営業現場やマーケティング部門では、膨大なデータが蓄積されているものの、収益に直結する活用ができていないという課題があります。

• 営業日報・交渉履歴の活用不足

  日々入力される営業日報や交渉記録がナレッジとして共有・蓄積されず、過去の成功事例が埋没していることで、組織としての学習が進まない状況にあります。

• 既存顧客からの収益拡大の停滞

  どの顧客に、いつ、どのような手法でアプローチすべきかの判断が属人的になっており、既存顧客のアップセル・クロスセルの機会を逸しています。

• 顧客ニーズと提案内容のミスマッチ

  顧客の真のニーズを的確に捉えきれず、的外れな提案を行ってしまうことで、商談の成約率が低下しています。

最新のAI技術と統計的アプローチを組み合わせ、営業活動を科学的に最適化します。

• 自然言語処理によるナレッジの活性化

  膨大なテキストデータから顧客ニーズや成功パターンを抽出し、誰でも活用できる形式知へと変換します。

• スコアリングによるターゲット選定

  機械学習（教師あり学習）を用いて顧客リストを精査し、現時点での成約見込みを予測。アプローチすべき優先順位を明確にします。

• 反実仮想技術を用いたNext Best Action（NBA）の提案

  「もし別の施策を行っていたら」という仮想的な状況を分析する反実仮想技術（機械学習と因果推論の融合）を活用。ターゲット顧客ごとに、今後行うべき「最善のアクション」を具体的に提示します。

現場の営業担当者が即座にアクションへ移せるよう、具体的なアウトプットイメージを設計します。

• ユースケース1：営業交渉履歴の企業内活用

  過去の膨大な交渉履歴から、現在の顧客ニーズと類似度の高い成功事例を検索・レコメンドします。これにより行員や営業担当者の提案の幅を広げ、成約率の向上を図ります。

• ユースケース2：成約見込み予測と優先順位の決定

  顧客データベースから「購入しそうなお客様」をAIモデルで特定。実物を見たい、あるいは商品選びに迷っているといった顧客特性に応じ、「イベント案内」や「説明商品数の増加」などの適切なNBAを提示します。

• データ出力による営業支援（アウトプット例）

  「顧客ID」「現在の見込スコア」「推奨されるNBA」「NBA実施後の期待スコア」を一覧化。さらに、顧客ごとの「属性」「契約・接触履歴」に「優良施策（NBA）トップ3」を紐づけた顧客カルテを提供し、対面・非対面を問わず最適な営業活動を支援します。

営業活動のデジタル化と高度化により、以下の価値を創出します。

• 成約率・受注率の大幅な向上

  データに基づき、最も「刺さる」タイミングと手法でアプローチすることで、商談の成功率を劇的に高めます。

• 収益の最大化

  ターゲット選定の精度向上と提案の質の改善により、LTV（顧客生涯価値）の向上と全体の収益拡大を実現します。

• 営業効率の最適化

  無駄なアプローチを削減し、優先順位の高い顧客にリソースを集中させることで、営業組織全体の生産性を最大化します。