営業報告の統合DB化と、提案書のAI下書き化

守秘のため、社名・固有の数値の一部を伏せて掲載しています。

支援前の課題

• 依頼・訪問・完了の報告が別々の帳票に残り、1件の案件として追えない
• 提案書づくりが担当者任せで、失注理由も共有されていない
• 提案書のたびに商品情報や画像を探し、手で組み立てている

取り組み

1. 営業報告の統合DB化

営業報告4帳票・2,439件を分析したところ、案件IDがなく、訪問から完了までを自動で結べるのは**58.3%**にとどまることが分かりました。取得はPower Automate、DBへの差分反映はClaude Codeという2段階の流れを組み、「完了」を「良い完了／悪い完了＋失注理由」に分けて記録できるようにしました。

2. 提案書のAI下書き化

既存の提案書5点・計35ページを比較して、共通の標準フォーマットを1つに定めました。顧客の困りごとと商品3点を入れると、9ページの3案比較提案書をAIが下書きします。商品画像・価格は商品マスタから自動で差し込みます。

• AIは下書きまで。最終確認と印刷は人が行う
• 補助金はWeb検索で候補を出すが自動では確定せず、「要確認」として残す

3. 営業相談AIの試作

過去事例と価格表をもとに答える社内チャットを試作し、架空データのテスト5ケースに合格しました。回答には根拠を表示し、人が承認する前提で運用します。

変化

• データの持ち方（案件ID、完了の定義、原本と加工後の分離）を、経営者自身が判断できるようになった
• 提案書が「担当者の腕」から「共通フォーマット＋AI下書き＋人の確認」に変わった
• 自動で承認してよい操作と、人が承認する操作の線引きを自社のルールとして持てた

未計測・今後

• 提案書の作成時間の前後比較は未計測（実案件で計測予定）
• 営業相談AIは架空データでの検証のみ。実データでの精度はこれから検証します