「○○さんがいないと仕事が回らない」――あなたの会社でも、こんな声を聞いたことはありませんか？
弊社(株式会社AX)はもともと、広告代理業を営んできました。しかし、事業が拡大するにつれて深刻な問題に直面します。それが「属人化」でした。
特定のスタッフに業務が集中し、その人が休むと業務が止まる。新しい人を採用しても教育に時間がかかり、なかなか一人前にならない。そして何より、月間1,200時間もの対応業務に追われる日々…。
そんな状況を一変させたのが、AIの活用でした。結果として、26名いたチームをたった1名で回せる体制に変革。年間コストは91%削減、月間業務時間は1,200時間削減という驚異的な成果を実現したのです。
この記事では、弊社が実践した「営業AI自動化」の全プロセスを、初心者でも理解できるように詳しく解説していきます。
※本記事は下記ホワイトペーパーの一部を公開しています。すべての資料をご覧になりたい方は以下から確認できます。
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インサイドセールス（IS）業務に変革が求められる背景
爆発的に増加するリード対応
ここ数年、デジタルマーケティングの進化により、リード（見込み客）の数が急増しています。株式会社AXでも、3年前と比べて月間リード対応数は約2倍に膨れ上がりました。
その結果、対応工数が月間1,200時間を超え、スタッフが常に対応に追われる状況に。休日も対応が必要になり、どれだけ優秀な人材を採用しても、すぐに疲弊してしまう状態でした。
即時対応の要求が高まる時代
現代の消費者は、「今すぐ知りたい」「すぐに返事がほしい」という即時性を求めます。スマートフォンの普及により、情報収集はリアルタイム化しています。
待ち時間が長いと、離脱率が高まり、競合他社に流れてしまい、商談化率が低下します。インサイドセールス（IS）には、これまで以上に迅速で途切れない対応が求められているのです。
多様化する顧客ニーズへの対応
ユーザーの情報入手経路が増加したことで、求める情報や温度感もバラバラになってきました。ある人はすぐに商談を希望し、ある人はじっくり検討したい、ある人は特定の疑問だけ解消したいなど、個々のニーズに合わせた柔軟なコミュニケーションが必要になっています。
AI未導入時のIS業務フロー
従来の業務フローは、月間2,500件のリード流入に対して、最大24時間の対応待ちが発生し、月間1,200時間の手動対応が必要でした。さらに、品質確認においては人によってばらつきが生じていました。この状態では、どれだけ頑張っても限界がありました。
インサイドセールス業務で直面する3つの課題
営業の現場では、大きく分けて3つの側面で課題が顕在化していました。
課題1：人材課題（負荷増大・疲弊）
優秀なインサイドセールス担当者を採用するのは簡単ではありません。採用できたとしても、一人前に育てるまでには時間とコストがかかります。新人の教育に既存スタッフの時間が奪われ、業務マニュアルの整備が追いつかず、離職率が高く、採用と教育の繰り返しになります。
また、ベテランスタッフが持つノウハウは、暗黙知として個人の中に留まりがち。その人が辞めてしまうと、貴重な知識が失われてしまいます。
課題2：業務課題（リード対応数の急増）
リード数が増えるほど、一人ひとりへの対応が手薄になり、結果として商談化率が悪化します。また、人によって対応のスピードや質が異なるため、顧客体験にばらつきが生じます。Aさんの対応は丁寧だが返信が遅い、Bさんの返信は早いが説明が不十分、Cさんは経験が浅くミスが多いなど、このような状態では安定した成果を出すことは困難です。
課題3：経営課題（体制のスケールに限界）
人を増やせば対応できる、というわけではありません。人を増やすほど、管理コストや教育コストも増大します。対応が追いつかないことで、商談化率や成約率が低下し、事業成長の足かせになります。
このままでは、商談化率の低下による売上機会損失、担当者の疲弊と離職率上昇の悪循環、対応工数増による利益率の悪化、競合他社との差別化要因の喪失といった問題が深刻化します。持続可能なIS業務の体制確立が急務となったのです。
