氏名：渡辺 浩一
年齢：39歳
仕事：金融システム開発会社・営業統括部長
家族：妻（38歳）、長女（14歳・中学生）、長男（11歳・小学生）
状況：「測定なくして、管理なし」を信条とする、典型的な現代のセールスリーダー。日々CRMダッシュボードとにらめっこし、データドリブンな組織を運営している自負がある。しかし、活動量やパイプラインといった量的データは豊富にある一方で、商談の中身という質的データが欠けていることに根本的な課題を感じている。なぜトップセールスは売れるのか、その「なぜ」の部分を解明し、組織全体のパフォーマンスを底上げする次の一手を模索している。
俺のダッシュボードは、嘘をついていた。いや、正確に言えば、真実の半分しか語っていなかった。
俺の朝は、CRMのダッシュボードを睨むことから始まる。パイプライン、活動量、受注予測。数字は嘘をつかない。俺はそう信じ、データドリブンな営業組織を作り上げてきた自負があった。
だが、ここ1年、その「数字」が奇妙な動きを見せていた。SFA上の予測スコアはAランク。活動量も十分。しかし、最終局面で失注する案件が明らかに増えていたのだ。データ上は「勝てるはずの試合」を、なぜか落とし続けている。
答えはCRMの中にはなかった。俺が本当に知りたいのは、結果に至るまでの「プロセス」、つまり商談の中身そのものだった。そんな時、「AIセールスアナリスト」に出会った。藁にもすがる思いで、先月失注したB社との「Aランク」案件のデータを分析にかけた。
表示された【 商談評価：一致度 35% 】というスコアを見て、俺は愕然とした。
CRM上はAランクでも、商談の「質」はEランクだったのだ。AIの【 論点のギャップ分析 】はさらに残酷な事実を突きつけた。
【 論点のギャップ分析 】
『相手の最優先は「時間短縮・直感的操作性」なのに対し、自社は「研修で慣れさせる＋価格5%値引き」で応じており、論点が交差』
俺たちは、ゴールの位置も知らずに、ただがむしゃらにボールを蹴っていただけだった。
今、俺の朝の日課が一つ増えた。CRMの数字と、AIが示す「商談の質」のスコアを並べて見ることだ。数字の裏に隠された真実を暴き出す。それこそが、本当のデータドリブン経営だと確信している。
本ストーリーで利用したAIを学ぶ
- AI活用リスト No.1： 商談の要約 + 評価 + 分析
- CRMが管理する「量的データ」に加え、商談の「質的データ」を可視化します。
- AIが商談の録音データを解析し、自動要約はもちろん、「ディール評価スコア」「重要キーワード分析」、そして具体的な「ネクストアクション」を提示。これにより、営業活動のブラックボックスを解消します。
- 担当者が自身の記憶やSFAスコアといった断片的な情報に頼らず、商談の全容を客観的なデータで振り返ることが可能になります。AIが会話の論点のズレや、顧客が多用する成功/失敗キーワードを分析・可視化することで、顧客の真のニーズに基づいた的確な提案を行い、失注リスクを低減させ、顧客満足度を向上させます。
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