AI営業支援の自動化｜工程別の進め方・ツール比較・導入ステップを解説

営業支援の自動化は「作業の置き換え」から始まる

営業の仕事は、大きく「顧客と向き合う時間」と「その前後の準備や記録の時間」に分かれます。自動化の対象になるのは、主に後者です。見込み客を探して並べる、初回のメールを書く、商談の内容を記録する、提案書のたたき台を作る、案件の状況をまとめて報告する。こうした作業は手順がある程度決まっていて、量が多いほどAIの効き目が大きくなります。

一方で、顧客の本音を聞き出す、条件を交渉する、信頼関係を築くといった仕事は、今も人が担う領域です。AIで浮いた時間をこちらに回せるかどうかが、自動化の成果を左右します。

従来のSFA・MAとAIによる自動化はどこが違うのか

SFA（営業支援システム）やMA（マーケティング自動化）も、これまで営業の効率化に使われてきました。ただし、その役割は主に「記録して管理する」「決めたルールどおりに配信する」ことでした。データを入れるのは人で、どのメールを誰に送るかのルールも人が決めます。

AIが加わると、ここに「読み取る・考える・書く」が足されます。商談の録音から要点を抜き出してSFAに入れる、相手の会社に合わせてメールの文面を書き分ける、過去の受注の傾向から有望な見込み客を並べ替える、といった作業です。

営業AIは「4層」で捉えると選びやすくなる

営業向けのAIツールは数が多く、何から選べばよいか迷いがちです。そこで役に立つのが、営業AIを4つの層に分けて考える整理です。自社の悩みがどの層にあるかがわかれば、候補のツールを絞り込めます。

多くの企業は、手軽な生成AI層から始めます。ただ、効果が大きくなるのは、層どうしをつないで営業の流れ全体を通したときです。本記事では、この4層を踏まえながら、どの工程で何を自動化できるかを順に見ていきます。

なぜ今、営業の自動化が求められているのか

背景にあるのは、人手不足と、商談以外の作業の多さです。営業担当の1日のうち、顧客と向き合う時間は一部にすぎず、残りはリスト作成・情報の入力・資料作成といった、売上に直接はつながらない作業に使われています。

中小機構の同じ調査では、AIの導入の目的として「業務効率化／作業時間の短縮」が87.0%で最も多く、導入した企業が感じた効果でも「業務効率化／作業時間の短縮」が83.2%、「人手不足対応」が33.9%と続いています（出典：中小機構）。人を増やさずに作業の時間を減らす手段として、営業の現場でもAIが選ばれ始めています。

2026年の大きな変化は、AIが「指示を待って手伝う」段階から、「決められた範囲の作業を自分で進める」段階（AIエージェント）に進んだことです。リスト作成からメールの送信、返信があった見込み客の仕分けまでを、人が都度指示しなくても回せる製品が増えてきました。

AIに任せる業務と、人が担う業務の分け方

どこまでをAIに任せるかは、「手順が決まっているか」と「間違えたときの影響が大きいか」の2つで考えるとわかりやすくなります。手順が決まっていて、間違えても人が直せる作業はAIに任せやすく、相手との関係や契約に関わる判断は人に残します。

相手に届くものは「AIが下書きし、人が最後に確かめる」形を残しておくことが大切です。この線を決めておくと、自動化を広げても事故が起きにくくなります。

自社の自動化の余地がわかるセルフチェック

次の表の質問に「はい」か「いいえ」で答えてみてください。「はい」が多い工程ほど、自動化で減らせる作業が多いと考えられます。営業チームの数人に同じ質問をして、答えを比べるのもおすすめです。

「はい」が最も多かった工程が、最初に手をつける候補です。あわせて、その工程に週あたり何時間かかっているかをメモしておくと、後の章の試算にそのまま使えます。

業種ごとに先に手をつけたい工程

同じ営業でも、商談の件数が多い業種と、1件の商談が長い業種では、先に自動化すると効きやすい工程が変わります。自社の商談の件数と長さから、どの工程で時間が一番減るかを先に決めるのがおすすめです。業種ごとに他社がどの業務からAIを使い始めているかは、業種別の事例の記事にまとめています。