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IS(インサイドセールス)業務自動化への挑戦
なぜIS業務がAI化に適していたのか？
多くの業務がある中で、なぜインサイドセールス業務がAI化の第一候補になったのでしょうか？その答えは、「膨大なテキストデータが蓄積されていた」ことにあります。
過去の問い合わせやメール、LINE、フォロー連絡などが、すべてログとして蓄積されていました。そこには、現場担当者が試行錯誤してきたノウハウと判断の履歴が詰まっています。「この質問にはこう答えるとうまくいった」「この言い回しは反応が悪かった」「このタイミングでフォローすると商談につながりやすい」といった貴重なデータが、すでに大量に存在していたのです。
成約率の高いパターンの抽出
膨大なデータを分析すると、成約率の高い「勝ちパターン」が見えてきます。どんな質問にどう返すと商談が前に進むのか、逆に、どんな対応が離脱を招くのか、どのタイミングでどんなメッセージを送るとコンバージョン率が上がるのか。こうした差分を分析することで、勝ちパターンを明確に抽出できます。
抽出した勝ちパターンをAIに学習させることで、経験豊富な担当者と同水準の返答を再現できます。属人化していたスキルを、再現性のある「仕組み」に変えられるのです。
学習済みのAIを使えば、一次返信や資料送付、軽いフォローまでを自動で処理できます。人間は、商談設計やクロージングといった高付加価値業務に集中でき、IS全体の生産性と売上機会を最大化できるのではないか。こうした仮説のもと、AI化プロジェクトがスタートしました。
AI導入で解決できる3つの理由
AI導入がIS体制を根本から改善できる理由は、大きく3つあります。
理由1：少人数で回るIS体制を実現（人材課題の解決）
AIが対応を自動化することで、IS業務に必要な人数を大幅に削減できます。これにより、採用や育成にかかるコストと時間を大幅に圧縮できます。人間は、ルーティンワークから解放され、商談設計や戦略立案といった、より付加価値の高い業務に集中できます。
理由2：レスポンスの高速化（業務課題の解決）
ユーザーからのメッセージに即時対応できることで、対応漏れや遅延がゼロになります。速度が求められる現代のリード対応において、これは商談化率の向上に直結します。AIは休まず働き続けるため、深夜や休日のメッセージにも、瞬時に返信できるのです。
理由3：売上増×コスト減（経営課題の解決）
人手で行っていた対応をAIに置き換えることで、外注費や固定費が大幅に削減されます。同時に、接点の最大化（すべてのリードに確実に対応）により、商談率が向上し、売上も伸びます。つまり、投資対効果（ROI）が非常に高い施策なのです。
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IS業務へのAI導入フロー（全6ステップ）
それでは、実際にどのようにAI化を進めていったのか、具体的なステップを見ていきましょう。
Step1：データの整備（1〜2ヶ月）
過去の会話ログを整理し、ノイズ（不要なデータ）を除去します。成約率の高い応対パターンを抽出できる状態に整え、AI学習の土台となるデータをつくります。成功事例と失敗事例を分類し、どのパターンが成約につながったかを明確にし、データのクリーニング（誤字脱字の修正、個人情報の削除など）を行います。
Step2：プロンプトの検証（1〜2ヶ月）
実際のメッセージに対してAIが自然に返せるかを確認します。生成された回答を手動で送りながら、返答の質・トーン・再現性を細かくチェックします。AIの回答が人間らしいか、トーンが適切か（丁寧すぎないか、カジュアルすぎないか）、文脈を理解して答えられているかを検証します。
Step3：システムの構築（3〜5ヶ月）
検証済みのプロンプトをもとに、バイブコーディングやAPI連携で自動返信の仕組みを構築します。学習済みコンテキスト（文脈情報）を組み込み、動作環境を整えます。LINEやメールシステムとの連携、データベースとの接続、セキュリティの確保を行います。
Step4：テスト（3〜5ヶ月）
