商談準備を1時間から15分へ、案件化率は20%から60%に｜大手企業向け営業のAI活用事例
人材サービス会社（社員約70名）の大手企業向け営業チームは、少ない人数で売上をつくるために、商談準備、人材要件の整理、人選の3つの工程にAIを入れました。商談準備は平均1時間から15分に減り（75%削減）、初回の商談で候補の人材を出せるようになった結果、初回商談からの案件化率は20%から60%に上がりました。商談後の人材要件・求人の作成も、30分以上かかっていたものが5分になっています。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 業種・規模 | 人材サービス（社員約70名） |
| 対象 | 大手企業向けの営業チーム |
| 期間 | 3か月（5月〜7月） |
| 使ったもの | Claude、ChatGPT、商談録画ツール、Genspark |
| 結果 | 商談準備 1時間→15分、初回商談からの案件化率 20%→60%、求人作成 30分→5分 |
導入前、何に困っていたのか？
チームの目標は、最小の人数で大きな売上をつくることでした。そのためには、1人が扱える商談の数と、1回の商談で決まる確率の両方を上げる必要があります。ところが、現場には次の3つの詰まりがありました。
- 商談準備に平均1時間かかり、情報を集めて整理するだけで手一杯だった
- 商談後にまとめる人材要件の質が、人によってばらついていた
- 人選に時間がかかり、お客様を待たせていた
何をしたのか？
営業の流れを「商談準備 → 商談 → 人材要件の整理 → 求人作成 → 人選 → 人材の提案」に分け、時間がかかっている3か所にAIを入れました。
- 商談準備：商談資料のひな形をそろえ、AIが候補となる人材のプロフィールを資料に差し込むようにした
- 人材要件の整理：商談の録画をAIが読み、人材要件、求人の文面、スカウトの文面、社内共有の文面を自動で書き起こすようにした
- 人選：要件が決まったその場で、候補を探せる体制をつくった
どんな結果が出たのか？
| 指標 | 導入前 | 導入後 |
|---|---|---|
| 商談準備にかかる時間 | 平均1時間 | 15分（75%削減） |
| 初回商談からの案件化率 | 20% | 60% |
| 人材要件・求人の作成時間 | 30分以上 | 5分 |
案件化率が3倍になったいちばんの理由は、準備が速くなったことそのものではありません。準備の段階で候補の人材を資料に入れておけるようになり、初回の商談で「この方はいかがですか」と具体的に出せるようになったことです。お客様は、話を持ち帰る前に、実際の候補を見て判断できます。
人材要件と求人の文面も、録画から同じ形で書き起こされるので、誰が担当しても質がそろうようになりました。
この事例から言えることは？
AIで時間を減らすと、空いた時間をどう使うかが問われます。この事例では、空いた時間を「初回の商談で出せるものを増やす」ことに使いました。その結果、時間の削減が、そのまま売上につながる数字（案件化率）に表れています。
この事例でよくある質問
人材サービス以外の営業でも同じことができるか？
できます。「初回の商談で具体的な提案を出せるかどうか」で決まる率が変わる営業なら、同じ考え方が使えます。製品の構成案、見積のたたき台、似た導入事例などを、準備の段階で資料に入れておく形です。
商談の録画をAIに読ませて、情報管理は大丈夫か？
社内で使ってよいツールと、入れてよい情報の範囲を先に決めてから運用しています。録画や議事録を扱う場合は、このルールづくりを最初にやることをおすすめします。
数字の出どころ
数字は、この会社の大手企業向け営業チームによる3か月間のプロジェクトの社内報告です。社名は伏せています。
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