表のとおり、工程の選び方は業種の事情に沿って変わります。業種を問わず共通する考え方と失敗の避け方は、中小企業のAI導入事例でも業務別に整理しています。

リード獲得で自動化できること

リード獲得でAIに任せられるのは、「集める・絞る・並べる」という、量と判断が絡む作業です。

リスト作成は、数をこなすほど成果につながる一方で、人がやると時間を大きく取られる作業です。まずリスト作成をAIに寄せるだけでも、営業担当が商談の準備やアプローチに使える時間を増やせます。

リスト作成を社内で回すときの進め方

リスト作成を外部に頼まず社内で回すなら、最初に「どんな会社を狙うか」を言葉にしておくことが欠かせません。業種・従業員数・地域・最近の動き（採用、拠点の新設、資金調達など）といった条件を書き出し、AIに渡す指示の土台にします。

次に、抜き出したリストを誰が確かめ、どのタイミングでSFAに入れるかを決めます。AIが集めた情報には古いものや誤りが混じることがあるため、最初の数回は人が抜き取りで中身を確かめ、条件を直していく運用が安全です。営業の対象を広げたい企業は、当社のAI Sales Agentのように、リスト作成からアポイントの獲得までを外部に任せる方法もあります。

リード獲得｜導入の前と後で変わること

リード獲得を自動化すると、リストを作る作業そのものが小さくなります。どれだけ時間が減るかは、今の作り方とリストの件数で変わるため、自社の値で確かめてください（試算の手順は効果の試算の章で紹介します）。

スコアリングでは、過去の受注データ（受注した企業の業種・規模・接触のきっかけ）をAIに読ませ、似た特徴の企業ほど上に並ぶようにします。受注の見込みが高い順に連絡できるため、同じ件数でも時間の使い方が変わります。

リスト作成ツールの選び方と精度の高め方

リスト作成のツールを選ぶときは、「データの新しさ」「自社のデータとつなげられるか」「除外の条件を設定しやすいか」の3点を見ます。古い企業データを大量に集めても、連絡したら部署がなくなっていた、では意味がありません。更新の頻度が高いデータを使い、既存の顧客や失注した相手を自動で除ける仕組みが大切です。

精度を上げる近道は、受注した顧客の共通点をAIに学ばせることです。過去の受注先の業種・規模・きっかけを分析し、似た企業を上に並べます。リストは作って終わりではなく、アプローチの結果を戻して毎月見直していくと、だんだん精度が上がっていきます。

アプローチで自動化できること

アプローチ｜導入の前と後で変わること

アプローチを自動化すると、相手に合わせた連絡を、質を落とさずに増やしやすくなります。

反応を高めるアプローチの組み立て方

自動化しても、誰にでも同じ文面では反応は取れません。AIの強みは、相手の会社の事業や最近の発表を踏まえて、1社ずつ文面を変えられることです。「貴社の◯◯の取り組みを拝見し」のように、相手のことを調べたうえでの一文があるかどうかで、読まれ方は変わります。

組み立てで効いてくるのは、件名・送る時間・フォローの回数の3つです。件名は複数の案を比べて良いほうを残し、読まれやすい曜日と時間に送ります。1回で終わらせず、間隔を空けて2〜3回フォローする流れにしておくと、反応が積み上がっていきます。これらの繰り返しの作業をAIに任せます。

フォローと休眠顧客の掘り起こしも自動化できる

見落とされがちなのが、商談のあとのフォローと、しばらく連絡が途絶えた顧客への再アプローチです。担当が忙しくなると真っ先に後回しになる作業ですが、AIに任せれば抜けがなくなります。

