01
新人が入って半年、何を直せばよいかを具体的に言えない
同行はしているが、育成の場では「もっとヒアリングしよう」「次回アクションを取ろう」という一般論に戻ってしまう。
営業を増やしても、育成できなければ組織は強くならない
採用した営業が育たないのは、教える材料が残っていないからです
架電・商談・受注・失注の記録を一本につなぎ、勝ち負けの理由を担当者ごとに切り出して週次の育成に戻す仕組みを作ります。営業メール生成やリード整理のツールではありません。営業組織がどの段階で数字を落としているかを、数字で言える状態にします。
まず1チーム・1つの改善テーマ。ヒアリングでいまの営業の流れを書き出し、マネージャーが週次で何を見て誰に何を言えれば育成が回るかを決めてから作ります。
最初の対象
1チーム・1テーマ
検証期間
4〜6週間
検証費用の目安
180〜300万円程度
01PAIN POINTS
こんな状態になっていませんか
この状況で相談をいただくことが多い順に挙げています
02
営業成績が上位2割に依存している
その人が休むと部門の数字が読めなくなる。トップ営業のやり方は本人の中にだけ残っていて、他の担当者に再現されない。
03
CRMには結果しか残っていない
案件と金額と結果は入っているが、失注理由の欄は空欄か「他社決定」で埋まっている。なぜ受注したか、なぜ失注したかが分からない。
04
記録が別々のツールに散っている
架電のログ、商談メモ、見積の履歴が別々にあり、一人の顧客について時系列に並べられない。週次の営業会議が進捗確認だけで終わる。
なぜ、営業組織で「育たない」が起きやすいのか
営業は、結果しか記録が残らない仕事の代表だから
活動の大半は電話と対面で、口頭で進みます。記録として残るのは結果と予定だけで、その間の会話は担当者の頭の中にしかありません。
マネージャーが見られる商談の数が、育成能力の上限になる
数人のうちは同行と相談で回ります。人数が増えると、自分の数字を持つマネージャーが週に見られる商談の数が、そのまま組織の育成の上限になります。
トップ営業のやり方が、本人の中だけに残る
受注率が高いAさんは初回商談で決裁者と予算を早めに確認している。この差は売上結果だけでは見えず、架電履歴・商談内容・案件ステータス・フォロー履歴をつないで初めて確認できます。
CRMの入力は、売上に直結しないので最小限になる
失注理由は「価格」「他社決定」に丸められ、分析できる粒度で残りません。結果として育成の場で活動量の話に戻ってしまいます。
BEFORE / AFTER
結果だけ残るCRMを、勝ち負けの理由が読める記録に変える
営業に入力を増やさせず、電話システムと商談メモから記録を自動で構造化し、一人の顧客について一本の時系列を作ります。
1
今の状態
受注か失注かしか残らない
会話の中身、相手が引っかかった点、決裁者がいつ出てきたかは担当者の頭の中。育成は「もっとヒアリングしよう」という一般論に戻る。
2
Beekleの設計
記録が自然に残る形にして、段階ごとに分解する
架電は自動取得、商談メモは自由記述のままLLMが構造化。初回接触から受注・失注までを担当者別・商材別に並べ、どの段階で落としているかを出す。
3
導入後
1on1で使うシートが自動で出る
「提案後3営業日以内に一度連絡する」のように次の週に実行できる行動に落ちる。評価と指導はマネージャーが行う。
✓
マネージャーが全商談を見なくても、見るべき商談と聞くべき点が先に分かる状態になります。
CRMに入力するだけでは、営業は育たない
CRM・商談要約AI・営業研修は入り口として正しい。足りないのは分析と育成をつなぐ設計
1
記録して終わりの仕組みと、記録→分析→改善→再検証が回る仕組みは、別物です
2
CRMやSFAは、顧客と案件を管理する道具として正しく作られています
3
商談の録音を要約するAIツールも増えました
記録して終わりの仕組みと、記録→分析→改善→再検証が回る仕組みは、別物です。
