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生成AI・AIエージェント導入支援

社内のデータを活かし、提案や顧客対応を支えるAIを業務システムに実装します。目指す事業成果から、必要なデータ・AIの役割・業務の変え方を設計。Data 360やBigQueryでのデータ整備から、AIとの連携、効果の確認まで支援します。

ご相談いただけること・支援範囲

ご相談の例: 社内に蓄積した情報をAIで活かし、提案・顧客対応・判断の質を高めたい。
支援範囲: 投資目的の整理、データ整備、AIと業務システムの接続、検証、本番導入・改善。
成果物: 効果の確認計画、データ連携、業務で使うAI、参照・実行権限、人が確認する手順。
目指す変化: 提案や対応に使える情報を増やし、売上・顧客との継続取引・利益の改善を目指します。

— 具体的な構築内容

顧客の取引履歴を使い、提案準備を支援するAIの例

担当者の経験だけに頼らず、お客様の状況に合う提案を増やし、継続取引や売上拡大につなげたい場合。

目的と判断基準を設定
提案で何を改善したいかを決め、準備時間に加えて提案の採用状況や商談への貢献を確認する方法を設計します。
データ資産を整備
Data 360・BigQueryなどで取引履歴、問い合わせ、提案資料を整理し、AIが参照できる範囲を定めます。
業務システムに実装
担当者が使う画面から顧客の状況や提案候補を確認できるよう、AIと既存システムを接続します。
確認・改善を継続
回答の根拠、人が承認する処理、誤回答時の対応を設計し、利用結果からデータや処理を見直します。

この仕組みで目指すこと

AIの利用回数を増やすことが目的ではありません。業務で蓄積した情報を繰り返し活かし、提案や顧客対応の質を高める投資として設計します。

構築内容の一例です。特定のお客様の導入実績や、効果を保証するものではありません。必要な機能・製品・連携範囲は、お客様の目標と既存環境に合わせてご提案します。

— よくある業務課題 / MANAGEMENT ISSUES

こんな課題を、
AIで解きます。

提案の準備、顧客への回答、社内での確認など、時間や情報が足りずに進めにくい業務からご相談いただけます。

社内の情報をAIが参照できない

顧客履歴や資料が複数の場所にあり、一般的な回答しか得られない。

→ 私たちの打ち手情報の所在・形式・更新方法を整理し、利用権限に沿ってAIが参照する仕組みを構築します。

社内データとの連携回答の根拠を確認

定型レポート・議事録に時間を取られている

報告や議事録の作成に時間がかかり、施策の検討や決定事項の実行が後回しになる。

→ 私たちの打ち手AIレポート自動生成・議事録の自動要約を構築。自社で毎週運用している仕組みです。

レポート自動化決定事項を次の対応に活かす

顧客対応・社内対応が回らない

同じ内容の確認や問い合わせが重なり、個別の相談や提案に時間をかけられない。

→ 私たちの打ち手Agentforceを中心に、SalesforceのデータとつながったAIエージェントを構築します。

一次対応の自動化営業時間外の受付にも対応

どの業務に投資すべきか判断できない

AIで何を変えると売上や利益に貢献するのか、費用に見合う効果を判断しづらい。

→ 私たちの打ち手業務量、判断の難しさ、データの状態を確認し、期待する効果・費用・リスクを比較して導入テーマをご提案します。

効果試算つき提案投資の優先順位を整理

— 目的に応じたAIの選定

製品ありきではなく、課題から選ぶ。

EINSTEIN

Salesforce標準のAI

予測・生成・分類・要約をSalesforceの中で。Einstein for Sales / Service、レコメンデーション、Botの導入まで支援します。

AGENTFORCE

Salesforce上のAIエージェント

Salesforceの顧客データや業務と連携し、問い合わせ対応や営業を支援するAIエージェントを構築します。

GEMINI ENTERPRISE

社内情報の検索と業務の実行

Gemini Enterpriseで社内の資料や業務システムと接続し、情報の検索やAIエージェントによる業務支援を設計します。

CHATGPT

幅広い業務への生成AI活用

文書作成、分析、対話、GPTsなど、組織で安全に使い続けるための環境と活用方法を整えます。

CLAUDE

文書・分析・開発業務の加速

長文資料の読解、リサーチ、分析、開発支援など、Claudeの特長を生かす業務を設計します。

Gmail・ドキュメント・Meet内で使うGeminiの導入・活用は、Google Workspace支援でご案内します。

社内で運用中の仕組み（週次AI経営レポート・解約予兆検知・議事録資産化など）は X-mov Lab で公開しています。

— 検証から本番導入まで

目的・データ・効果を確かめて、業務に実装する。

STEP 1

AIを使う業務と目標の決定

目指す事業成果を確認し、AIに任せる業務、人が判断する業務、効果を測る指標を決めます。

STEP 2

データ・環境の確認

回答や処理に必要なデータの所在・品質・利用権限を確認し、不足があれば整備します。

STEP 3

小規模検証（PoC） — 効果を確認

限定した範囲で構築し、実業務で検証します。準備時間、回答の正確さ、提案の採用状況など、最初に決めた指標で効果を確かめ、本格導入を判断します。

STEP 4

本番組み込み・継続改善

業務プロセスへの組み込みと運用ルールを整備。効果を確認し、対象業務を段階的に広げます。

業務で使えるAIに向けて、参照するデータも整える。

社内の情報が分かれている場合は、取り込み・統合・加工から支援します。継続して更新し、分析やAIで再利用できるようにします。データ基盤支援 →

— CONTACT

AIへの投資で、どの業務を変えるか相談する。

目指す事業成果、現在の業務、利用できるデータを伺い、取り組むテーマと効果の確認方法をご提案します。

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