営業からの社内問い合わせ電話はAIで減らせるのか？──1日30回の「あれ、分かる？」をなくす仕組み

Q01営業担当からの社内問い合わせ電話は、AIで減らせますか？

減らせます。営業が社内に電話するのは、サボりではなく「分かる人に聞くのが最速だから」です。生成AIの「意味で探せる検索」を入れると、曖昧な言い方のまま自分で情報にたどり着けるようになり、聞く側も聞かれる側も問い合わせ対応から解放されます。

Q02Excelにも基幹システムにも情報はあるのに、なぜ営業は探せないのですか？

従来のキーワード検索は「ステンレス丸棒 SUS304 φ20」と正確に入力しないとヒットしないからです。営業の頭にあるのは「先月A社に納めたステンレスの丸い棒、あのサイズのやつ」という曖昧な記憶。この2つの間に埋められない溝がありました。生成AIの検索は、曖昧な言い方をそのまま入り口にできます。

実務的なポイントをひとつ。「在庫は何個？」のような数値を問う質問と、「前に似たのなかった？」のような意味を問う質問は、検索の方法を分けたほうがいい です。数値はデータベースに直接聞き、意味は文書をAIで検索する。この使い分けを最初の設計に入れるかどうかで、精度がまったく変わります。

Q03AI検索の精度が出ないとき、何を確認すればいいですか？

検索アルゴリズムを疑う前に、検索以前のところを順番に見てください。①そもそも答えとなる情報が入っているか、②情報が複数の資料に分断されていないか、③その次にやっと検索の設定、④最後にモデルの性能です。多くの場合、①と②の確認だけで精度は劇的に上がります。

私が実際にナレッジ検索の仕組みを作ったときも、最初の精度は使い物になりませんでした。検索のチューニングを一生懸命やっても良くならない。ふと立ち止まって検索以前を見直したら、原因は検索と関係ないところにありました。

①は確認すると「その情報はまだ入っていませんでした」で終わることが驚くほど多いです。ある企業の検証では、ナレッジ検索の初期評価で「良い回答」が全体の3分の1程度にとどまったというデータもあります。入れるだけでは動かない、というのはこういうことです。

Q04仕入値や与信情報が、見せてはいけない部門に見えてしまいませんか？

権限設計を最初から入れれば防げます。卸売・商社には、営業部門間でも共有すべきでない情報（仕入値・取引条件・与信情報）があります。部門ごとのアクセス権限をAI検索にまで反映させる設計は、後付けだとシステム全体の作り直しになりやすく、最初から入れておけば追加コストはわずかです。

AI検索を入れて便利になった途端、「東京営業部の取引条件を大阪のメンバーがAIに聞いたら、答えてしまった」という事故が起きえます。 「あとで考える」が一番高くつくポイント です。

データの置き場所も大事です。取引データの外部流出が心配な商社・卸売では、データもシステムも自社のクラウド環境に置く設計が大前提になります。

Q05基幹システムやExcelを入れ替える必要はありますか？

ありません。既存の基幹システムやExcelを捨てず、裏側でAIが動く設計にすれば、営業は今まで通りのツールを使いながら検索だけがAIに変わります。新しいシステムの使い方を覚える必要がないので、現場の抵抗感が格段に減ります。

よくある質問（FAQ）

Q. 営業教育やマニュアル整備で解決できませんか？

A. 難しいと思います。取扱5,000点超の商品知識を教育で頭に入れるのは物理的に無理があり、探す手間が聞く手間を上回る限り電話は続きます。情報を「検索できる形」に変えるほうが構造的な解決になります。

Q. 問い合わせを受ける事務スタッフ側のメリットはありますか？

A. 大きいです。同じ質問を1日に何十回も受ける割り込み対応が減り、本来の業務に集中できるようになります。聞く側と聞かれる側の両方が消耗する構造そのものが解消されます。

Q. 何から始めればいいですか？

A. 営業が1日にどんな問い合わせを何回しているかを、1週間だけ記録することからです。大規模投資の前に、どこにAIを入れれば一番効くかをその一覧で見極めます。

Q. 検索精度はアルゴリズムの改善で上げるものではないのですか？

A. 多くの場合、先に見るべきは情報の中身です。答えが未登録だったり、複数資料に分断されていたりする状態では、どんなアルゴリズムでも精度は出ません。検索の改善が効くのはその後です。