まず、現場で何が起きているのか
法人営業チームが、過去提案、価格表、顧客指定書式を参照して提案書と見積書を作る想定です。
資料探しと転記に時間がかかり、担当者ごとに品質や形式がばらつきます。
想定する業務量は月100〜150件の提案・見積です。一件だけなら、人が頑張れば対応できます。しかし、毎日繰り返されると話は別です。小さな待ち時間と確認漏れが積み重なり、いつの間にか担当者の一日を奪っていきます。必要なのは、AIという新しい道具を一つ増やすことではありません。依頼を受け、資料を探し、判断し、結果を残す。この仕事全体をつなぐことが必要です。
AI Agentは、ここまで仕事を進めます
類似案件、価格表、指定書式を照合し、担当者が確認しやすい初稿を作成します。
具体的には、過去案件と価格表を参照、指定テンプレートへ自動入力、不足項目と確認点を明示までを一続きで進めます。ここで大切なのは、それぞれの作業を別々に早くすることではありません。前の結果を次の判断へ渡し、最後まで止めないことです。もちろん、何を根拠に処理したのかは後から確認できます。
使う情報は、CRM、価格マスター、文書管理、見積システムにあります。新しいシステムに全部移すことから始めるのではありません。現場が今使っている環境を活かし、分断された情報の間をAI Agentがつなぎます。
自動化の中心は、判断基準です
この業務で必要なのは、適用できる価格と条件、類似案件として妥当か、必須項目が揃っているかという判断です。「AIに任せると危ない」と感じるのは、この判断が見えないからです。だからこそ、判断基準と必要な情報、そして自動で進めてはいけない条件を、先に明確にします。
情報が揃い、基準が明確なら、AI Agentがそのまま前へ進めます。反対に、根拠が足りないなら止めます。もっともらしい答えを作って、仕事を続けることはしません。何が足りないのかを示し、判断できる人に戻します。
人が手放してはいけない仕事もあります
AI Agentが担うこと
類似案件、価格表、指定書式を照合し、担当者が確認しやすい初稿を作成します。
人が担うこと
提案方針、価格例外、顧客との交渉、最終表現の確認
判断を人に戻す場面
価格表にない商品、期限切れの条件、粗利基準を下回る見積は完成扱いにせず、確認事項として明示します。
この境界は、部署、顧客、資料の機密性、操作内容に応じて変えられます。情報を読むこと、案を作ること、社外へ実行することを同じ権限にせず、操作ごとに自動実行・承認・引き継ぎを分けます。
導入して終わりではありません
初稿作成を短縮し、人は内容の判断と顧客への提案に集中できます。
AIが何回答えたかは、重要ではありません。見るべきなのは、待ち時間が減ったか、確認漏れが減ったか、担当者が判断に使える時間が増えたかです。導入前と同じ指標を、運用後も継続して確かめます。
このケースで見るのは、初稿作成時間、差戻し回数、記載漏れ率、提案開始から提出までの日数です。導入前の数字がなければ、良くなったかどうかは分かりません。まず現状を測り、同じ指標を運用後も見続けます。あわせて、どんな例外で人が必要になったかも確認します。そこに次の改善点があるからです。
小さく始めて、実務で確かめる
最初からすべてを自動化する必要はありません。むしろ、一つの業務に絞った方が上手くいきます。実際の資料と判断基準を使い、現場の人が結果を確かめられる範囲から始めます。
実際の仕事を見る
マニュアルだけでは分からないことがあります。実際の依頼、資料、入力画面を見ながら、担当者がどこで迷い、何を根拠に決めているのかを整理します。
一つの流れを作る
限定したデータで試作し、いま人が行っている作業と比べます。速さだけでなく、判断の根拠と抜け漏れも確認します。
止める条件を決める
どこまで自動で進め、どこから人が承認するのかを決めます。権限、履歴、異常時の戻し方まで用意して、はじめて本番で使い始めます。
例外から改善する
現場で止まったケースは、失敗ではありません。判断ルールや資料の不足が見つかったと考え、一つずつ改善して対象を広げます。
導入前に、よく聞かれること
すべて自動で実行されますか？
いいえ。すべてを自動で進めることが目的ではありません。操作ごとに自動実行、事前承認、担当者への引き継ぎを分けます。重要な判断や曖昧なケースは、必ず人に戻します。
今使っているシステムは入れ替えますか？
原則として入れ替えません。まずは現在使っているシステムやファイルを活かし、仕事の流れをつなぎます。
データが整理されていなくても始められますか？
始められます。ただし、最初からあらゆる資料を対象にするのはお勧めしません。まずは信頼できる資料と一つの業務を選び、使いながら必要な整備を進めます。