たとえば、資料を送って一定の日数がたった相手に確認のメールを下書きする、失注から数か月たった相手に新しい事例の案内を送る、展示会で名刺交換した相手にお礼と資料を送る、といった流れです。いずれも文面はAIが作り、送る前に担当が目を通す形にしておくと安心です。広告や宣伝を含むメールを送るときは、後の章で触れる特定電子メール法の決まりも確かめておきましょう。

商談の前のリサーチと準備を自動化する

商談の質は準備で決まると言われますが、件数が増えるほど準備の時間は削られがちです。AIを使えば、相手の会社の事業内容、最近の発表、過去のやり取りの履歴をまとめた1枚のメモを、商談の前に自動で用意できます。

あわせて、想定される質問とその答え、確かめたい点（予算・決裁の流れ・導入の時期など）の一覧もAIに下書きさせておくと、商談で聞き漏らしが減ります。問い合わせや資料請求をきっかけに、相手の会社を自動で調べる機能を持つ製品もあります。

商談で自動化できること

商談の録音をAIで分析すると、記録の手間が減るだけでなく、成果を出している営業担当の話し方や質問の順番を言葉にして、チームで共有できるようになります。一人ひとりの頭の中にあった営業のコツを、チームで使える形に残せることも、商談のAIの大きな価値です。

商談｜導入の前と後で変わること

商談の録音をAIに任せると、商談のあとの記録作業から営業担当が離れられるようになります。

商談の録音AIを定着させるコツ

録音されることに相手が身構えてしまっては本末転倒です。商談の冒頭で「議事録を作るため、録音させていただいてもよろしいでしょうか」と一言添え、了承を得てから録音するルールを徹底しましょう（個人情報・録音・営業メールの決まりの章も参照してください）。

定着のコツは、議事録のひな形を自社用に整えることです。「課題・予算・決裁者・導入の時期・次にやること」など、自社が必ず押さえたい項目をひな形にしておくと、AIがその形で要約します。記録の質が商談ごとにぶれなくなり、担当の引き継ぎもスムーズになります。次にやることは「誰が・いつまでに」まで書かせるようにしておきましょう。

提案・案件管理で自動化できること

とくにSFAへの入力は、「面倒で入力されない、だから分析できない」という悪い流れの元になりがちでした。AIが自動で入れるようになると、データが正しくたまり、マネジメントの判断もしやすくなります。

見積書の作成をAIで速く正しくする

見積書は、商品の組み合わせや値引きの条件が絡むため、担当によって出来や速さに差が出やすい書類です。AIに任せるなら、まず価格表と値引きのルール、よく使う構成を1か所にまとめておくことが前提になります。

そのうえで、商談の議事録から必要な品目と数量を読み取り、見積書の下書きを作らせます。金額や条件は誤りが許されないため、最終の確認と承認は必ず人が行います。SFAの中で見積書を作れる製品であれば、案件の情報と見積がひとつにまとまり、あとから探す手間も減ります。

提案・案件管理｜導入の前と後で変わること

提案書の作成とSFAへの入力を自動化すると、資料づくりが追いつかずに提案が遅れる、という詰まりが解けやすくなります。

提案のAIで差をつける使い方

提案資料のAIは、見栄えのよい資料をすぐに作れます。ただ、そのまま出すと他社の提案と似たものになりがちです。差をつけるには、過去に受注した提案の構成や訴求の仕方をAIに読ませ、自社らしい提案のたたき台を作らせることです。

もうひとつ欠かせないのが、人による最後の確認です。AIは数字や固有名詞を間違えることがあります。提案書は受注を左右する書類なので、AIがたたき台を作り、人が事実を確かめて、相手に響く一言を足す分担がうまくいきます。

案件管理・予実管理・レポートも自動でまとまる

マネージャーの負担が大きいのが、週次の報告や予実（予算と実績）の集計です。SFAに案件のデータが正しくたまっていれば、AIに「今週動いた案件」「止まっている案件」「今月の着地の見込み」をまとめさせることができます。

