営業担当向けの機能として、AI技術によるレコメンドで営業活動の効率化や付加価値提案を支援する。Asalesが目指す情報レコメンドは、「知識や経験が不足している新人の営業担当でも、営業活動の成果を上げられるような情報の提供」だ。

　客先訪問前、訪問時、訪問後といった営業活動における各フェーズで、現場の営業担当に必要な情報を提示する。訪問前には、顧客の最新ニュースや動向、自社商材情報に加え、過去の類似案件から導出した営業シナリオを用意。訪問時用には、事前ミーティングの音声データを解析し、営業トークのネタを導き出した上でテキスト化して示す。音声データの書き起こし機能は、営業担当者に代わって議事録作成業務を担える。訪問後は、案件ごとにまとめるべき資料を推薦する。

　営業企画担当やマネジャー層に向けては、商談メールや報告書など、顧客とのやりとりで生じたデータ（顧客接点データ）を要約／分析する機能、売上が大きい営業担当の営業手法をスコアリング／モデリングする機能などを提供し、業務効率化を促進する。

　定量データとして売上やコストなどの他に、定性データとしてテキストデータも分析の対象としている。顧客接点データに加え、ニュースや業界レポートといったオープンデータを使った受注・失注分析、ニーズ抽出、業界動向調査などが可能だ。これにより、一部の数字やデータだけから判断した局所的な状況分析を防ぐ。

テキストマイニングが支える営業活動

　Asalesのコア技術はテキストマイニングだ。AI技術と組み合わせることで、営業活動に関わるさまざまな定性データを解析する。具体的にはテキストデータや音声データを扱っており、データを特性別に分けると

• 顧客接点データ：案件メール、商談メモ、報告書、議事録、ミーティング時の音声など
• 社内データ：商材情報、提案資料、社内レポートなど
• オープンデータ：ニュース、業界レポートなど

の3種類。さまざまな特性のテキストあるいは音声データを分析することで、営業現場のデータを反映させた、迅速な意思決定や戦略立案を後押しする。

分析の属人化を軽減する

　日本企業にも営業支援ツール（SFA）や顧客管理関係（CRM）が普及してきたとはいえ、「なぜこの方法で売れたのか」といった定性的な分析は、いまだに各マネジャー層や営業企画によって属人化された部分も少なくない。一方で現場の営業担当が原因分析をしようとすると、データ処理など本来の営業活動から外れた雑務が増えてしまい、営業活動に支障が出てしまう。

　こうした課題に対し、営業現場のデータを営業戦略に生かすための手段をAsalesは提供する。同時にデータ関連の業務にかかる負担を軽減することで、業務効率化につなげることも目的だ。

　月額利用料金は、営業担当向けの機能が1ユーザー当たり6000円（税込、以下同じ）、営業企画担当ないしマネジャー層向けの機能が80万円。両機能は単体では提供しておらず、セットでの提供となる。併せて導入後のチューニングに別途コンサルティング費100万円が必要。