営業前クライアント調査を自動化 | 10分で提案の土台をつくる仕組み

概要

営業前のクライアント調査をAIで効率化し、事前リサーチと提案ストーリー設計を自動化するソリューションです。

営業担当者は「クライアント名」と「提案する商材名」を入力するだけで、直近の施策・戦略の整理、背景や課題仮説、自社プロダクトの差し込み余地、提案ストーリーまで一気通貫で生成できます。調査にかかる時間を大幅に削減しつつ、準備の質を標準化します。

解決する課題

• クライアント調査に時間がかかりすぎる
  Webサイト、プレスリリース、ニュース、SNSなどを手作業でチェックし、1件あたり60分以上かかっている

• 調査の質と深さにばらつきがある
  担当者の経験やスキルによって、拾える情報量や解像度が大きく異なる

• 調査結果から提案ストーリーに落とし込むのが難しい
  「何が分かったか」から「どう提案するか」への橋渡しに時間とスキルが必要

ソリューションの構成

1. シンプルなインプット設計

営業が入力するのは、次の2項目のみです。

• クライアント名

• 提案する商材名

この最小限の入力から、AIが調査と分析、提案の骨子までを自動生成します。

2. AIによるクライアント調査・分析

汎用LLM（ChatGPT / Claude など）を活用し、以下の観点で情報を整理します。

• 直近の施策・戦略（Webサイト・ニュース・プレスリリース等）

• なぜその施策を打っているのかという背景

• そこから読み取れる課題仮説や今後の方向性

3. 自社プロダクトの差し込み余地と提案ストーリー生成

調査結果を踏まえ、AIが以下を自動生成します。

• クライアントの課題に対して、自社プロダクトが貢献できるポイント

• 具体的な活用シーン・導入イメージ

• 商談でそのまま使える提案ストーリーライン

導入プロセスのイメージ

• 1〜2週目：現状整理と要件定義
  既存の調査フローやフォーマットをヒアリングし、「最低限ほしいアウトプット項目」を定義

• 2〜3週目：プロンプトと出力フォーマット設計
  実際のクライアントを題材にテストしながら、粒度や表現を調整

• 4週目：営業チームでの試験運用・改善
  数件の商談で試し、フィードバックを元にプロンプトをブラッシュアップ

導入効果

工数削減

• クライアント1社あたりの調査時間を 60分 → 10〜15分 程度に圧縮

• 調査とストーリー設計を合わせた準備時間を 80％前後削減

品質・再現性の向上

• 調査の抜け漏れが減り、背景・課題まで踏み込んだインサイトを安定的に確保

• 新人でもベテランに近いレベルの調査アウトプットを短時間で作成可能

組織へのインパクト

• 準備工数の削減によって、商談数やフォローアップ数を増やせる

• 提案の一貫性が高まり、チームとしての提案力が底上げされる

推奨ターゲット

• 新規開拓・既存深耕の両方で、事前調査に大きな時間を割いているBtoB営業組織

• 担当者ごとの調査品質の差を埋め、標準化を進めたいマネージャー

• 新人・若手の立ち上がりを早めたいインサイドセールス／フィールドセールスチーム

運用上のポイント

• 最初は一部の重点クライアントで試し、出力フォーマットとプロンプトをチューニング

• 営業現場から「この情報があると助かる」「ここは不要」といった声を集め、月1ペースで改善

• Notionやスプレッドシートと組み合わせ、クライアントごとの調査結果をナレッジとして蓄積

営業前のクライアント調査をAIで標準化することで、「調査に追われる営業」から「顧客理解と提案に集中できる営業」への転換を後押しします。