POINT 02
CRMやSFAは、顧客と案件を管理する道具として正しく作られています。ダッシュボードで訪問数、商談数、受注金額は追えます。ただ、それは活動の量の可視化であって、どのやり方が効いたかは出てきません。入力される情報が結果中心である限り、分析の材料が最初から足りないからです。
POINT 03
商談の録音を要約するAIツールも増えました。要約の精度は高く、議事録の手間は減ります。ところが要約が自社の受注・失注データと結ばれていなければ、どの会話が受注につながったのかは、誰かが目で見て判断するしかありません。
POINT 04
営業研修は、一般的な型を教えるには有効です。自社の商材で、自社の顧客に対して、自分の営業がどこで落としているかは、研修では扱えません。足りないのは、蓄積されたデータから、受注につながりやすい行動、失注しやすいパターン、案件が止まりやすい段階、担当者ごとの得意と不得意、フォロー漏れを見つけて、次の営業活動へ戻す設計です。
SERVICE PACKAGE
約束 × 工程 × 成果物を、最初に明確にする
「支援します」だけでは、何を買うのか分かりません。このサービスでどこまで進め、何が手元に残るかを先に共有します。
PROMISE / 約束
営業に入力を増やさせず、架電・商談・受注失注の記録をつなぎ、担当者ごとにどの段階で落としているかをマネージャーが週次で使える形まで作ります。
PROCESS / 工程
- 1.目的・業務ヒアリング（As-Is/To-Be）
- 2.業務を1つ選ぶ
- 3.要求・ストーリー化と受入条件
- 4.動くデモ（PoC）で確かめる
- 5.小さく本番に載せて測る
- 6.運用しながら広げる
DELIVERABLES / 成果物
- ✓営業活動のAs-Is/To-Beとユースケース
- ✓記録項目と失注理由の選択肢設計
- ✓既存CRM・電話システムとの連携
- ✓担当者別・商材別の段階分析
- ✓1on1・営業会議で使う育成シート
- ✓導入前後の指標の比較
SCOPE / 前提・境界
AIが営業担当を評価することはしません。評価と指導はマネージャーの仕事として残します。対象商材の案件数が少ない場合は、分析より先に記録の仕組みを整える段階から始めます。
どういう仕組みで実現するか
AI USE CASE DESIGN
AIで効く業務を、要件と評価基準で見極める
モデル選定より先に、どの業務をどう変え、何をもって使えると判断するかを確定します。
INPUT
業務フロー
判断基準
例外処理
評価基準
CONNECT
CONNECT
ユースケース設計
CONNECT
DELIVERABLES
✓
動く試作品
✓
社内説明できる材料
1
聞く
徹底ヒアリング
背景・業務・例外を聞き出す
2
絞る
ユースケース確定
効果が出る範囲に絞る
3
描く
設計図に落とす
構造・権限・評価基準を決める
なぜ、作る前に決めるのか
AI開発が止まるのは、モデルの選び間違いだけが理由ではありません。どの業務のどの手間を減らすか、何をもって使えると判断するかを先に決めておくと、動いたけれど本番に進めない、という止まり方を避けられます。決めた基準は、そのまま社内説明の材料になります。
02WHY BEEKLE
なぜBeekleなら、営業データを育成に戻せるのか
営業ツールを売る会社ではなく、要件定義から入る開発会社としてお答えします。
01
要件定義から入る。AI・DXが失敗する原因の大半はモデルではなく要件のズレ
誰が、どの場面で、何を見て判断しているかが決まらないまま作り始めると、動くものはできても使われません。ヒアリングでいまの業務の流れ（As-Is）を書き出し、あるべき流れ（To-Be）との差分からアクターとユースケースを定義してから作ります。要求を洗い出して「作る・後回し・作らない」に絞り、作るものだけをユーザーストーリーと受入条件（Gherkin）に落とします。ChatGPTなどのAI検索で要件定義について尋ねたとき、Beekleの記事が最も多く引用されている領域です。
