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タグ: 商談
商談のAI活用事例
Salesforce Agentforceで商談数4〜5割増
AI活用事例の構造図
参照
代替
展開
分担
応対
実績
成果
背景
構造化されたデータ
背景
人による初期対応
AI処理
Agentforceで応対
AI処理
初期対応を自動化
人の役割
高優先顧客に集中
利用
サポートサイトで利用
成果
431万件に対応
成果
商談数4〜5割増
https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2608/03/news030.html
Salesforce Agentforceで商談数4〜5割増
インサイトセールス先行支援で29件の商談アポイント
AI活用事例の構造図
解析
学習
代替
入力
分類
文面
対象
優先
継続
成果
背景
販売データ・営業ログ
課題
空き時間任せの追客
背景
名刺・会話情報
AI処理
訴求・トーク生成
AI処理
追客優先順位の算出
AI処理
名刺を構造化・分類
利用
当日中メール送信
利用
BPOの電話追客
成果
29件の商
談アポイント
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000388.000042366.html
インサイトセールス先行支援で29件の商談アポイント
NECがナレッジワークAI商談記録を1000名規模導入
AI活用事例の構造図
変革推進の中で
データ活用を担う
記録を解析へ
現場で利用
効率化に寄与
拡大へ
背景
AIネイティブ変革
要望
営業イネーブルメント
AI処理
録音・文字起こし
AI処理
レポート・CRM入力
利用
1000名規模で導入
成果
記録・入力の自動化
結論
全社活用拡大を推進
NECがナレッジワークAI商談記録を1000名規模導入
NTTデータの営業AIエージェントで商談準備を支援
AI活用事例の構造図
志向
対象
根拠
検証
確認
活用
実現
実行
到達
整理
要望
意のままの情報活用
課題
商談準備の属人化
背景
Salesforce営業基盤
AI処理
生成AIで仮説構築
AI処理
営業AIエージェント
人の役割
人による確認判断
利用
商談準備の支援
成果
根拠付きの判断実行
結論
課題とデータ設計
https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2026/0728
NTTデータの営業AIエージェントで商談準備を支援
KachiluがSNS商談・採用業務を自動化
AI活用事例の構造図
自動化
入力
確認
対応
実行
記録
背景
事前業務の負担
要望
商談・採用の目標
人の役割
担当者の確認・介入
AI処理
アウトリーチ設計
利用
返信後の対応
利用
SNS・フォーム実行
利用
進捗・履歴管理
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000023.000134185.html
KachiluがSNS商談・採用業務を自動化
日程調整AIエージェントで会議調整を自動化
AI活用事例の構造図
予定参照
自動化
予定確定
負担減
背景
カレンダー予定
課題
調整の往復
AI処理
候補日時の提示
利用
予定と招待を登録
成果
調整負担を軽減
https://biz.moneyforward.com/ai/basic/3613/
日程調整AIエージェントで会議調整を自動化