音声×AIで挑む、営業の「ブラックボックス」化問題
「音声データの活用は、営業現場のブラックボックスを解き明かす鍵になります」
そう語ったのは、RevCommの疋田和可奈氏。疋田氏は、スタートアップや外資系企業でのカスタマーサクセスやインサイドセールス立ち上げなどを経て、現在はRevCommでインサイドセールス部門を統括している。
「レボリューション×コミュニケーション」を由来とする、スタートアップ企業のRevComm。「AI×音声技術」に特化したコミュニケーションのプラットフォーマーになるべく事業を展開しており、アジアで唯一「Forbes AI 50 2023」に選出されたほか、世界最大のテクノロジー展示会「CES」でAI部門のイノベーションアワードを受賞するなど実績を重ねている。
その主力サービス「MiiTel」は、対面、ウェブ会議、電話など、あらゆるシーンの会話をデータ化し、AIで分析する音声解析AIだ。短期的には営業人材のスキルの標準化や生産性向上を実現し、中長期的には、膨大な音声データを資産化することで顧客インサイトを分析して、企業の意思決定や問題解決のプロセス改善に寄与する。すでに約2,500社、累計8万ユーザーが利用しているという。
本講演では、オンライン会議を解析する「MiiTel Meetings」をベースとして、営業プロセス改善の具体的な手法を解説した。
「テキストや画像のAI活用は一般化してきましたが、音声の活用はまだこれから。音声をテキスト化して終わりではなく、そのデータを活用することで、データドリブンな経営や人材育成ができるのです」（疋田氏）
株式会社RevComm Inside Sales Group Manager 疋田 和可奈氏
これまで、SIerからスタートアップ、外資系企業にてマーケティング、インサイドセールス、カスタマーサクセスなど幅広い経験を積む。近年はインサイドセールスマネージャーとして、実践的かつ戦略的なアプローチで成果を追求している。2024年12月よりRevCommに参画。
まず疋田氏は、営業現場におけるブラックボックス化問題に言及した。一般的な営業プロセスでは、CRMやSFAなどのツールを活用し、顧客と自社の関係構築や進捗管理を行っている。その活動を最大化する仕組みとして、セールスイネーブルメントを推進している企業が多いが、その障壁となるのがこのブラックボックス化問題だという。
「たとえば、商談の中身を共有する際に、担当者の主観や記憶、バイアスなどによってニュアンスが伝わらず、正しい情報が把握できなかったり、クローズアップされる部分に差異が生じたり。こうなると、個人や組織において営業の質の改善やPDCAが回しづらくなり、悪影響を及ぼしかねないのです」（疋田氏）
チームの「型」をつくる 第一歩は「PDCAの可視化」にあり
では、「MiiTel」はこの課題をいかに解決するのか。
「PDCAのうち、ポイントとなるのは、CheckやActionの部分の定量化です。変化が起こりやすく、かつ比較しやすい部分を可視化することで、フィードバックやアドバイスの質を上げることができるのです」（疋田氏）
疋田氏はPDCAの項目にそって、チームの「型」をつくる営業プロセス改善の詳細を解説した。
まず、実際の打ち合わせなどを行うDoのフェーズ。Planで策定した「型」どおりに、自身の課題を解消しながら打ち合わせをするためには「コア業務以外を効率化することが不可欠」と疋田氏。そのために、議事録作成やCRMへの入力といった付随業務を自動化する重要性を指摘した。
「MiiTel Meetings」では、AIによる自動文字起こしや議事録生成、CRM連携などの機能を搭載しており、会議中にメモをとる必要がなく、商談の中身に集中できる。さらに重要なフィードバックポイントも自動で判定するため、「振り返るべき箇所が明確になり、時間も労力も大幅に削減できる」と断言する。
続いて、個別履歴を深堀りするCheckのフェーズ。マネージャーにとってはフィードバックのためのデータの抽出、メンバーにとっては、セルフコーチングやフィードバックを聞いて次に活かすためのフェーズとなる。
「MiiTel」の解析ダッシュボード「MiiTelアナリティクス」では、各種数値をユーザーやチーム単位、期間など任意の軸で絞り込み、傾向分析を行うことができる。