止まっている案件を見つけて担当に知らせる、会議の前に数字のまとめと論点を用意する、といった使い方も可能です。ただし、もとになるデータが空のままでは、AIも正しくまとめられません。前の工程で入力を自動化しておくことが、この工程の前提になります。

SFA・CRM型｜案件と顧客の情報をAIで動かす

SFA・CRMにAIが組み込まれた型です。案件と顧客の情報が1か所に集まっているため、入力の自動化、受注の見込みの予測、次の行動の提案、予実のまとめまでを同じ画面で扱えます。すでにSFAを使っている企業は、まず今のSFAのAI機能で何ができるかを確かめるのが近道です。

一方で、営業の進め方そのものが決まっていないと、何を入力し、何を予測させるかも決まりません。導入の前に、案件の段階（初回接触・提案・見積・交渉など）の定義をそろえておきましょう。

営業メール・インサイドセールス自動化型｜接触の数と速さを上げる

見込み客のリスト作成、メールの作成と送信、問い合わせへの即時の対応、日程調整などを自動化する型です。新規開拓の量を増やしたい企業や、問い合わせから商談までの時間を縮めたい企業に向いています。

この型は相手に直接届く連絡を扱うため、送る量を増やすほど、文面の質と法令の決まりへの配慮が大切になります。送信前に人が確かめる流れと、配信停止の求めにすぐ応じられる仕組みがあるかを確かめてから選びましょう。

商談解析・議事録型｜記録を減らし営業のコツを残す

電話やオンラインの商談を録音・文字起こしし、議事録や次にやることを自動で作る型です。記録の手間が減るだけでなく、話し方や質問の仕方を分析して、新人の育成に使うこともできます。

選ぶときは、使っている電話やWeb会議のツールで録音できるか、作った議事録をSFAに自動で入れられるか、専門用語を正しく文字にできるかを確かめます。無料の試用期間があれば、自社の実際の商談で文字起こしの精度を見ておくと安心です。

生成AIによる資料作成型｜提案書とメールの下書きを速くする

ChatGPTやMicrosoft 365 Copilotのような生成AIで、提案書・メール・トークスクリプトの下書きを作る型です。1人あたり月数千円から始められるものが多く、最初の一歩として選ばれやすい型です。

手軽な反面、顧客の情報を入力するときの扱いには注意が要ります。入力したデータがAIの学習に使われない設定や契約になっているかを、使い始める前に必ず確かめましょう。

AI営業支援ツールの費用の目安と、費用が変わる3つの要因

料金は型によって桁が変わります。公式サイトで公開されている額をならすと、おおむね次の3つの層に分かれるのが目安です。月額の安さではなく、減らせる時間を人件費に換算した額と比べて判断することが大切です。

同じ型の中でも額が開くのは、次の3つが効くからです。見積もりを取るときは、この3つを先に決めてから依頼すると、各社の額を同じ条件で比べられます。

AIの導入そのものにかかる費用の相場は、AI導入の費用相場で形態別・工程別にまとめています。

比べる前にそろえたい確認項目

候補が2〜3製品に絞れたら、同じ項目で比べます。機能の多さより、自社の工程で本当に使えるかを中心に見るのがポイントです。

ツール選びで失敗しないための考え方

よくある失敗が、話題のツールを入れてみるところから始めてしまうことです。先に自社の営業のどこで時間が取られているかを特定し、その層のツールから入れることが、失敗を避ける一番の近道です。

4層をつないで効果を大きくする

営業のAIは、1つの層だけを入れても効果は限られます。生成AI層で作ったリストとメールをSFA層で管理し、商談録音層で記録して、提案資料層で提案する。このように層がつながると、営業の流れ全体が回り始めます。

とはいえ、最初からすべての層を入れる必要はありません。最も時間を取られている層から1つ入れ、効果を見ながら隣の層へ広げるのが現実的です。そのときに困らないよう、最初のツールを選ぶ段階で、APIなどでほかのツールとつなげられるかも確かめておきましょう。

