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AI Copilotによる営業チームの業務効率改善の実際例

業界:technology 部門:sales 課題:efficiency ソリューション:automation

背景・課題

従来の営業活動では、データ分析やお客様ごとにカスタマイズした提案資料の作成など、事務作業の負担が大きく、営業担当者が商談や関係構築に費やせる時間が制約されていた。

AI活用ソリューション

Microsoft Copilotを営業業務サポートの一部に導入し、お客様ごとの過去商談履歴や問い合わせ履歴を簡単に検索・整理できるようにした。また、定型的なフォローアップメール文章の叩き台作成をAIに任せることで、担当者は重要な判断や内容の個別最適化に時間をかけられる仕組みを構築した。

AI導入前後の変化

導入前 (Before)

  • 営業1名が1日3件のフォローアップが限界だった(データ収集・メール作成等で1件あたり45分程度)。
  • 営業担当者1人あたり月およそ15〜20時間程度の事務作業が削減され、営業活動に使える時間が10%増加した。

導入後 (After)

  • AIを活用したメール下書きとリスト抽出の自動化により、1日5〜6件の顧客フォローが可能となった。最終送信前のカスタマイズや承認フローは従来通り人の目で実施。

イメージ図

AI活用イメージ図

成果・効果・ROI

対応顧客数が約1.5倍。月内の新規商談創出数も20%増加。導入効果は6ヶ月ほどで実感でき、1年後には従来比でコスト削減効果と売上向上の両面が見込まれた。

実事例

Copilotは既存の顧客情報や過去商談データから、次に提案すべき内容の例やメールドラフトを自動で提示。最終決定やアクションは必ず営業担当が判断するプロセスを保っている。

https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-365/copilot/copilot-for-sales

さらなる展開

今後は営業以外にも、サポート部門やアフターフォロー担当による定型メール作成やFAQ自動抽出などへの活用が考えられる。人手での最終チェックを組み合わせることで、品質を維持しつつ自動化領域を拡大する予定。

導入ロードマップ

  1. 現状分析 - 現行の営業プロセスやメール対応業務など、手間のかかる箇所をヒアリング
  2. AI活用領域の特定 - どの業務にAIを使うと業務負担が減るか、リスクや適用範囲も含め検討
  3. PoCおよびパイロット導入 - 一部営業担当者で実際にCopilotを導入し、効果や課題、運用フローを確認
  4. 定着施策と全社展開検討 - 運用上の注意点や成功例をマニュアル化し、他部署への水平展開も検討
  5. 全社展開と継続的改善 - 定着後も運用状況のモニタリングを続け、フィードバックをもとにAI活用範囲を調整

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