AIによる営業前クライアント調査の効率化
課題
営業前の準備段階で、クライアントや代理店の調査に1時間以上かかり、営業活動の時間を圧迫していた
成果
プロジェクト概要
営業前のクライアント調査を AI で効率化。クライアント名と商材を入力するだけで、直近の施策・戦略をリサーチし、背景や課題感を特定、さらに自社プロダクトの差し込み余地とストーリー設計まで自動化した事例です。
課題の詳細
営業準備の3つの問題
1. 調査に時間がかかりすぎる
- クライアント調査に 1時間以上 かかる
- Webサイト、プレスリリース、SNS、ニュース記事など多数の情報源を手動で確認
- 本来の営業活動（商談、提案書作成）の時間が圧迫される
2. 調査の質にばらつきがある
- 担当者によって調査の深さが異なる
- 重要な情報を見落とすリスク
- 背景や課題感の分析が表面的になりがち
3. 提案ストーリーの構築が難しい
- 調査結果から「どう自社プロダクトを差し込むか」の設計に時間がかかる
- 論理的なストーリー構築に経験が必要
- 新人営業には特にハードルが高い
実施した施策
AIプロンプト設計
シンプルなインプット
- クライアント名
- 提案する商材名
この2つだけで、以下を自動生成：
- 直近の施策・戦略のリサーチ
- Webサイトの最新情報
- プレスリリース
- ニュース記事
- SNSでの発信内容
- 背景・課題感の特定
- なぜその施策を打っているのか（背景）
- どんな課題を抱えているのか（課題仮説）
- 今後の方向性の予測
- 自社プロダクトの差し込み余地の提案
- クライアントの課題に対して、自社プロダクトがどう貢献できるか
- 具体的な活用シーン
- 提案のストーリーライン
プロンプト構造
【INPUT】
- クライアント名: 〇〇株式会社
- 商材: △△サービス
【OUTPUT】
1. 直近の動向・施策
2. 背景分析
3. 課題仮説
4. 自社プロダクト活用提案
5. 提案ストーリー
技術的特徴
1. 営業が使いやすいシンプル設計
- 入力項目は最小限（名前と商材のみ）
- 特別なツールやシステム不要
- ChatGPTやClaude等の汎用AIで実行可能
2. 包括的な調査範囲
- Web検索による最新情報の取得
- 複数の情報源を横断的に分析
- 関連性の高い情報を自動抽出
3. 戦略的な分析
- 表面的な情報収集だけでなく「背景」「課題」まで深掘り
- 自社プロダクトとの接点を論理的に構築
- 提案ストーリーまで設計
導入プロセス
フェーズ1: ヒアリング・要件定義（1週間）
- 既存の調査プロセスの可視化
- 必要な情報項目の洗い出し
- 営業チームへのヒアリング
フェーズ2: プロンプト設計（1週間）
- 初期プロンプトの作成
- テストと精度検証
- 出力フォーマットの調整
フェーズ3: 実運用・改善（2週間）
- 営業チームでの試験運用
- フィードバック収集
- プロンプトの継続的改善
総導入期間: 約1ヶ月
成果
定量的効果
| 指標 | Before | After | 改善内容 |
|---|---|---|---|
| 調査時間 | 60分以上 | 10-15分 | 75%削減 |
| 情報収集範囲 | 限定的 | 包括的 | 大幅拡大 |
| 提案準備時間 | 調査+ストーリー設計で90分 | 合計15-20分 | 80%削減 |
| 新人の対応力 | 経験が必要 | すぐに高品質な調査が可能 | 標準化 |
経済効果
工数削減による効果
- 営業5名 × 45分削減/件 × 月10件 = 月37.5時間削減
- 年間 約450時間 の創出
- 人件費換算で 年間約135万円 の削減効果
営業成果への貢献
- 準備時間削減により商談数が増加
- 提案の質が向上し、成約率アップ
- 新人営業の立ち上がり期間が短縮
定性的効果
営業準備の質向上
- より深い業界・企業理解
- 論理的で説得力のある提案ストーリー
- クライアントのペインに刺さる提案
営業チームの生産性向上
- 本質的な営業活動（商談、提案書作成）に時間を使える
- 調査のストレスから解放
- 新人でもベテラン並みの調査が可能
標準化による組織力向上
- 調査品質のばらつき解消
- ノウハウの形式知化
- チーム全体のレベルアップ
プロンプト活用のポイント
1. シンプルなインプット設計
複雑な入力項目は使われない。営業が 30秒で入力できる レベルに設計：
✅ 良い例：
- クライアント名: 〇〇株式会社
- 商材: △△サービス
❌ 悪い例（複雑すぎる）：
- クライアント名
- 業種
- 従業員数
- 売上規模
- 課題仮説
- 競合状況
- 提案商材
2. 段階的な出力構造
情報を 論理的な順序 で出力：
- 事実（直近の動向・施策）
- 分析（背景・課題仮説）
- 提案（自社プロダクト活用方法）
- ストーリー（提案の流れ）
3. 継続的な改善
営業チームからのフィードバックを基に、プロンプトを 月1回更新：
- 「この情報が欲しかった」を追加
- 「この情報は不要」を削除
- 出力フォーマットの微調整
活用例
ケース1: 新規開拓営業
INPUT
- クライアント名: A社（大手メーカー）
- 商材: デジタルマーケティング支援
OUTPUT（要約）
- 直近、ECサイトのリニューアルとSNS強化を実施
- 背景: BtoC事業のデジタルシフト加速
- 課題: 広告運用の内製化に苦戦している様子
- 提案: 運用代行ではなく「内製化支援」として差し込む
- ストーリー: 「ECとSNS強化の次のステップは、広告運用の内製化です。御社の戦略に沿った形でご支援します」
ケース2: 既存顧客への追加提案
INPUT
- クライアント名: B社（既存顧客）
- 商材: MA（マーケティングオートメーション）ツール
OUTPUT（要約）
- 直近、採用サイトを刷新し、コンテンツマーケティング強化
- 背景: 人材獲得競争の激化
- 課題: 問い合わせは増えたが、商談化率が低い
- 提案: MAツールでリードナーチャリング自動化
- ストーリー: 「採用サイトのリニューアルで問い合わせは増加。次は『質の高い候補者』を効率的に商談化する仕組みが必要です」
お客様の声
「これまで1時間以上かけていた調査が10分で終わるようになりました。しかも、自分では気づかなかった視点での分析も含まれていて、提案の質が格段に上がっています。」
— セールス担当
「新人でもベテラン並みの調査ができるようになったのが大きいです。立ち上がり期間が大幅に短縮され、すぐに戦力になってくれています。」
— 営業マネージャー
「調査に時間を取られなくなったおかげで、商談数が月に3件増えました。その分、売上にも貢献できています。」
— セールス担当
応用可能性
この AIプロンプトは、以下のような場面でも応用可能です：
- パートナー企業の調査 （代理店、協業先など）
- 競合分析 （競合の最新動向・戦略把握）
- イベント・ウェビナーの企画 （業界トレンドの把握）
- マーケティングコンテンツ作成 （顧客事例の下調べ）
- カスタマーサクセス （既存顧客の状況把握）
導入をご検討の方へ
営業前のクライアント調査を効率化するAIプロンプトは、2-3週間で実装可能な施策です。特別なシステム開発は不要で、汎用のAIツールがあればすぐに始められます。
まずは無料相談にて、貴社の営業プロセスと課題をお聞かせください。最適なプロンプト設計をご提案します。