Salesforce Sales Cloud（Agentforce）｜SFAの中でAIエージェントを動かす

Salesforceが提供するSFA・CRMです。案件と顧客の管理を土台に、上位のエディションではAI機能が多く使えるようになり、セールス向けのAIエージェント「Agentforce」を組み合わせられます。営業の人数が多く、案件の管理から予測までを1つの仕組みでそろえたい企業に向いています。

HubSpot Sales Hub｜無料から始められる営業支援ソフト

HubSpotの営業支援ソフトウェアです。見込み客の発見から取引の管理、見積書の作成まで、営業の流れ全体を扱えるように作られています。AIが優先順位をつけたタスクの一覧や日々の行動の要約を示す機能、会話の文字起こしやメールからCRMの更新を提案する機能があり、AIエージェント「Breeze」の案件創出エージェント（ベータ版）も用意されています。

Mazrica Sales｜AIが次の行動を示す営業プラットフォーム

マツリカが提供する営業向けのプラットフォームです。案件と顧客の管理に加え、組織の営業データからAIが次にとるべき行動を示します。誰でも使えることを打ち出しており、SFAの入力が定着しなかった企業が、使いやすさを重視して選ぶ候補になります。

Sales Marker｜ニーズのある企業を見つけて自動でアプローチ

Sales Markerは、新規開拓のための営業向けのツールです。設定した語をWebで検索している企業を知らせる「セールスシグナル」や、インテントデータ（検索などの行動から読み取る関心の情報）で、今ニーズのありそうな企業を見つけます。顧客の関心に合わせて自動でアプローチするシーケンス機能や、商談の記録と解析の機能も備えています。

immedio｜問い合わせ直後の日程調整と担当の割り振りを自動化

immedioは、AIインサイドセールスのツールです。フォームの送信直後から、商談の日程調整、担当者の割り振り、CRMへの連携までを自動で進めます。資料請求のときに顧客と企業を自動で調べる機能や、資料や動画の閲覧から関心のある点を抜き出す機能もあり、問い合わせから商談までの時間を縮めたい企業に向いています。

MiiTel｜電話とWeb会議の会話を解析して議事録にする

MiiTelは、電話・Web会議・対面のビジネスの会話を扱う音声解析AIのサービスです。電話の「MiiTel Phone」、Web会議の「MiiTel Meetings」、対面の会話を録音する「MiiTel RecPod」などがあり、会話の文字起こしから議事録の作成、外部ツールへの反映までを扱います。電話での営業が多い企業や、営業のやり方が人によってばらつく企業に向いています。

Microsoft 365 Copilot｜いつものOfficeで提案書とメールを下書き

Microsoftが提供する、Microsoft 365のアプリに組み込まれた生成AIです。PowerPointでは資料の初稿づくりを手伝い、Outlookではメールの下書きやスレッドの要約、Teamsでは会議の要約ができます。ふだんからMicrosoft 365を使っている企業なら、新しい画面を覚えずに提案書とメールの作成を速くできます。

7製品の比較表｜強み・自動化できる工程・料金

7製品を同じ項目で並べると、次のようになります。1つの製品ですべての工程をまかなうより、自社で一番時間がかかっている工程に強い製品から選ぶのがおすすめです。

減らせる時間×人件費で効果を見積もる

考え方は、AIで減らせる作業の時間をお金に換算し、ツールや運用の費用と比べるだけです。次の表の「記入例」は計算の流れを示すための仮の数字です。自社の値に置き換えて計算してください。

手順3の「減らせる割合」は、最初は見込みでかまいません。ただし、導入を決める前の試験運用で、実際に減った時間を測って置き換えてください。費用のほうは、たとえばMicrosoft 365 Copilotなら1人あたり月4,497円（年払い・税別）で、5人なら年26万9,820円です。ここに初期設定や社内の研修の手間も加えておきます。