02
PM on Railsで、要求から動作の証拠までを一本でつなぐ
要求カード、ユースケース、ユーザーストーリー、受入条件、実装タスク、テスト結果を切れ目なくつなぐ自社開発のツールを、自社の案件だけでなく外部のお客様の案件でも使っています。「何を作ると言ったか」と「何が動いているか」が常に照合できるので、途中で要件が増えても、どこに影響するかがその場で分かります。
03
営業の活動データを、分析に使える形で設計した経験がある
サブスク課金型サービスの案件では、開発と並行してBigQueryで購買データを分析し、最終的にDatabricks on AWS上に顧客データ基盤（CDP）を構築して、優良顧客層の特定と課金導線の改善に反映しました。サービス本体を作ったチームがデータ基盤も持つと、記録するイベントを分析に必要な形で最初から決められます。営業データでも同じで、「後からログが足りなくて測れない」を避けられます。
04
架電システムを作ってきたので、入力だけで終わらせない
コールセンター向けの架電システムの開発経験があり、電話系のデータで自動取得できる範囲と精度の限界を知っています。Beekle自身のCRMでも、案件の停滞や次のアクションの不足を検知して経営側に異常だけを上げる仕組みを回しています。「CRMを導入しましょう」で終わらず、営業活動へどう戻すかまで考えるのは、自分たちがその使い方をしているからです。
05
動くものを先に見せる（ゼロスタート）
要件を言葉だけで固めず、ヒアリングの直後に動くプロトタイプを作って画面で確かめます。お客様のヒアリング議事録から提案依頼書を生成し、そのまま1日で動作するデモまで進めて「イメージとずれていない」と評価された案件があります。最初の動くデモは0円で作り、そこから先に進めるかを判断していただけます。
06
立ち上げと立て直しが速い。速さは要件を先に固めるから出る
大手商社の新規事業プラットフォームを1週間で動く状態にし、他社で約3か月停滞していたアプリを引き継いで3週間で完成させ、発注元が外部委託したセキュリティチェックを指摘なく一度で通過しました。別の案件では、1,100万円超が投じられて止まっていた業務システムを引き継ぎ、既存の資料とコードを確認して約3日余りで要件を再構成し、約2週間の開発サイクル終了時点で管理上の進捗を約60%まで進めています。
この流れを支えているのが、自社開発のPM on Railsです
PM on Railsとは、もともとBeekle社内で回していた開発の進め方を、AIエージェントで動くようにした仕組みです。打ち合わせで出た要望、決まった条件、作業、確認結果を1か所でつなぐため、仕様が変わってもどこに影響するかを追えます。外部のお客様の案件でも使っています。
PM on Railsの公開サイトを見る（外部提供は準備中）03CASE STUDIES
関係する実績を、事実の範囲で挙げます
この業界での納入実績と、持ち込める経験を分けて書いています
サブスク課金型マッチングサービスのフルスタック開発とデータ分析改善
課題
継続課金・自動マッチング・リアルタイムチャットを備えた課金制サービスを立ち上げ、公開後は数字を見ながら課金率を上げ続ける必要がありました。
解決策
開発と並行してBigQueryで購買データを分析し、最終的な顧客データ基盤（CDP）はDatabricks on AWS上に構築。優良顧客層を特定し、LPと課金導線の改善に反映しています。
成果
- 購買データで優良顧客を特定し、次の打ち手を決められる
- イベント設計を分析に必要な形で先に決めた
- 広告で人が集中しても課金導線が重くならない
Beekleだからできたこと
サービスを作った同じチームがデータ基盤まで持つので、記録するイベントを分析に必要な形で最初から決められます。営業データでも同じで、「後からログが足りなくて測れない」を避けられます。
