AI

企業内には、多種多様なドキュメントやナレッジが蓄積されている一方で、これらが散在し、必要な情報を迅速かつ正確に見つけ出すことが困難な場合があります。特に、重要な知見やノウハウを活用できないため、業務効率の低下や同じ問題の再発、重複作業が発生することが課題となっています。

また、情報検索にかかる時間が生産性を阻害し、企業全体の競争力低下につながる可能性があります。

LLM（大規模言語モデル）とRAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用し、企業内に蓄積された膨大なデータやドキュメントを高度に活用可能なエンタープライズサーチシステムを構築します。

このシステムでは、自然言語による質問形式で必要な情報を検索可能にするほか、分散したデータソースを統合して一元的な情報管理を実現します。
また、検索結果に対する要約や洞察の提供を通じて、従業員がより効率的に業務を遂行できるようサポートします。

これにより、情報活用の生産性を大幅に向上させ、企業の競争力強化と持続可能な成長を支援します。
LLMとRAGを活用したエンタープライズサーチは、営業活動にも応用可能です。過去の商談履歴や提案資料、顧客のニーズを瞬時に検索・要約し、商談準備や戦略立案を効率化することで、提案力の向上と成果拡大を支援します。

営業活動において、担当者の経験やスキルに依存する傾向が強く、属人的なスタイルが多いことが課題です。特に、新任の営業担当者は商談経験が少なく、顧客のニーズや課題を適切に引き出すスキルを習得するまでに時間がかかります。

また、実際の商談で失敗するリスクを考慮すると、効果的なトレーニング機会を提供することが重要です。さらに、営業プロセスの改善や標準化が進まないことで、組織全体での商談成功率が向上しないという問題があります。

LLM（大規模言語モデル）とRAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用したAI商談シミュレーションを提供します。このソリューションでは、企業のSFAやCRMに蓄積された商談履歴や顧客情報を基に、リアルな商談シナリオをAIが再現します。

営業担当者はAIを相手にロールプレイ形式で商談を行い、顧客のニーズや課題に応じた適切な応対方法をトレーニングできます。また、AIは応答内容や提案の質をリアルタイムで評価し、改善ポイントを即時フィードバックします。さらに、シナリオは新規提案、価格交渉、クレーム対応など多様なケースに対応可能で、スキル向上を効率的にサポートします。

これにより、個々の営業力を強化するとともに、組織全体で商談の再現性を高め、成果を最大化します。

多くの企業では、顧客から得られる問い合わせ内容やフィードバック、利用データが蓄積されている一方で、それらが十分に活用されていないことが課題です。情報が分散している、分析に時間がかかる、あるいは顧客のニーズや課題が曖昧であるため、プロアクティブな支援ができず、結果的に顧客満足度や契約更新率が低下するリスクがあります。

また、営業やカスタマーサクセス担当者が必要な情報を把握するのに多くの時間を費やしてしまい、効率が悪化しています。

LLM（大規模言語モデル）とRAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用し、ZendeskやCRMシステムに蓄積された問い合わせデータや顧客情報を自動で分析。問い合わせ内容、フィードバック、利用履歴から顧客の課題やニーズを抽出し、簡潔なインサイトレポートを生成します。

このレポートは、リスクの高い顧客や追加提案が可能な顧客を特定し、優先度の高いアクションを提案します。また、トレンド分析を通じて、顧客全体に共通する課題やサービス改善の機会を把握可能にします。

これにより、カスタマーサクセスチームは、迅速かつ的確な対応を行い、顧客体験とビジネス成果の向上を実現します。