【AI変革事例＿IT・通信業界】生成AI案件創出研修で商談現場の即断力を養成し提案機会を最大化

営業担当者が商談の場で生成AI案件の採否を判断し、提案機会の最大化を実現したAI人材育成事例です。
5ステップの提案フローと12観点の診断シートを活用し、生成AIが適した課題かどうかをその場で判断できる実践力を習得。
営業担当者の提案力向上と案件化率の向上を支援し、生成AI提案を組織的に推進できる体制づくりを実現しました。

課題

生成AIへの関心が高まる中、通信業界の企業でも、顧客や社内から「生成AIでこれはできるか」という相談が営業担当者に数多く寄せられるようになっていました。
しかし、多くの場合、営業担当者はその場で判断せずに技術部門へ持ち帰る対応にとどまり、商談の鮮度が落ちて機会損失につながるケースが少なくありませんでした。
また、判断ができないがゆえに「できない」と早期に結論づけてしまい、本来であれば案件化できたはずの相談を取りこぼしてしまう場面も見られました。

そこでAVILENは、この通信企業の営業担当者を対象に、生成AIの採否を商談の場で即座に判断できる実践的スキルを習得する「生成AI案件創出研修」を提供しました。
約1000社のAI導入支援を通じて得た知見を体系化し、「課題があって初めて生成AIの採否を判断できる」という原則に基づいた実践型プログラムとして展開しています。

【関連プレスリリース】AVILEN、生成AIの採否を現場で即断できる人材を育てる「生成AI案件創出研修」を提供開始　～5ステップの提案フローと12観点の診断チェックシートによる、生成AI案件の取りこぼし削減への実践型アプローチ～

ソリューション

研修は、単なる知識のインプットにとどまらず、商談の現場でそのまま使える判断軸を身につけることを目的に設計されています。具体的には、以下の要素で構成されています。

• 5ステップの提案フロー
  課題特定・制約確認・技術アプローチ選定・技術アプローチ設計・実行計画策定という流れで、顧客の要望をそのまま受け取るのではなく「要望の裏にある本当に解決すべき課題」を特定するところから着手します
  
• 12観点の一次診断チェックシート
  5段階のプルダウン形式でスコアが自動算出され、RPA（定型業務を自動化する技術）・従来型AI・生成AIのどの技術アプローチが適切かを可視化します
  
• 実案件に近いケーススタディ
  生成AIでの対応可否を判断するワーク、判断に迷う場合の追加ヒアリング内容を検討するワーク、PoC（本格導入前の検証）で何を確かめるべきかを設計するワークを段階的に実施します

これらを組み合わせることで、受講した営業担当者は座学にとどまらず、実践を通じて商談の場で使える判断力を養いました。

成果

研修を通じて、通信企業の営業担当者は、顧客要望に対して「生成AI向きか否か」を即座に判断できる力を身につけました。
加えて、「実現するならこの構成」という技術的な実現方法の目処を提案の場でつけられるようになり、生成AI活用に伴うリスクを踏まえた期待値コントロールも可能になっています。

この変化は個々のスキルアップにとどまりません。商談の鮮度を落とさずに提案を前に進められる体制づくりにもつながり、「できない」と早期に結論づけて機会を取りこぼす場面が減ることで、案件化の可能性を最大限に引き出せる組織的な土台が整いつつあります。

まとめ・考察

この事例の独自性は、抽象的な生成AI活用論にとどまらず、5ステップの提案フローと12観点の診断チェックシートという具体的なツールを軸に、商談の現場でそのまま再現できる判断軸を営業担当者に提供している点にあります。
実案件に近いケーススタディを通じて実践力を養う構成も、研修翌日から現場で活用できる定着度の高さを支えています。

このような取り組みは、営業担当者個人のスキル向上にとどまらず、生成AI案件の提案可否を組織として体系的に判断できる状態への転換を意味しており、AI変革（AX）と呼ぶにふさわしい構造的な変化だといえます。
属人的な勘や経験に頼っていた判断を、誰もが再現できるフレームワークへと落とし込んだことが、その定着を後押ししています。

IT・通信業界において生成AIに関する相談や提案機会が今後さらに増加していく中で、顧客の問いに即座に応えられる営業担当者を育てることは、企業の競争力を左右する重要な取り組みです。
こうした取り組みが広がることで、AIファーストな組織づくりとAXの加速がより多くの通信企業で進んでいくことが期待されます。

AVILENが考えるAI変革とは

AVILENでは、AI変革を単発のAI導入や受託開発の積み上げではなく、企業の業務・意思決定・組織を段階的に変えていくプロセスと捉えています。
そのため、AI活用はいきなり大規模に進めるのではなく、段階を踏んで進めることが重要だと考えています。

AI導入は「5つのステップ」で進める

AVILENでは、AI変革を以下の5ステップで整理しています。

1. リテラシーをつける
   データ・AIの基本理解を揃え、技術の可能性と限界を正しく認識する
   
   
2. ビジョンを描く
   AIを使って、どこで競争優位を作るのかを明確にする
   
   
3. Quick Winを実現する
   短期間で成果が見えるテーマに絞り、成功体験をつくる
   
   
4. 体制を構築する
   人材・組織・データ・システムを含めた推進体制を整える
   
   
5. 活用範囲を拡大する
   PDCAを回しながら、AI活用を組織全体へ広げていく

AI変革を支える3つの考え方

この5ステップを進めるうえで、AVILENが大切にしている考え方は次の3点です。

• コア部分から小さく始め、大きく広げる
• 試しながら学ぶ、アジャイルなPDCA
• 外部に頼りきらず、徐々に内製化していく

本事例の位置づけ

本記事で紹介する取り組みは、こうしたAI変革のプロセスの中で設計された一つの実践例です。
AVILENは、「AIを作る会社」ではなく、AIを使って企業の変革を前に進めるパートナーでありたいと考えています。