企業の規模ごとに押さえたい試算のポイント

同じ手順でも、営業の人数によって、先に手をつけやすい工程と気をつける点が変わります。

費用の詳しい相場は AI導入の費用相場 もあわせてご覧ください。

効果を大きくする3つの工夫

AIで作業を減らしても、浮いた時間の使い道を決めていなければ、効果は数字に表れにくくなります。減らした時間を商談や提案に回すところまで計画して、はじめて売上の効果につながります。

あわせて、すべての層を一度に入れず段階に分けて投資すること、そして削減した時間・接触の件数・商談化の割合など、何を測るかを始める前に決めておくことが大切です。この3つをそろえると、続けるか、やめるかを数字で判断できるようになります。

今の営業プロセスと課題を洗い出す

最初のステップでは、営業担当に1週間ほど、どの作業に何時間使ったかを記録してもらうのが確実です。記憶で答えてもらうと、記録や資料作成の時間は少なめに見積もられがちです。

あわせて、「どこで案件が止まりやすいか」「どの作業が嫌がられているか」も聞いておきます。時間の数字と現場の声の両方がそろうと、自動化の優先順位を決めやすくなります。

自動化する工程に優先順位をつける

候補の工程が複数あるときは、「減らせる時間の大きさ」「始めやすさ」「失敗したときの影響の小ささ」の3つで比べます。社内の記録や下書きのように、相手に直接届かない作業は、失敗しても影響が小さく、最初の候補にしやすい工程です。

最初の1つは「効果が見えやすく、失敗しても取り返せる工程」から選ぶと、社内の理解も得やすくなります。メールの自動送信のように相手に直接届く作業は、社内の作業で手応えをつかんでから広げても遅くありません。

小さく試すときに必ず確かめること

本番の導入の前の試験運用（PoC）では、次の4つを必ず確かめます。ここを飛ばして全社に入れると、現場が使わない、精度が業務に耐えない、といった事態になりがちです。試す期間は工程ごとに先に区切り、続けるかどうかを判断する基準も始める前に決めておきましょう。

社内に定着させる運用のルール

ツールを入れても、使い方が人によって違えば効果はばらつきます。本番の運用に移るときは、「何をAIに任せ、何を人が確かめるか」「どの情報を入力してよいか」「出来上がりを誰が承認するか」を短い文書にまとめておきましょう。

よく使う指示文（プロンプト）や議事録のひな形をチームで共有し、うまくいった使い方を月に一度集めて更新していくと、使う人が増えるほど精度が上がっていきます。最初に使いこなした担当を相談役にすると、ほかのメンバーも使い始めやすくなります。

データが整わないまま始めてしまう

AIは、もとになるデータの質以上の答えを出せません。顧客の情報がExcelや担当のメールに散らばっていたり、案件の段階の書き方が人ごとに違ったりすると、スコアリングや予測はうまく働きません。

始める前に、使うデータがどこにあり、どんな形で、どれくらい埋まっているかを確かめましょう。すべてを整えてから始める必要はありませんが、最初に自動化する工程で使うデータだけは、項目と書き方をそろえておくことが大切です。

ツールを入れただけで運用が回らない

契約して初期設定を終えたところで手が止まり、数か月後には誰も使っていない。営業のAIでよく見かける形です。原因の多くは、運用の担当が決まっていないこと、使い方を覚える時間が取られていないことにあります。

導入のときに、運用の責任者を1人決め、週に一度は使い方の困りごとを集める場を設けましょう。社内に詳しい人がいない場合は、設定だけでなく定着まで伴走してくれる支援先を選ぶのも1つの方法です。

AIの出来上がりを確かめずに使ってしまう

AIは、もっともらしい文章の中に、誤った数字や存在しない事実を混ぜることがあります。顧客の社名や担当者名の誤り、価格の誤りは、信頼を一度で失いかねません。

相手に届くメールや提案書、見積書は、送る前に人が確かめる工程を必ず残しましょう。どこまで確かめるかの目安（固有名詞・数字・約束ごと）を決めておくと、確認の手間も大きくなりすぎません。