AIの回答を目視で確認し、不備や違和感があれば修正点として蓄積します。どのケースで誤差が出るかを分析し、改善ポイントを明確化します。実際のユーザーには送らず、内部でテストし、エラーケースを記録してパターン化し、ユーザーの反応をシミュレーションします。
Step5：プロンプト調整（3〜5ヶ月）
蓄積した不備データをもとに、プロンプトを段階的にチューニングします。より自然で成果につながる返答が安定して出せるよう、精度を高めていきます。細かい言い回しの調整、回答の長さの最適化、感情的なトーンの調整を行います。
Step6：完全自動化（6ヶ月〜）
不備がほぼゼロになるまで検証を繰り返し、精度が安定した段階で、一次返信からフォローまでの対応を完全自動化します。人間は監視・チェック役に徹し、定期的なメンテナンスと改善、新しいケースの学習を継続します。
IS自動返信エージェントの全貌
主な機能：3つのコア機能
株式会社AXが開発したIS自動返信エージェントは、以下の3つの機能を持っています。
機能1：受信メッセージへの自動返信
ユーザーから届いたメッセージの内容をAIが自動解析し、問い合わせ内容や温度感（どれくらい興味があるか）に合わせて、最適な返信を即時に送信します。
機能2：ユーザーに合わせたステップ配信
興味関心や行動ステータス（資料を見たか、商談を申し込んだかなど）に応じて、フォローメッセージを自動で最適なタイミングで配信します。例えば、資料をダウンロードした人には翌日に「いかがでしたか？」とフォロー、商談を迷っている人には成功事例を送る、しばらく反応がない人にはリマインドを送るといった対応が可能です。
機能3：顧客データの収集・ダッシュボードで分析
資料の開封状況やメッセージへの反応などを自動で蓄積し、ダッシュボードで可視化します。これにより、商談化率向上や改善施策の判断に活用できます。
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RAG（検索拡張生成）とは？
このシステムの核心技術が、RAG（Retrieval-Augmented Generation）です。
RAGの仕組みは、ユーザーが質問を送ると、AIが大量のテキストデータベースから「意味の近い情報」を検索し、見つかった情報をもとに、文脈に沿った最適な返答を生成するというものです。
RAGを使用するメリットは、過去の成功事例を瞬時に検索し、同じパターンの回答を生成できること、ユーザーの質問の「意図」を理解し、的確に答えられること、誰が対応しても（正確にはAIが対応するので）同じレベルの高品質な回答が可能であることです。
より人間らしい自然な対話を実現する工夫
AIの「考え方」や「振る舞い」をカスタムプロンプトで細かく調整しています。例えば、「あなたは親切で丁寧なカスタマーサポート担当者です」「専門用語は使わず、わかりやすく説明してください」「ユーザーの悩みに共感してから、解決策を提示してください」といった設定を行います。
また、返信スピード、丁寧さ、出力の濃度（情報量）などを細かく設定できます。
受信→自動生成→送信までの流れ
STEP1：メッセージの受信と自動解析
AIが内容を解析し、「問い合わせ種別」や「温度感」を分類します。
STEP2：最適返信案の自動生成
ナレッジデータ・過去対応履歴をもとに、返信文を自動生成します。
STEP3：メッセージの送信
ステータスに応じて、次のフォロー（資料送付・商談予約など）を自動実行します。
実際の事例
事例1：ファーストインプレッション時
ユーザーが初めてメッセージを送ってきたとき、その悩みに合わせた回答で信頼性を獲得します。例えば、ユーザーが「ダイエットがうまくいかなくて困っています」と送ると、AIは「ダイエットがうまくいかない理由は、大きく3つあります。1つ目は…（詳しい説明）。まずは無料カウンセリングで、あなたに合った方法を一緒に見つけませんか？」と返信します。
事例2：特殊な質問への対応
参照データさえあれば、特殊な質問にも違和感なく回答できます。ユーザーが「妊娠中でもできるダイエット方法はありますか？」と質問すると、AIは「妊娠中のダイエットについては、医師の指導のもとで行うことが重要です。当社では…（専門的な回答）」と対応します。
