プラップノード株式会社様

導入前の課題と導入効果

課題

営業育成における定量的な指標がない
商談データを資産として活用できていない
汎用LLMはチューニング難度が高い

効果

スコアによる客観的なフィードバックが可能に
商談データの活用で案件化率 126％向上
カスタマイズされたAIによる商談要素の特定

選定のポイント

汎用AIにはない「自社仕様」へのカスタマイズ性

一般的な汎用AIではなく、初回商談で特に重要な「KGI（重要目標達成指標）の把握」など、自社固有のプロセスに沿って正確にデータ化できる点を評価。

感情論を排除した「客観データ」によるフィードバック

人が行う指導特有の感情的な反発（ハレーション）を回避できる点を重視。AIとデータによる公平かつ客観的な評価であれば、メンバーが指摘を素直に受け入れやすく、自発的な改善につながると判断した。

活用方法

全商談の自動解析とSlack通知による即時フィードバック

フィールドセールスのオンライン商談データをManeaiが記録・解析。商談終了後、約5〜10分で全社員が参加するSlackチャンネルに、議事録とともにAIによる解析スコアとフィードバックが通知される仕組みを構築した。また、月次で発行される「アセスメントレポート」を活用し、「ラポール形成」や「広報KGI把握」といった重要スキルを個々人のスコアとして可視化。これにより、マネージャーが全商談に同席せずとも、定量データに基づいた的確な育成指導と、ハイパフォーマーのナレッジ共有（型化）を実現している。

お客様の声

以前は商談の過程がブラックボックス化しており、なぜ初回商談から次に繋がらないのか、具体的な要因が特定できていませんでした。汎用的なLLMでの分析も試みましたが、プロンプトの調整など運用難易度が高く定着しませんでした。

導入して最も効果を感じたのは、メンバーが自分の商談を「客観的なデータ」として分析できるようになったことです。上司からの指摘だと「細かい」と反発してしまうような改善点も、AIが同一基準でスコアリングすることで、素直に受け入れられるようになりました。

実際に、難易度の高い「顧客のKGI把握」のスコアがデータ分析により可視化され、具体的なフィードバックによりスコアが大幅に向上するなど、明確な行動変容が起きています。また、Slackで全社に商談内容がオープンになることで、他部署との連携もスムーズになりました。私自身も商談同席や録画確認の時間を削減でき、戦略立案などのマネジメント業務に注力できるようになっています。データに基づいた、強い営業組織への進化を実感しています。

企業情報

■事業内容
デジタルコミュニケーション領域におけるソリューション提供

■設立
2020年3月2日