卸売業のCRM・SFAを活かして営業AIを導入するには

1. CRM・SFAと営業AIの役割

CRMは顧客との関係や接点を管理する仕組み、SFAは営業活動や案件の進捗を支援する仕組みです。製品によって両者の機能が含まれます。卸営業では、これらに加えて販売管理や商品マスタに情報が分かれていることがあります。

AIを追加するときは、どこに正式な情報を残し、AIが何を参照し、担当者に何を返すかを先に決める必要があります。以下は役割分担の一例です。

既存システムを活かす役割分担の例

例えば、AIが作成した日報をそのまま正式な記録にするのではなく、担当者が確認・修正してからCRMへ反映する運用にします。AIの出力と、会社として確定した記録を区別することが重要です。

2. 訪問準備でどう使うか

包装資材を扱う卸企業で、担当者が得意先を訪問する場面を考えてみましょう。訪問前には、販売管理で購入履歴を調べ、CRMで前回の商談内容を振り返り、商品一覧から提案できる商品を探す必要があります。必要な情報はすでに社内にあっても、それぞれのシステムを開いて確認する作業は、担当者に任されているのではないでしょうか。

ここにAIを追加すると、複数のシステムに分かれた情報を得意先ごとにまとめ、今回の訪問で確認すべきことや、提案する商品の候補を整理できます。

得意先Aの訪問準備

以下は活用方法を説明するための架空の業務例です。実際の導入実績ではありません。

CRM・SFAだけでなく、普段使っているExcelに蓄積された情報も活用対象になります。実際に連携する際は、ファイルの形式や記載内容を確認し、必要な情報を取り出せるようにします。

AIは、これらの情報をもとに訪問時の確認事項をまとめます。 例えば、「在庫調整はどこまで進んでいるか」「来月はどの程度の発注を見込んでいるか」を確認事項として挙げ、必要に応じて代替商品の比較材料を用意します。

担当者は、AIが参照した情報を確認したうえで、今回の訪問で何を聞き、何を提案するかを判断します。 情報を探してまとめる作業をAIが支援し、得意先との関係や現場の状況を踏まえた判断は担当者が行う、という役割分担です。

なお、発注量の減少には、季節による需要の変化や返品、購入商品の変更など、さまざまな理由が考えられます。発注量が減ったという情報だけで、他社に切り替えたと判断することはできません。AIには、変化の理由を断定させず、担当者が得意先に確認するための材料を提示させることが重要です。

提案する商品についても、在庫・納期・取引条件を確認する必要があります。AIが参照できていない情報は「未確認」と表示するなど、担当者が追加で確認すべき点を把握できるようにします。

3. 最初にそろえるデータ

AIの導入にあたって、最初から社内のすべてのデータを集める必要はありません。まずは支援したい業務を一つ決め、その業務に必要な情報が、どのシステムに登録されているかを確認します。

訪問準備を支援する場合は、以下の情報が出発点になります。

得意先を特定する情報

得意先コード、店舗・拠点、担当者などの情報です。同じ得意先でも、CRMと販売管理で異なるコードが使われている場合があります。その場合は、両方のコードを結び付ける対応表を用意し、同じ得意先の情報として扱えるようにする必要があります。

取引の変化を把握する情報

取引日、商品コード、数量、金額などの情報です。購入履歴を比較する際は、返品や取消が含まれていないか、数量の単位がそろっているかも確認します。例えば「箱」と「個」が混在したままでは、発注量の増減を正しく比較できません。

これまでの商談内容を確認する情報

訪問日、商談内容、次回の対応事項などの情報です。前回の面談で何を話し、どのような課題が残っているかを把握するために使います。記録が古い場合や必要な内容が記載されていない場合は、そのことが担当者に伝わる表示にします。

提案する商品を比較する情報

商品コード、規格・仕様、取扱条件などの情報です。商品名が似ていても、規格や販売単位が異なることがあります。商品コードをもとに照合し、現在も取り扱っている商品か、すでに終売している商品かも確認する必要があります。