事例3：成約間近のユーザーへのアプローチ
成約間近のユーザーには後押しを、成約後のユーザーにはフォローをして、成約率を高めます。
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インサイドセールス業務効率化の課題に対する成果
AI導入により、当初想定していた3つの課題すべてが解決されました。
人材課題の解決：人員0でも回るIS運用へ
回答を完全自動化し、人手不要の運用体制を構築しました。採用・育成コストが不要になり、属人化や引き継ぎの問題が自然消滅しました。従来は10名体制で対応していた業務が、完全に自動化されました。
業務課題の解決：”リード増加でも、精度の高い回答”を
回答の精度を統一し、品質差がゼロになりました。問い合わせ急増時も自動処理で対応漏れなし。商談につながる接点を逃さないようになりました。人間が対応する場合の「ばらつき」がなくなり、常に高品質な対応が可能になりました。
経営課題の解決：人件費ゼロでコスト削減、商談率UPで売上向上
回答を全自動化したおかげで人件費は0になりました。商談率の向上により、売上インパクトが発生しました。コストを削減しながら、売上を増やすという理想的な状態を実現したのです。
想定外の副次効果（組織の進化）
AI導入の効果は、業務効率化だけにとどまりませんでした。組織全体の文化や資源配分にまで、大きな変化をもたらしたのです。
副次効果1：リソースの再分配
AIが反復的なIS業務を担うことで、担当者は本来注力すべき企画・改善・営業支援へリソースを再配分できるようになりました。結果として、組織全体の「攻めの業務」が加速しました。
副次効果2：「人」と「AI」の選択肢が確立
業務ごとに「人がやるべきこと」と「AIに任せられること」が明確に整理され、効率的な役割分担が定着しました。経営資源としてAIを使いこなす「判断力」が組織に根づいたのです。
副次効果3：AIへの危機意識醸成
AIが実際に成果を出す様子を目の当たりにし、社員の中に「自分もAIを使わなければ取り残される」という健全な危機意識が醸成されました。結果的に、社員全員がAIツールを自発的に使い始める文化が形成されました。
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導入前後の比較（数字で見る劇的変化）
比較1：作業時間の変化
Before（導入前）
月間1,200時間の対応工数がかかっていました。LINE流入後、成約に至るまでの連絡対応を、社内・外部を含めた10名体制でシフトを組みながら対応していました。週末や休日は稼働人数が足りず、社内メンバーが休日対応を行うことも多く、担当者の負荷が慢性的に高い状況でした。
After（導入後）
月間0時間（完全自動化）を実現しました。一次対応業務をすべてAIが代替し、現在は社内1名が定期チェックとクライアントへの報告のみを担当しています。
削減効果：月間1,200時間削減
比較2：コストの変化
Before（導入前）
IS業務は外注中心で、1人あたり月15万円×10名体制で運用していました。成約数によっては成果報酬も発生し、毎月150〜200万円規模のコストが継続的に発生していました。年間約1,760万〜2,360万円の外注費がかかっていたのです。
After（導入後）
AIによる一次対応の自動化により、外注・人件費が不要になりました。ツール利用料のみで運用可能となり、月間150〜200万円→たった月3万円に削減。全体で約91%のコスト削減を実現しました。
比較3：成約率の維持
驚くべきことに、AI導入後も人と同等の着座率・成約率を安定して維持しています。手動対応時の成約率10%と、AI導入後の成約率10%は同じです。社内データでは、人が対応した場合とAIが対応した場合で、着座率に統計的な差はほぼありません。
なぜAIでも同じ成約率を維持できるのでしょうか？それは、回答品質が常に一定で、対応漏れがゼロになり、成約率の高い応対データを継続的に学習しているため、「成果につながるパターン」を再現しやすいからです。
