見立てがどれくらい一致するかを見てから、任せる範囲を広げていくのが安全です。
失注AIを小さく始める手順
いま使っているCRMは入れ替えません。AIはCRMの上にのる「判断レイヤー」として入り、まずは手元のCSVから始められます。
- 企業は、CRMから商談の履歴をCSVで書き出します。対象は、1つの営業チームや1つの商品に絞ります。
- 過去の商談について、AIの判断と、実際の結果を机上で比較します。この段階では、現場の運用は変えません。
- 見立てが合うことを確認できたら、進行中の商談にAIの判断を提示し、現場の動きの変化を確認します。
PoCの期間は3〜8週が目安です。期間中は、次の5つの指標を測ります。
- 失注リスクの判断と、実際の結果の一致度
- リスクの高い商談への対応までの日数
- 立て直しに成功した商談の件数
- 失注の理由を記録できた割合
- 営業会議での確認にかかる時間
目標とする値は、PoCの前に現状を測ってから、現場と一緒に定めます。効果が確認できた範囲を、ほかのチームや商品へ広げていきます。業務の判断を一つずつAIに任せていくことが、AX（AIトランスフォーメーション）の現実的な一歩です。クラスフォックスの Vertical AI SaaS は、初期費用0円・月額10万円（税別）から、1業務単位で始められます。
営業・顧客接点の判断を支えるほかのAI
営業と顧客の接点には、失注のほかにも、毎日くり返される判断があります。同じ営業・顧客接点のグループには、ほかにも商談や顧客の状況を見分けるソリューションがあります。どの判断から始めるかは、現場で迷う時間が長い業務から選ぶのが近道です。
よくある質問
いま使っているCRMは入れ替える必要がありますか
入れ替える必要はありません。AIはCRMの上にのる判断レイヤーとして入り、まずはCRMから書き出したCSVで始められます。
どのようなデータが必要ですか
商談の段階、接触の履歴、見積もりの提出日、結果（受注・失注）が基本です。まずは手元にある範囲で始め、PoCの中で足りないデータを確認します。
どのくらいの期間で試せますか
PoCは3〜8週が目安です。週ごとに結果を見ながら、進め方と任せる範囲を一緒に決定します。
トップ画像の写真：Photo by Maranda Vandergriff on Unsplash
本記事で紹介する活用シーンは、クラスフォックスが設計した活用構想です。効果は、貴社のデータを使ったPoCで確かめます。
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