失敗を防ぐ導入前のチェック表

ここまでの失敗の形を踏まえ、始める前に確かめたい項目を表にまとめました。すべてに「はい」と答えられるかを確かめてから始めると、多くの失敗を前もって防げます。

押さえておきたい4つの論点

最低限、次の4つは確かめてください。個別の判断は、自社の法務の担当や顧問の専門家に相談することをおすすめします。

効率と法令の順守は両立できます。決まりを最初から運用のルールに組み込んでおけば、安心して自動化を広げられます。

生成AIに顧客の情報を入力するときの注意

個人情報保護委員会は2023年6月2日に「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」を公表しています。その中で、事業者が個人情報を含む指示文（プロンプト）を入力する場合は、利用目的を達成するために必要な範囲内かを十分に確かめること、本人の同意なく個人データを入力し、それが応答の出力以外の目的で扱われる場合は個人情報保護法に違反するおそれがあるため、AIの提供事業者がそのデータを機械学習に使わないことなどを十分に確かめること、が示されています（出典：個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」）。

顧客の情報を扱う営業のAIは、入力したデータが学習に使われない設定や契約になっているかを、使い始める前に確かめることが大切です。法人向けのプランかどうか、データの保存場所や保存期間も、あわせて確かめておきましょう。

営業メールを自動で送るときの特定電子メール法

広告や宣伝のためのメールには、特定電子メール法の決まりがあります。総務省・消費者庁などがまとめた資料によると、原則として、あらかじめ同意した相手にだけ広告宣伝メールを送れる「オプトイン方式」がとられています。取引のある相手や、名刺などの書面でメールアドレスを知らせてきた相手、メールアドレスをインターネットで公表している相手（送信をしないよう求める旨をあわせて公表している場合を除く）など、同意がなくても送れる例外もあります（出典：総務省・消費者庁「特定電子メールの送信の適正化等に関する法律のポイント」）。

AIでメールを自動で送る場合も、これらの決まりはそのまま当てはまります。送信先のリストに同意の状況や例外に当たる理由を記録しておき、配信停止の求めがあればすぐにリストから外せる仕組みを整えておきましょう。最新の内容は 総務省「迷惑メール対策」 で確かめてください。

ツール導入型と個別構築型の違い

まず既製のツールで足りるかを試し、足りない部分だけを個別に作る、という順番で考えると、費用も時間も抑えやすくなります。AI導入の支援会社の比べ方は AI導入支援の選定基準と会社の選び方 で詳しく紹介しています。

当社AIBUILDERZの支援の形

当社AIBUILDERZは、AI研修からシステムの導入・構築・定着まで、企業のAI導入を一気通貫で支援しています。システム構築は成果報酬型で、業務アプリの構築費は事前にはいただきません。実際に稼働させ、効果をご確認いただいてからお支払いが始まります（成果報酬型での対応は、当社が小規模と定義するシステムが対象です）。必要なツールの選定や導入方法は当社からご提案します。社員の方がAIを使いこなすための研修はオプションで、内容に応じてお見積りします。

影響の小さい業務から始め、効果を確かめながら部門から全社へ広げる進め方を基本にしています。60分の無料診断では、現在の業務と課題をうかがい、どの業務をAIと業務アプリに任せられるか、どれだけの時間が空くかを試算します。アポイントの獲得そのものを任せたい場合は、完全成果報酬型のAI Sales Agentもご検討ください。

相談先に確かめたい質問リスト

相談先を比べるときは、同じ質問を各社に投げて、答えを並べてみるのがおすすめです。そのまま使える質問を表にまとめました。

相談の前に整理しておくこと

相談の前に、次の3つをまとめておくと、話が早く進み、提案の中身も具体的になります。