「たとえばトピック判定では、『ニーズ』『予算』『競合』など、商談の中でどのテーマにどれだけ時間をかけたのかがわかります。トレンドや傾向も可視化でき、成果につながった商談の傾向と、そうでない商談との違いを可視化できるのです」（疋田氏）
さらに、集計タブではトーク比率や話速、かぶり回数、沈黙時間といった数値の平均を一覧化できるため、「一方的に話し過ぎていないか」「どれだけ質問を引き出せているのか」などという点も明確に。ハイパフォーマーの商談における「特性」が見えてくるという。
また、個別の商談データについても、動画と文字起こし・議事録をひとつの画面上で確認できる。該当箇所をクリックすればその場面から再生できるほか、キーワードや感情の変化（ポジティブ／ネガティブ）も色で表示されるため、「ネガティブ反応が起きた瞬間に何を話していたのかを検証することもできる」と説明する。
次が、Checkの結果を基にフィードバックを行うActionだ。フィードバックを行う際にもっとも重要なのは、商談の中のどの箇所のどの内容について話しているのか、共通認識がとれていることだと疋田氏は強調する。
「『全体的に、もうちょっと踏み込んでも良かったかもしれない』という曖昧な振り返りでは意味がありません。『MiiTel』は、『15分30秒のここ』と指定して動画を見返したり、目印をつけて共有したりすることができます。タイムスタンプとともにコメントを残し、Slackに連携させてチャットで送ることも。コメントごとのURLも取得できるため、それらをExcelなどで管理し、新しいメンバーへの教材として活用することもできるでしょう」（疋田氏）
「惜しかった商談」はナレッジの宝庫 自社独自の指標を見つける
これまでの3項目を経て行うのが、Planのフェーズ。Actionまでの結果をスクリプトや資料に反映させ、「型」化していくフェーズだ。
「おすすめは『惜しかった商談』を型化することです。失注したものの、スキルを改善すれば結果が変わっていたかもしれない。そういった事例を週1回程度で振り返り、カウンタートークの引き出しを増やすなど改善点を見つけ、再現性の高い『型』にすることで、受注につなげていけるでしょう」（疋田氏）
「型」化で重要なのは、トピックだと疋田氏。たとえば、うまくいった商談では必ず「予算」の話をしていたり、逆に失注した商談では「競合比較」に話題が偏っていたり、「予算」まで踏み込めていなかったりといった傾向が見られる。
「こういった傾向が数値として出てくるので、仮説を立てつつ、成功した商談に近づけながら『型』をつくっていきます。どうすれば次につながったのか、次につなげるにはどういった話題に力を入れるべきだったのかを固めていく作業です」（疋田氏）
成果を出した商談の中に頻出するキーワードも見えてくるという。たとえば「ご一緒に」「よろしければ」などという言葉をスクリプトに組み込んだ際に、成功パターンが多かったのなら、自社の型に盛り込んでいけば良いだろう。また、どのタイミングで出てきたのかも確認しながら、反映させていくことが重要だという。
相手と自分のトーク比率や話すスピード、かぶりの回数、沈黙の多さ、抑揚といった指標も、自社にとっての「ベスト」を見つけていく材料になる。
「私たちも『型』として基準となる数値を決めてはいますが、たとえばインサイドセールスの商談とフィールドセールスの商談でも、どの数値がベストかは異なります。そのため、まずは自社でデータを蓄積して、そのデータを基に独自の基準をつくることをおすすめしています」（疋田氏）
「MiiTel」を活用した営業活動の改善ステップについて、「Doで工数を削減し、Checkでデータを基にファクトを考察。Actionで具体的なフィードバックをし、明確な改善ポイントの共通認識を持つ。最後にPlanで型化し、チームのナレッジとして共有する」とまとめた疋田氏。このPDCAを回すことで、営業の再現性と成果は「格段に高まる」と断言する。
AIと音声解析を活用することで、感覚に頼らない営業活動を実現する「MiiTel」。これからも、“音声×AI”によるセールスイネーブルメントの牽引に期待が寄せられる。
