AI Sales Enablement
問い合わせ対応から
商談準備まで、AIで整える。
問い合わせ内容を読み取り、追加ヒアリング・返信案・商談前サマリーを自動生成。
人の確認を残しながら、営業初動の質とスピードを高めるAI営業支援エージェントを構築します。
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相談前に使える関連資料
課題の整理、要件定義、社内説明に使える資料をこのサービスの文脈に合わせて選んでいます。
－ SALES WORKFLOW ー
営業初動をAIで支援し、商談の質を上げる
AIに任せる範囲と人が判断する範囲を分け、現場で使える営業支援フローとして設計します
問い合わせ内容の整理
本文から目的、課題、検討状況、緊急度、必要な追加確認を抽出し、対応方針を整理します。
返信案・ヒアリング案の作成
顧客の文脈に合わせて、初回返信案、追加質問、商談前に確認すべき論点を生成します。
商談準備と記録補助
打ち合わせ前サマリー、提案仮説、CRM/SFA入力用メモを作成し、営業担当の準備時間を短縮します。
－ DESIGN POLICY ー
AIに任せる範囲と人が判断する範囲を分ける
商談化に必要なのは、初動品質を安定させ、重要な判断を人が確認できる営業設計です
| 項目 | 属人的な初動対応 | AI営業支援エージェント |
|---|---|---|
| 問い合わせ確認 | 担当者ごとに確認観点がばらつく | 目的・課題・検討状況を一定の観点で整理 |
| 返信準備 | ゼロから文面を作るため初動が遅れやすい | 文脈に合わせた返信案と追加質問を作成 |
| 商談準備 | 事前情報が散らばり、初回提案が浅くなる | 相談内容、仮説、確認事項を事前サマリー化 |
| 判断範囲 | 担当者の経験に依存 | 送信・価格提示・契約条件は人が承認 |
| 改善 | 成功・失注理由が蓄積されにくい | ログをもとに質問、返信、提案仮説を改善 |
－ USE CASES ー
問い合わせ後の商談化率を上げる活用パターン
営業担当を置き換えるのではなく、初動・整理・準備を支援して商談の質を高めます
BtoBサービス企業の問い合わせ対応
問い合わせ本文だけでは、予算感、導入時期、決裁者、既存システム、相談の本気度が見えず、初回返信や商談準備が担当者ごとにばらついていました。
AIが本文を読み取り、追加ヒアリング、返信案、商談前サマリー、提案仮説を生成。担当者は内容を確認して送信・商談設定し、重要な判断は人が行う運用にしました。
RESULTS
初動
返信準備を標準化
商談
事前論点を整理
改善
対応ログを蓄積
－ PRICING ー
対象業務に合わせて個別設計
問い合わせ件数、連携するCRM/SFA、承認フロー、ログ管理、セキュリティ要件により費用が変わります。
まずは30分の相談で、AI化すべき営業プロセス、連携先、必要なガードレール、概算費用を整理します。
AI営業支援エージェント設計・構築
個別見積
初期構築 + 月額運用
－ FAQ ー
よくあるご質問
推奨は、AIが返信案や追加質問を作成し、送信前に人が確認する運用です。価格、契約条件、納期、保証などの重要な内容は、人の承認を必須にします。
はい。テンプレートだけではなく、問い合わせ本文、選択カテゴリ、流入経路、過去の対応方針をもとに、追加確認すべき質問や商談前の論点を生成できます。
連携先のAPI、権限、データ項目、運用ルールを確認したうえで設計します。まずは手動確認つきの運用から始め、段階的に記録補助や通知連携を広げる進め方を推奨します。
対象にする問い合わせ種別、AIに任せる作業、人が承認する作業、保存するログ、個人情報の扱い、既存システムとの連携範囲を決めます。未整理の場合は、要件整理から支援します。
入力データ、参照データ、出力内容、権限、操作ログ、停止条件を設計対象に含めます。機密情報や個人情報を扱う場合は、利用範囲と保管ルールを確認したうえで構築します。
