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自社実践

AIと働く、私たちの実践。

作業をAIに任せ、人は判断に集中する。
自社で取り組んでいる5つの事例をご紹介します。

5つの実践

01営業・マーケティング

問い合わせ営業の半自動化

会社調査から文面の入力までをAIとツールに任せ、人は内容を確認して送信します。

  1. AI

    会社調査・選定

  2. ツール

    文面生成・入力

  3. 人

    確認・送信

50社への問い合わせ営業

人だけなら(推定)

4時間

AIと

20分

1日分(50社)の送信にかかる時間

取り組みの詳細
仕組み
会社調査・営業先の選定・問い合わせフォームの特定をAIが全自動で行い、文面の生成と入力はツールが担う。人は確認して送信するだけ。結果はDBへ自動記録。
AIが担うこと
企業ごとの事業概要の調査と、文面の当てはめ。送信・登録はIT化。
御社で活かすなら
営業リストの調査と選定をAIに任せ、人は送る相手を決めるところから。

02営業・マーケティング

商談サポーター

調査・記録をAIが支援。人は対話と次のアクションの判断に集中できます。

  1. AI

    企業調査・質問準備

  2. 人

    商談で対話・判断

  3. AI

    記録・次アクション

商談の準備

人だけなら(推定)

1時間

AIと

10分

商談のまとめ

人だけなら(推定)

30分

AIと

10分

商談1件あたり

取り組みの詳細
仕組み
商談前はAIが企業調査レポート・質問リスト・議事録を準備。商談中は発言の議事録化と次の質問の提案。商談後は要点整理・顧客DB登録・次アクションの起票までAIが一気通貫で支援。
AIが担うこと
会社分析・準備書の生成、議事録からの評価と次アクションの生成。
御社で活かすなら
商談の準備と記録をAIに任せ、人は話すことに集中。全商談がデータで残ります。

03営業・マーケティング

提案書作成

顧客情報と過去資料からAIが素案を作成。人はストーリーと構成、最終調整を担います。

  1. AI

    顧客別の素案

  2. 人

    構成・ストーリー

  3. AI+人

    資料化・最終調整

提案書1件の作成

人だけなら(推定)

27時間

AIと

8時間

顧客ごとのカスタム提案書(20枚程度)1件あたり

取り組みの詳細
仕組み
顧客の公開情報・商談の記録・自社の実績・過去の提案書の蓄積から、AIが顧客専用の素案を自社フォーマットで起こす。人はストーリーと構成、最終判断を決める。
AIが担うこと
会社分析と過去資料からの素案作成。
御社で活かすなら
顧客情報と過去の提案書が資産になれば、提案書の素案は当日中に。

04サービス提供・顧客対応

調査レポート

記事の収集・原典の確認・比較をAIが担い、人は仮説と結論を決めます。

  1. AI

    収集・原典確認

  2. AI+人

    比較・仮説検証

  3. 人

    方向性・結論

業界調査

これまでの人の作業

記事の収集・整理

AI導入後の人の役割

方向性・戦略の決定

Web上の記事59件から業界のAI活用を調査した例

取り組みの詳細
仕組み
記事を1件ずつ同じ型の表に蓄積し、原典まで遡って照合。使えない記事は除外し、AIが比較・統計してレポートを表から出す。人は仮説と結論を決める。
AIが担うこと
数十件の文書の収集・偽事例の判定・原典まで遡る検証。
御社で活かすなら
市場・競合・技術の調査が、読んで捨てる文書ではなく、積み上がるデータに。

05全社の土台

データ構造化と蓄積

メール・議事録・顧客情報を関連づけて蓄積。仕事をするほど、次に使える情報が残ります。

メール議事録顧客情報
共通データ
AIが活用営業・商談提案・調査
実行の結果も、次の仕事に活かす

業務情報の活用

これまで

資料として蓄積

いま

AIが使えるデータへ

全社の情報が、AIの使える形で溜まっていく

取り組みの詳細
仕組み
情報を分類し、関連づけ、必要なときに必要な分だけAIへ渡す(オントロジー)。ドキュメント整理・タスク管理・関連資料の更新が自動で回る。AIが進化したら、ワークフローだけ入れ替える。土台はそのまま。
AIが担うこと
関連資料の探索と、能動的な修正。
御社で活かすなら
議事録・メール・過去資料 — 溜まっているものを、資産に変えるところから。

実践を支える仕組み

AIは入れ替わる。
データは残る。

方針を仕事につなぎ、仕事の結果を次の判断に戻す。業務の情報を共通のデータ基盤に蓄積することで、この循環を支えています。

全社のAI化率を見る

経営と現場のサイクル

経営から現場へ
現場から経営へ

方針決定

経営戦略で方針を決定し、施策・タスクに展開

現場実行

タスクの実行結果が仮説の検証データとして蓄積

判断更新

検証結果を基に経営判断が更新される

即時反映

更新された判断が、次の施策・タスクに即座に反映

データ基盤

この設計思想を実現するために、まず必要だったのは、会社のトップからボトムまで全業務をデータ化することでした。経営戦略、タスク、顧客、資産 — あらゆる業務情報を構造化し、どの作業がどこに影響を与えるかを有機的に接続しています。独自に構築したオントロジー(知識体系)により、情報は散在せず、AIが即座に理解・活用できる形で管理されています。

経営と現場の双方向連携

経営戦略で決めた方針・目標・施策から具体的なタスクが派生し、現場の行動に直接反映されます。同時に、現場で得られた検証結果や顧客の反応は、経営判断にフィードバックされます。これが可能なのは、すべての業務情報がオントロジーで構造化され、戦略・タスク・顧客・資産の関係性がつながっているからです。戦略と実行が常に同期し、会社全体が学習し続けるサイクルが回っています。

AIエージェント

定型的な判断や処理はAIエージェントに委ねています。会社の全情報がオントロジーで管理されているため、各エージェントには必要な知識・ツール・判断ルールが自動的に供給されます。すべての処理は記録され、いつ・何が・なぜ実行されたかを追跡できます。

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