【導入ストーリー】生成AIで営業はどう変わったか？――機械商社のDX最前線

営業現場の「経験と勘」頼み、そろそろ限界ではありませんか？

近年、多くの企業が「DX（デジタルトランスフォーメーション）」を掲げていますが、現場での実行には依然として高いハードルが存在します。特に営業部門では、長年の経験や人間関係に依存した属人的なスタイルが根強く残り、データ活用やITとの融合が進みにくいのが実情です。
「ベテランが異動したら、誰がこの顧客を担当できるのか？」「提案の裏付けとなる販売実績がすぐに出てこない」――そんな声に心当たりはないでしょうか？
今回ご紹介するのは、まさにそのような悩みを抱えていた老舗機械商社の挑戦です。DX推進を任された新設の部署が、初めて取り組んだテーマは、現場にとって最も身近で、最も難しい“営業のデジタル化”でした。

「社長命令で始まったDX。まずは営業に価値あるものを」――現場が本当に使えるAIを目指して

プロジェクトが立ち上がったきっかけは、社長からのひと言でした。
「生成AIを、会社の力にしてほしい」
生成AI（生成系人工知能）とは、文章や画像などの新たな情報を作り出すAI技術のこと。ChatGPTに代表されるこの技術は、ここ数年で急速に注目を集めていますが、「何ができて、何ができないのか」が社内で共有されている企業はまだ少数派です。
クライアント企業でも同様でした。DX推進部の担当者は語ります。
「いきなり全社展開ではなく、まずは『営業現場で使えるツール』を形にしようと。営業担当が“欲しい情報”を瞬時に引き出せるようになれば、生成AIの可能性も、現場への浸透も一気に進むはずだと考えました」
こうして動き出したのが、「営業支援AIアシスタント」の開発です。

業務の流れを“翻訳”するところから始まった、AIアシスタント開発の舞台裏

私たちはまず、営業担当者の日々の業務フローや、顧客とのやりとりの中でどんな情報が必要とされているのかを丁寧にヒアリングしました。技術的なアプローチより先に重要だったのは、“現場の言葉”で設計することでした。
たとえば、営業担当が知りたいのは、
• 「この顧客に、昨年どんな製品をどれだけ売ったか？」
• 「同業他社にはどんな製品が売れているか？」
といった具体的な販売実績や傾向です。
このような情報は既に社内の販売管理システムに蓄積されていたものの、抽出や分析には時間と手間がかかり、すぐに活用できる形ではありませんでした。
そこで私たちは、「RAG（Retrieval-Augmented Generation：AIに知識を与える技術）」という手法を採用。既存のデータベースとAIを連携させ、自然言語で質問すれば、AIがその文脈に応じた販売実績や関連情報を即座に提示できる仕組みを構築しました。
プロジェクト中は、AIの“言葉の理解力”に現場の感覚を近づけるための微調整を何度も重ねました。
「『この製品の類似商品は？』という問いにどう答えるべきか」「数字の裏にある“営業の勘所”を、どうアルゴリズムに訳すか」――地道な作業でしたが、AIを“使える相棒”に育てるために欠かせない工程でした。

「情報を探す時間が、提案を考える時間に変わった」――現場に広がった手ごたえ

試験導入から数週間、最初に驚いたのは、ベテランではなく若手の営業担当者でした。
「今まで先輩に聞いていたことが、AIに聞けばすぐに分かる」「数字を調べる時間が減った分、提案資料をつくる時間が増えた」
現場ではこんな声が上がるようになり、AIアシスタントは“使ってみたくなるツール”へと自然に定着していきました。やがてベテラン社員からも、「他の顧客データとも簡単に比較できて便利だ」といった声が増え、社内の“情報活用に対する意識”そのものが変わっていったのです。
DX推進部の担当者はこう振り返ります。
「AIを導入したというより、“営業が変わるきっかけ”をつくれた実感があります。これは単なるツール導入ではなく、文化変革の第一歩だったと思っています」

技術導入は“業務の言語化”から始まる――今、貴社で必要なのは？

今回の事例から得られる最大の示唆は、AI導入の成否は“システムの出来栄え”ではなく、“業務の理解度”に左右されるという点です。
目の前の作業をどこまで言語化し、どこまでAIに任せるか――そのバランスを考え抜くことが、真に現場に根づくDXの第一歩なのです。
貴社の現場では、こんな「探す時間」「待つ時間」に、貴重なリソースを費やしていませんか？