ヒアリング議事録からRFPを作り、1日で動くデモまで進めた案件
課題
構想段階で要件が言語化されておらず、発注側と開発側でイメージがずれやすい状態でした。動くものを早く見て方向性を確かめたい、という相談でした。
解決策
ヒアリング議事録からRFP（提案依頼書）を作り、その仕様をもとに実装しました。1日で動作するデモまで進め、画面を見ながら認識を合わせました。
成果
- 議事録から1日でデモに到達
- 発注者から「イメージとずれていない」と評価
- 以降の打ち合わせを中身の検討に使えた
Beekleだからできたこと
営業データの仕組みは、要件が曖昧なまま始まりがちな領域です。議事録をそのままAIへ渡さず、RFPから仕様へ構造化してから実装するので、発注側の認識を保ったまま速く作れます。
04SOLUTIONS
Beekleではこうする
ヒアリングとAs-Is/To-Beから入り、1業務に絞って実装し、測ってから広げます
SOLUTION 01
ヒアリングから始め、As-Is/To-Beとユースケースを書く
営業担当とマネージャーに、いま一件の案件がどう進むかを最初から最後まで聞きます。誰がいつ電話し、何をメモし、どこで上司に相談し、失注をどう記録しているか。この現状を書き出したうえで、「マネージャーが週次の1on1で、この画面を見て、この質問をする」というあるべき場面をユースケースとして定義します。ここが決まらないうちにデータ連携やAIの話はしません。
作る範囲が最小になる
マネージャーが使う場面から逆算
ツール選定が後になる
SOLUTION 02
記録が自然に残る形を設計し、一人の顧客について一本の時系列を作る
営業に「もっと入力してください」と頼む設計にはしません。架電は電話システムから自動で発着信と通話時間を取り、商談メモは自由記述のまま残してもらい、後段でLLMが「登場した決裁者」「価格への反応」「競合名」「次回アクション」を構造化して抽出します。リード獲得から受注・失注までを担当者・商材・顧客属性つきで並べ、既存のCRMは置き換えずに連携先として使います。
営業の入力負担を増やさない
既存CRMはそのまま
失注理由が粒度をもって残る
SOLUTION 03
勝ち負けを段階ごとに分解し、行動の言葉にして育成の場に戻す
初回架電から商談設定までの転換率、商談から提案までの日数、提案後のフォロー間隔、失注理由の分布を担当者別と商材別に出します。「新人Aは商談化率は平均以上だが、提案後のフォロー間隔が長く、そこで失注が集中している」という粒度で、次の週に実行できる行動に落とし、1on1と営業会議で使うシートを自動で出します。AIが営業担当を評価することはしません。評価と指導はマネージャーの仕事として残します。
見るべき商談が先に分かる
改善点が行動の言葉になる
評価は人が行う
05FEATURES
このサービスで引き受ける範囲
ヒアリングから、動く仕組みと運用まで
営業活動のヒアリングとAs-Is/To-Be整理
一件の案件が進む流れと、どこに何が記録されているかを書き出し、マネージャーが週次で見たい場面をユースケースにします。
架電・商談記録の自動取得と構造化
電話システムからの自動取得、商談メモからのLLM抽出、失注理由の選択肢設計。営業の入力負担を増やしません。
既存CRMとの連携と一本の時系列
CRMを置き換えず、架電・商談・見積・受注失注を一人の顧客について時系列に並べます。
段階別分析と育成シートの自動出力
担当者別・商材別の転換率と停滞箇所を出し、1on1と営業会議で使うシートを自動で出します。
何を測るか
成果は「AIを使ったか」ではなく営業の数字で測る
1
商談から提案へ進む割合
2
次回アクションが設定されている案件の割合
3
フォロー漏れ件数と案件停滞期間
導入前に現状値を取り、導入後に同じ定義で測ります。数字は御社のデータで決まるもので、事前に「何%改善」を約束することはしません。