つまり、AIの成果は「AIが優秀だから」ではなく、どんなデータを学習させたかが鍵なのです。高品質な応対データを持つ企業ほど、AIでも人と同じ成果を安定して出すことができます。
IS業務にAI導入を推奨する企業
次のような企業は、AI自動化の効果が特に大きく出ます。
CASE1：テキストベースのリードナーチャリング業務がある企業
テキスト接点が多く、会話データが蓄積されている企業ほど、AIとの相性は抜群です。成功パターンを学習し、自動で精度高くリードを育成できるようになります。
LINE、チャット、メールでの顧客対応が多い企業、過去の対応ログが豊富にある企業、教育期間が長い商材を扱っている企業におすすめです。
CASE2：見込み顧客リストを大量に保持している企業
大量の見込み顧客リストがあっても、対応が追いつかない企業こそAI導入すべきです。AIなら放置リードを自動でフォローし、機会損失をゼロにできます。
展示会やセミナーで大量のリードを獲得している企業、フォローしきれずに眠っているリストがある企業、リストを活かしきれていない企業におすすめです。
CASE3：リードのフォローアップがあまりできていない企業
フォロー漏れが起きやすい企業ほど、AI導入の効果が大きいです。AIなら全リードに自動で最適なタイミングで連絡し、追い切れないフォローを確実に行えます。
商談後のフォローが不十分な企業、検討中のリードを放置してしまう企業、人手が足りずフォローアップが後回しになる企業におすすめです。
CASE4：インサイドセールスの人件費が高騰している企業
人件費が上がり続ける中、AIを使えば一次対応や資料送付など定型業務を自動化でき、人の稼働を大幅に削減できます。必要人数を増やさず成果を維持できます。
人件費の増加に悩んでいる企業、採用コストが高い企業、定型業務に多くの時間を取られている企業におすすめです。
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まとめ｜持続可能なIS業務の変革に向けて
変革を成功に導く3つのキーポイント
1. データ起点で成果パターンを可視化すること
感覚や経験則ではなく、データに基づいて「何がうまくいくか」を明確にする必要があります。
2. 人とAIの業務分担を明確にすること
AIに任せるべき業務と、人間が担うべき業務を切り分けることが重要です。
3. 改善サイクルを継続的に回し続けること
一度導入して終わりではなく、継続的に改善し続けることが成功の鍵です。
AIによるIS業務の自動化の本質
AIによるIS業務の自動化は、単なる工数削減ではありません。リード対応の質と速度を高め、IS担当者がより戦略的な業務に集中できる体制へと、組織全体を進化させる取り組みです。
AIと人の役割を再定義することで、「対応に追われるIS」から「商談を生み出すIS」へ転換できます。
未来へのステップ
STEP1：現状のIS業務を定量化し、改善余地を明確にする
工数、対応漏れ、商談率、コスト構造の可視化を行いましょう。
STEP2：小さく始めて成功体験をつくる
一次返信、ステップ配信など、限定範囲でAI導入を始めましょう。
STEP3：AIと人の協働モデルを全社に展開する
IS以外の業務にも自動化範囲を拡大していきましょう。
おわりに：AI導入で最も大切な要素とは？
営業の「属人化」は、多くの企業が抱える共通の課題です。しかし、株式会社AXの事例が示すように、AIを正しく活用すれば、この課題は劇的に改善できます。
重要なのは、「AIを導入すること」ではなく、「AIで何を実現するか」を明確にすることです。
この記事で紹介した6ステップのプロセスと、RAGなどの具体的な技術を参考に、ぜひあなたの会社でもAI化の第一歩を踏み出してみてください。
AIは、もはや「未来の技術」ではありません。「今、使える技術」です。
あなたの会社の営業を、AIと共に進化させませんか？
【この記事のポイント】
✅ 月間1,200時間の業務を0時間に削減
✅ 年間コスト91%削減を実現
✅ 成約率は人間と同等を維持
✅ 6ステップでAI化を実現する具体的なプロセス
✅ RAG技術で高精度な自動応答を実現
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