営業へのAI活用は
学習データのナレッジマネジメントがポイント

　PwCコンサルティングはすでに、AIエージェントを自社の提案に活用している。同社執行役員パートナーの奥野和弘氏はこう説明する。

「企業が公開する中期経営計画や財務情報、市場環境に関する情報などを分析し、その企業に適した改善施策を提案するAIエージェントなど、いくつかのAIエージェントを用いて提案書を作成しています。コンサルタントは上がってきた提案書を修正、あるいは自分の仮説などを加えて最終的な提案書に仕上げます」

PwCコンサルティング
執行役員 パートナー
奥野和弘氏

「企業内には過去の提案書、市場調査などの膨大なデータが蓄積されています。ただ、それらのデータが十分に整理されている企業は少ない。AIによる利用を想定して、適切なタグづけがなされている企業はほとんどないでしょう。当社も同じ課題を抱えており、少しずつデータのタグづけなどを進めてきました。こうしたプロセスをおろそかにすると、ハルシネーションなどのリスクが高まる可能性があります。一方で、事後のタグづけは非常に工数がかかります。営業業務の中で、自然とナレッジが収集、分類、タグづけされるような業務プロセスを構築すべきです」と奥野氏は語る。

　同様の取り組みは、すでにAI先進企業では実施されている。こうした営業プロセスを運用するうえで、人の役割は極めて大きい。

「AIの提案を解釈し、顧客の文脈に置き直して考えてみる。顧客とのコミュニケーションにおいては、潜在的なニーズを引き出してデータ化する。データ化されていなかったものをデータ化するのです。そして、顧客との関係性を構築する。いずれも、人にしかできないことです」（小高氏）

　公開情報だけを分析するのであれば、競合との差異化は難しい。潜在的なニーズ、顧客企業内でのパワーバランス、隠れたキーパーソンの存在といった外からは見えない情報をデータとして蓄積することで、AIはより適切な分析を出力することができる。それは競合との差異化につながるはずだ。

　PwCの顧客企業がAIエージェントを導入する事例も出てきている。ある企業では、社内の各システムにデータが分散しており、提案やデータ収集に多くの工数を要していた。SalesforceのAIエージェント基盤であるAgentforceを利用したAIエージェントの構築をPwCが支援することによって、データ収集の大幅な効率化だけでなく、有効なクロスセル／アップセルの推奨、セールスインサイトなどが得られるようになったという。