01
商談から提案へ進む割合
担当者別。育成テーマの直接の結果です。
02
次回アクションが設定されている案件の割合
案件の放置を先行して捉えます。
03
フォロー漏れ件数と案件停滞期間
提案後、一定日数連絡がない案件の数。どの段階で止まるかの個人差。
04
失注理由の記録率と分布
空欄・「その他」の比率が下がるか。
05
新人が一定水準に到達するまでの期間
育成の速さ。営業サイクルの長さに合わせて1〜2四半期で見ます。
向いている会社、向いていない会社
先に線を引いておきます
1
向いている会社
2
向いていない会社
営業担当が増えて育成が追いつかず、成績の個人差が大きく、CRMや商談記録が何らかの形で残っている会社に向いています。
01
向いている会社
営業担当が増えて育成が追いつかない。営業成績の個人差が大きく、上位の数名に依存している。CRMまたはSFAをすでに使っているが育成には使えていない。電話やオンライン商談の記録が何らかの形で残っている。「何%改善」より、まず現状を数字で見たいと考えている。
02
向いていない会社
営業が3名以下で、マネージャーが全案件を直接見られている。営業プロセス自体がまだ定まっておらず案件数も非常に少ない（先にプロセスの整理をお勧めします）。営業の記録を残すこと自体に組織として合意がない。分析より先に、営業メール生成やリード獲得のツールだけを求めている。
費用・期間の考え方
モデルケースと、段階ごとの目安
1
業務整理・初期設計（1〜2週間）
2
1業務の検証・実装（4〜8週間、150〜400万円程度）
3
高難度PoC（6〜12週間、300〜600万円程度）
費用は「業務整理」「1業務の検証・実装」「本番展開」「継続改善」の段階に分けて見積もります。投資判断は「削減できる時間×人件費 −（導入費＋運用費）」がプラスに転じる回収期間で見ます。他社の削減率を当てはめるのではなく、動くデモの段階で御社の業務にどれだけ効くかを確かめてから、本番展開の投資を判断していただきます。
POINT 02
モデルケース: 営業5名の商談データを分析し、育成へ戻す（4〜6週間、180〜300万円程度）。CRMには案件情報があり、オンライン商談や架電の記録も残っている。ただ、マネージャーが全件を見る時間がなく、営業担当者ごとの改善点が分からない会社を想定します。最初の対象は1チーム・1つの改善テーマに絞り、たとえば「初回商談から提案へ進まない」という課題なら、CRMの案件情報と商談記録をつなぎ、提案へ進んだ商談と止まった商談の違いを分析します。成果物はAIの分析レポートではなく、担当者ごとの商談傾向、案件が止まりやすいポイント、次回アクションの不足、受注・失注との関係を確認できる仕組みまで作ります
POINT 03
4〜6週間で数字が見えた場合は、架電分析、案件優先順位、営業会議、マネージャー向けダッシュボードへ広げます。この本番展開の目安は500〜900万円程度です。
POINT 04
別料金になるもの: 御社クラウドやオンプレへの構築費とクラウド利用料、LLMのAPI利用料（月額の従量）、紙資料の電子化やOCR、正本が決まっていない資料の整理作業、APIの無い既存システムとの連携開発、導入後の保守と精度改善（月額）。
POINT 05
上記は、Beekleの過去の開発案件をもとにしたモデルケースです。実際の費用と期間は、対象業務、利用するデータ、既存システムとの連携、精度要件、権限・セキュリティ要件によって変わります。最初から全社導入するのではなく、投資対効果を確認しやすい一業務から始めることを基本としています。
01
業務整理・初期設計（1〜2週間）
実データと業務を確認し、改善対象を決めます。費用は案件内で設計します。
02
1業務の検証・実装（4〜8週間、150〜400万円程度）
一つの業務を実際に動かします。
03
高難度PoC（6〜12週間、300〜600万円程度）
GraphRAG、複雑なデータ、評価設計などが要る場合。