SEE ALSO
社内ナレッジと統合したい場合
営業資料、過去提案、FAQ、事例、契約条件などを参照したい場合は、RAG や権限設計を含めて構築します。回答生成だけでなく、参照元、承認フロー、ログ管理まで一体で設計します。
営業支援エージェント
問い合わせ整理、返信案、商談準備
ナレッジ統合型
社内ナレッジ RAG、大量文書 AI 管理の実装経験
契約書特化
法務 AI、日本法特化
セキュリティ運用
MSSP、24/7 AI セキュリティ運用
－ DIFFERENTIATION ー
GXO の独自強み
AI エージェントは「業務プロセスへの組込み」が本質。人の承認、ログ、改善サイクルまで含めて設計します
運用学習サイクル（継続改善）
質問ログ・正誤フィードバック・社内用語・プロンプト・評価データセットを運用で継続的に蓄積する仕組み。検索・評価・プロンプト・ナレッジグラフの 4 層で貴社特化の精度に育てます。蓄積データは貴社環境内で管理、契約終了時は全量エクスポート・削除が可能
大規模書類 × AI の実装経験
研究・物流・監査の各領域で、大量文書の AI 管理・業務フロー設計を実装した経験。ミッションクリティカルな環境での運用設計ノウハウを保有
「速く作る × 正しく作る」分業
Claude Code / Codex で速く作り、PMO + シニアエンジニアで正しく作る。納期 段階的 圧縮と品質を両立
経済安全保障配慮の AI 選定
米系クラウド + 国産/欧米系 OSS を優先、中国系・ロシア系は原則不採用。機微データを扱う上場準備企業にも対応
LLM プロバイダー切替可能設計
Claude / GPT / Gemini を LLM API 抽象化で切替可能に。AI 進化が早くても貴社の投資は無駄にならない
国内開発体制 + 認定 IT 導入支援事業者
機微な書類・顧客データを国内拠点で処理。デジタル化・AI 導入補助金の認定事業者として申請〜実装まで伴走
－ COMPETITIVE MOAT ー
GXO の7 つの堀
問い合わせ、返信案、商談準備メモ、判断ログを蓄積し、営業活動の改善資産に変えていきます
運用学習サイクルによる貴社特化
質問ログ・正誤フィードバック・プロンプト・ナレッジグラフを運用で継続蓄積し、貴社固有の業務語彙と判断パターンを反映した精度に育てる運用基盤。蓄積データは貴社環境内で管理され、契約終了時は全量エクスポート・削除が可能
大規模ミッションクリティカル領域の実装経験
研究開発・物流・金融・監査などミッションクリティカル領域での大規模 AI システム実装経験。他社ではリスクを取りにくい機微案件への対応力
CRO Copilot 的な継続改善ループ
単発納品でなく「月次レビュー → 改善提案 → 再実装」を標準化。他社は納品で終わり、GXO は 30 日サイクルで進化
横断提案力（AI + DX + セキュリティ + 法務 + 営業）
他社は 1-2 領域のみ。GXO は 5+ 領域を一社内で完結、乗り換え = 5 社の個別契約 + 統合管理の煩雑化
認定 IT 導入支援事業者 補助金込み 費用対効果
補助金で 30-改善 実質投資軽減、認定事業者としての申請支援込み。他社で同等スペック = 補助金なしで自腹
経済安全保障グレードの対応力
上場準備 + 監査対応 + 政府系調達の 3 要件同時クリアできる中堅ベンダーはほぼゼロ。機微データ案件で他社は選択肢から外れる
藤吉直の CRO 壁打ち（経営層直接伴走）
月次で代表直々に経営層と壁打ち。他社の営業担当・SE 対応とは別次元の意思決定速度と提案質
－ CONTACT ー
まずは30分相談で
AI化すべき営業プロセスを整理
問い合わせ対応、ヒアリング、商談設定、CRM入力、フォロー業務のどこからAI化すべきかを確認し、実装範囲と概算費用を整理します。