これらの情報を使う際は、どのシステムから取得した情報で、いつ更新されたものかを確認できることが重要です。例えば、前日時点の在庫データを使っている場合は、その日付を表示し、現在の在庫と誤認されないようにします。

4. API・CSV連携の確認事項

既存システムの情報をAIで利用するには、データを受け渡す方法を決める必要があります。主な選択肢として、システム間で情報をやり取りするためのAPIと、表形式のデータをファイルとして受け渡すCSVがあります。

利用できる方法は、お使いのシステムや契約内容によって異なります。また、情報をどの程度の頻度で更新する必要があるか、AIが作成した内容を既存システムに登録するかによっても、適した方法は変わります。

APIで連携する場合

まず、お使いの契約プランでAPIを利用できるか、必要な情報を取得できるかを確認します。APIが提供されていても、すべての項目を取得できるとは限りません。接続に必要な権限や、利用回数の制限についても確認が必要です。

実際の運用に向けては、接続に使う認証情報の管理方法と、情報を取得できなかった場合の対応も決めておきます。例えば、取得に失敗した情報を再取得する仕組みや、更新が止まっていることを担当者に知らせる仕組みを用意します。

CSVで連携する場合

リアルタイムの更新が必要なく、1日1回などの更新で業務に対応できる場合は、CSVを使って検証を始める方法もあります。

その際は、誰がデータを出力し、どのような方法で受け渡すかを決めます。ファイル内の項目が変更された場合や、データに重複・入力漏れがある場合に、問題を検知できることも重要です。

また、担当者が手作業でファイルを出力・アップロードする場合は、その作業時間も発生します。AIによって業務全体の負担が減っているかを判断するために、こうした準備作業も含めて効果を確認する必要があります。

情報の参照と、既存システムへの登録を分けて考える

最初は、既存システムの情報を参照し、訪問準備に必要な内容をまとめる範囲から始めることができます。

AIが作成した日報などをCRMへ登録する場合は、担当者による確認・修正に加え、登録権限や二重登録の防止、操作履歴の保存についても検討する必要があります。

閲覧権限の扱いも重要です。もともと閲覧できない顧客情報が、AIを通じて見えてしまわないよう、担当者ごとの閲覧範囲を引き継ぐ設計にします。あわせて、取得したデータの保存期間や削除方法、利用するAIサービスでのデータの取り扱いも確認します。

5. 小さく検証する進め方

導入時は、対象となる業務と利用者を絞り、実際の仕事で使えるかを確かめることが重要です。訪問準備を例にすると、次のような手順で進められます。

対象業務と、AIに作成させる内容を決める

例えば、「一つの営業チームを対象に、得意先ごとの購入履歴と前回の商談内容をまとめる」といった形で、支援する範囲を決めます。導入前の作業手順と所要時間も記録しておくことで、導入後に何が変わったかを比較できます。

実際のデータを使い、出力内容を確認する

対象業務のデータを使って、別の得意先の情報が混ざっていないか、必要な情報が更新されているか、閲覧権限が守られているかを確認します。

AIがまとめた内容についても、参照元の情報と一致しているか、記録にない内容を事実のように補っていないかを確認する必要があります。担当者が参照元に戻って確かめられることも、業務で使ううえで重要です。

担当者の確認・修正まで含めて効果を測る

AIが数秒で下書きを作成できても、担当者の修正に時間がかかれば、業務全体の負担は減りません。データの準備、出力内容の確認・修正、既存システムへの登録まで含めて、導入前後の作業時間を比較します。

時間以外にも、訪問前の確認漏れが減ったか、どのような修正が必要だったか、提案候補が実際の商談で使えたかを記録します。提案を見送った場合も、その理由を確認することで改善につなげられます。

比較する際は、対象者や業務の範囲、計測期間などの条件をそろえることが大切です。売上への影響を評価する場合は、価格改定や季節による需要の変化など、AI以外の要因も考慮する必要があります。まずは、対象業務の負担や対応の質がどう変わったかを確かめ、その結果をもとに利用範囲を広げていきます。