PLAN-Bは、セールス・マーケティングチームの業務プロセスをAIエージェント前提で再設計し、属人化した業務を自動で回るオペレーションへ変革することを目的とした「AIオペレーション構築サービス」の提供を開始した。
本サービスは、生成AIツールの導入や個々人の生産性向上にとどまらず、「業務プロセス分解×AIエージェント構築×ワークフロー設計」を一体で行うことで、チーム単位の生産性向上と再現性の高い売上創出の実現を支援する。
サービス開発の背景
近年、さまざまな企業でChatGPTをはじめとする生成AIツールの導入や研修が行われている。しかし、その多くは個人の利用にとどまり、セールス・マーケティングチーム全体の業務プロセスやKPI設計にまで踏み込めていない。その結果、次のような課題が各社で生じている。
- メンバーごとにAIの使い方にばらつきがあり、成果が属人化して現場に浸透しない
- どの業務にどのレベルまでAIを組み込むべきか曖昧で、日常業務に定着しない
- 一部のAIに強い人に依存し、チーム全体の生産性が変わらない
- 経営層の期待と現場の実感の間に、AI活用のギャップが生じている
とくに、リード獲得・商談化率・CVR・解約率・営業生産性などの数字責任を負うセールス・マーケティングの現場リーダーからは、「AIの研修やツール導入は行ったが、業務オペレーション自体は変わっていない」「AIの専門家ではない自分が、どこから業務に組み込めば良いのかわからない」といった声が多く上がっている。
こうした課題を抱えるセールス・マーケティング組織に対して、AIを使える個人ではなく、AIで業務プロセスを再設計できるチームオペレーションを構築することを目的として「AIオペレーション構築サービス」を開発した。
サービス概要
| サービス名 | AIオペレーション構築サービス |
|---|---|
| 対象 |
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| 目的 |
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| 導入後に得られるもの |
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本サービスの特徴
1.作業をAIエージェントが代替
本サービスでは、次のようなセールス・マーケティング領域における「属人化し、成果に直結する業務」にフォーカスし、AIエージェント化する。
- マーケティング:キーワードリサーチ、競合調査、記事構成案作成、ドラフト生成、レポート作成
- セールス:営業リスト作成、ターゲット企業リサーチ、商談前の情報収集・論点整理
これにより、制作スピード3〜5倍、商談準備時間1件あたり20〜40分削減など、個々人の時間削減にとどまらないチーム全体の生産性向上を可能にする。
2.「プロンプト単位」ではなく「業務フロー単位」でAIオペレーションを設計
n8nなどのノーコードツールも活用しながら、業務フロー単位のAIエージェントとワークフローを設計する。
- 企画→実行→計測→レポート→改善案といった一連のマーケティングプロセスを半自動化する
- ワークフロー ・リスト作成→アウトリーチ→反応管理→次アクション設計といった営業プロセスに、AIが常時組み込まれたオペレーションのデザイン
これにより、日々の業務に溶け込んだ常駐型AIオペレーションへの転換を可能にする。
3.汎用ノウハウではなく、自社専用のAIオペレーション基盤が残る
自社の業務フローに合わせて設計された動くアウトプットが残る。
- 各社のセールス・マーケKPIに合わせた個別設計を前提
- 約6週間のPoCモデルで、実務でそのまま利用できるAIエージェントと業務フローを構築
- 導入後の定着・改善を見据えた伴走サポート(オプション)を提供
これにより、現場に残り続けるAIオペレーション基盤の構築を支援する。
代表的な4つのAIエージェント例

本サービスでは、次の4つのAIエージェントを代表的なスターターセットとして提示する。実際のプロジェクトでは、各社の業務フローに合わせてカスタマイズや追加設計を行う。
- コンテンツ制作AIエージェント:記事制作の全工程(キーワード調査、競合分析、構成案、ドラフト、入稿形式調整)を半自動化し、制作スピードの向上・質の一定化を支援する。
- マーケティングレポート自動生成AIエージェント:GA4・広告・MAなどのデータを自動取得し、異常値検知・要因分析・次アクション提案まで実施。レポート作業なく、数字の変化を日次で把握できる。
- 営業リスト作成AIエージェント:ターゲット条件設計からウェブクロール、企業情報の正規化、意思決定者特定、CRM形式での出力までを自動化。アポ率の向上、外注コスト削減、ムダのない新規開拓に寄与する。
- 商談前準備自動化AIエージェント:企業情報調査、過去接点の要約、類似企業比較、想定QA・論点整理、提案方向性案の生成を自動で行い、上位者レベルの商談準備を可能にする。
導入フロー
- 現状業務フローの整理:セールス&マーケの現状業務を可視化し、生産性を下げているボトルネックを特定する。
- ワークフロー再設計:AIを前提とした、業務がもっとも効率的に回る新しい業務フローを再設計し、「AIが担う工程」と「人が担う工程」を切り分ける。
- ロジック検証:代表的なユースケースで、AIエージェントに必要なロジック・判断基準を明確化し、検証する。
- AIエージェント構築:n8nなどのノーコードツールや外部SaaSと連携しながら、実際にAIエージェントとワークフローを構築する。
- テスト運用・精度検証:実務の一部で試験運用を行い、精度や業務影響を検証する。
- AIエージェント改修&現場導入:テスト結果を踏まえた改修を行い、セールス・マーケチームの本格運用へ移行する。