04
本番展開（2〜6か月程度、500〜1,500万円以上）
権限、連携、監視、運用まで含めます。
05
継続改善（月単位、個別見積もり）
評価結果から改善と拡張を続けます。
発注の流れ
相談から本番運用まで、どう進めるか
AI開発は、作る前にどれだけ業務を理解し、ユースケースと評価基準を固められるかで決まります。Beekleはヒアリングから入り、設計した範囲だけを小さく検証して本番化します。
- 1
STEP 1
ヒアリングでユースケースを確定する
現場の作業、判断基準、例外処理、使っているデータを聞き出します。「AIで何か」ではなく、どの業務をどう変えるかまで絞り込みます。
- 2
STEP 2
知識構造・権限・評価基準を設計する
RAGなら文書同士の関係や根拠提示、エージェントなら任せる範囲・承認・ログを設計します。評価データと合格基準も先に決めます。
- 3
STEP 3
設計したユースケースをPoCで検証する
いきなり大きく作らず、決めたユースケースだけを動く形にします。現場で使えるか、削減時間・精度・確認工数・運用負荷を見ながら検証します。
- 4
STEP 4
効果が見込めれば実導入
PoCで効果が確認できたら本番化し、現場で使われる状態まで伴走します。期待した効果が見込めなければ、ここで撤退も判断できます。PoC止まりや過剰投資を避けられるのが、この進め方の狙いです。
✓
技術検証で終わらせず、業務で使える設計に落とす。ここがBeekleの強みです。
06RELATED COLUMNS
もっと詳しく知りたい方へ
このサービスの背景にあるデータ活用の考え方
07FAQ
発注前によくある質問
発注前に確認されやすい論点をまとめています
Q いま使っているCRMを替える必要はありますか？ +
ありません。既存のCRMはデータの連携先として使います。記録項目の追加や失注理由の選択肢の見直しをお願いすることはありますが、置き換えるより必要なデータだけ連携する方が合理的なことが多いです。
Q 営業が録音や記録を嫌がります。 +
記録の負担を営業に足さない設計から始めます。架電のログは電話システムから自動で取り、商談メモは自由記述のままで構いません。構造化はAIが後段で行います。録音は必須ではなく、メモだけでも始められます。
Q 商談の録音をAIで分析できますか？ +
できます。ただし録音の取得方法、個人情報の扱い、社内ルールを確認したうえで設計します。録音を必須にしないことも多いです。
Q AIが営業担当を評価するのですか？ +
しません。AIだけで人事評価を行うことは推奨していません。AIが行うのは、口頭の情報を構造化して抽出することと、段階別の数字とパターンを提示することまでです。評価と指導はマネージャーが行います。
Q 営業メールの自動生成もできますか？ +
できます。ただしメール生成だけを独立した目的にはせず、営業プロセス全体のどこを改善するかから考えます。
Q データが少なくても分析できますか？ +
対象商材で月に数十件以上の案件があれば、段階別の傾向は読めます。それより少ない場合は、複雑な分析を作るより、まず記録方法を整えてデータを蓄積する方が効果的です。業務整理の段階で判断します。
Q どのくらいの期間で効果が出ますか？ +
記録の質（失注理由の記録率など）は導入直後から変わります。商談化率や新人の立ち上がり期間は営業サイクルの長さに依存するため、1〜2四半期を見て判断します。
問い合わせの前に
普段のAIへ、合うか聞いてみてください
営業資料だけでは、自社に合うか判断しにくいことがあります。社内の制約や今の状況を知っているAIに聞くと、合う理由と合わない理由が先に見えます。
営業データの現状を、まず棚卸ししませんか
いまのCRMと電話システムで、どこまで記録が残っていて、どこから消えているか。御社の営業の流れをうかがい、最初に手をつける1テーマの候補と、モデルケースに照らした概算をお伝えします。