生成AIを活用した営業生産性向上PoCをテプコカスタマーサービスと実施

A．生成AIを活用した提案書作成自動化による稼働削減と提案品質向上

＜課題＞
現在、提案書作成には熟練の営業員で1商談あたり計2時間半程度かかります。提案書には標準テンプレートがありますが、提案書に記載する内容や提案のポイントまでは標準化されておらず、今後新たな営業人員の増加や代理店との協業を見据えた際、経験値の差により現在よりも営業生産性が低下してしまうことが懸念されます。

＜検証内容・評価＞
環境性や経済性の効果算出のような顧客の状況に依存するコンテンツは個別にロジックを作りこみつつ、標準的な提案書やスクリプトについては、生成AIを活用して自動化の実現性を検証しました。その結果、商談までの訪問回数削減と提案品質底上げの効果を確認しました。ロジック部分の生成については、グラフや表の表現を含め提案書全22ページが高い精度で自動化可能であることを確認しました。顧客の情報や課題把握が緩い段階の初回訪問においても、その場で得た情報を提案書に反映しながらコミュニケーションを取ることが可能となるため、再訪問の負荷発生を防ぎ顧客との円滑な提案方針合意が可能です。また、提案内容要約やスクリプト生成の機能は営業のやり方やインプット情報を反映することで、新規営業員を含む組織的な営業力強化が期待できることを確認しました。

B．AIエージェントを活用したインサイドセールス代行

＜課題＞
顧客との接点見直しに伴い、大量の架電によるリードアプローチを行っていたインサイドセールスに替わる手法を検討しています。リードアプローチ段階から対面に切り替えることで1件に対する確度向上は期待できるものの、リードとの継続的な接点量は大きく減少します。

＜検証内容・評価＞
インサイドセールスを代替する手段として、AIエージェントによる電話営業の実現性を検証・評価しました。実際にAIエージェントと会話した検証担当者からのフィードバックで最も多かった回答は「想像していたよりも自然」でした。対話型での自由な会話やイレギュラーな状況でも従来とは比較して柔軟な判断で意図したシナリオへ誘導する結果が確認できました。今後、実用に向けてはAIからの架電に対する信頼性担保が検討事項となっています。資料請求のフォローアップや契約済みの顧客の契約更新等のユースケースでは信頼性の懸念が低く実現可能性が高いとの回答もあり、目的に応じたAIエージェント活用を検討していきます。

C．建物情報調査の自動化による優良リード発掘精度向上

＜課題＞
収益性が高く営業コストがかからないリードの選定において、太陽光パネル設置対象の建物の構造や古さ、屋根の素材や方角といった情報は重要な情報です。このような解像度の高い現地情報は取得が難しく、月に120時間程度をかけて人手で1件ずつマップの航空写真確認を行っています。提案除外対象を選別する効果はありますが、注力したいリードを特定するほどの効果までは得られていません。また、調査可能件数に限りがあることで機会損失の懸念もありました。

＜検証内容・評価＞
独自の航空写真の2D・3D解析が可能な仕組みと登記簿情報を活用し、優良条件建物の自動検出を行い精度向上や運用性を評価しました。
自動化により月120時間程度の削減可能性を確認できました。さらに、指定エリアに対する網羅的な建物検出により、今回検証対象としたエリアで手動調査では発掘に至らなかったインサイドセールスのアプローチ候補が発掘できました。また、これまでの調査では感覚値であった太陽光パネル設置不可条件となる「屋根素材」「建物設置年」「建物所有者」といった情報の精度向上が期待できることも確認できています。また、太陽光パネルの設置年数情報から、新たなターゲット層としてリプレイス提案先の抽出が可能となることも確認できました。

NTTデータグループが描く生成AI活用の未来

NTTデータグループは、積極的なAI活用の推進とガバナンスの両輪でお客さまのビジネス、当社のビジネスの変革を推進します。お客さまのビジネスでは、AIエージェントが指示に応じ自律的に対象業務のタスクを抽出・整理・実行する「SmartAgent™」の実現をめざします。当社のビジネスでは、ソフトウェア開発の大幅な生産性向上や実践的生成AI人財の育成を加速します。これにより、人手不足等の社会課題解決に貢献するとともに、人が付加価値の高い業務領域に注力できる世界を実現していきます。