テンダは、AI技術に強みを持ち、さまざまなAIシステム構築実績を有するグループ会社であるAlmondoと協業し、商談内容の自動記録やデータ登録、次に取るべきアクションの提示を通じて営業活動を支援するアプリケーション「TRAN-DX Sales Assist」において、PoC（概念実証）を完了したことを発表した。
PoC画面イメージ（一部）
本画面はPoC環境でのイメージで実際のUIは現在開発中のもの
ジャストシステムのノーコード クラウドデータベース「JUST.DB」を利用して構築している
画像内の番号1〜4は、次の説明に対応している。
- ウェブ会議ツールで録音した商談データ（トランスクリプト）を取得
- 出力された商談データをAIが分析・要点抽出
- 案件情報や顧客情報を自動でデータベースに登録
- 商談内容をもとに次回タスクを自動生成・提示
PoCで確認できた主な内容
実際の商談データを用いたPoCを通じて、TRAN-DX Sales Assistが商談業務を支援するアプリケーションとして有効に機能することを確認できた主な内容は次のとおり。
1．商談の録音からデータ活用までを自動化
ウェブ会議ツールから録音した商談内容をもとに、AIが議事録作成や要点整理、ネクストアクションの抽出を行い、JUST.DBへ自動登録する。これにより、商談後の議事録作成やSFAへの入力作業を自動化し、営業担当者の手間を削減できる。
2．AI分析による商談情報の標準化と精度向上
録音した商談内容をもとに、AIが会話内容を整理・分析し、記載粒度や表現の違いによる情報のばらつきを抑える。担当者ごとの入力内容の偏りをなくすことで、商談情報を正確かつ均一に蓄積できることを確認した。
3．商談情報のデータベース蓄積と活用基盤の構築
商談内容を構造化し、SFAへ自動登録することで、商談情報が継続的に蓄積される仕組みを構築した。これにより、将来的な営業分析や高度な営業支援機能の実装に向けた基盤が整うことを確認した。
開発の背景
「TRAN-DX Sales Assist」の全体イメージ（①〜③は、実際の商談データを用いたPoCで確認した内容）
SFAやCRMなどの営業支援ツールが普及している一方で、商談内容の入力負荷や営業ノウハウの属人化に加え、営業担当者の育成や教育が企業の課題となっている。
テンダは、業務の属人化をなくし、現場の業務を起点にDXを進める「TRAN-DX」の考え方に基づき、将来的に営業スコアリングなどを通じて営業の育成を高度化していくことを見据え、その基盤となる商談内容の活用やデータベースへの情報蓄積が有効かを検証するため、本PoCを実施した。
本プロダクトでは、商談内容を起点に、AIによる分析とデータベース連携を行い、次の商談につなげる仕組みを構築している。
特徴（今後検討している機能）
今回のPoCで確認した仕組みを基盤に、製品化に向けて実装を検討している主な機能は次のとおり。
1．営業スコアリングによる育成支援
商談内容や蓄積された商談データをもとに営業活動を分析・評価し、営業スコアリングを行う機能の実装を検討している。スコアリング結果をデータベースに蓄積することで、各営業担当者の強みや成功傾向を可視化し、類似案件へのアプローチやナレッジ共有を通じた営業力の底上げ、属人化の防止につなげることを目指す。
2．AI商談シミュレーション
AIを仮想顧客として対話形式の商談を行うことで、商談前の事前準備や営業トレーニングに活用できる機能を検討している。営業担当者のスキル向上や育成を支援する。
さらに、事前に商談を想定している顧客の業界や業種を設定することで、その顧客特性に沿った課題や要望を想定したシミュレーションが可能となり、より実践的なトレーニング環境の構築を目指す。これにより、効果的な商談事前準備や体系的な営業教育を図る。
3．リアルタイム商談支援
商談中の会話内容をAIがリアルタイムで整理・要約し、状況に応じた提案方法や切り口を提示する機能の実装を検討している。これにより、営業担当者がその場でもっとも適した対応を判断できる環境を整え、商談の質と成約確度の向上を目指す。
4．ネクストアクションの自動提案
商談内容や過去の商談データ、営業スコアリング結果などをもとに、AIが次に取るべきアクションや優先度を分析・提示する機能の実装を検討している。成約確度に応じたアプローチ方法をデータから導き出すことで、営業担当者の判断を支援し、商談の質と成約率の向上を目指す。
5．営業先優先度決定
顧客情報や過去の商談データをもとにAIが分析を行い、多岐にわたる営業先候補の中から、優先してアプローチすべき顧客を抽出・提案する。これにより、営業機会の損失を防ぎ、効率的な商談創出を支援する。
6．顧客温度感の分析
ウェブ会議や通話内容（将来的には映像データも含む）をAIに取り込み、会話の内容や抑揚、表情などから、提案に対する顧客の温度感を分析・提示する。商談の客観的な評価や、もっとも適した提案方法を検討するための材料として活用することを想定している。
- 分散した Excel・紙・他システムのデータ整理
- JUST.DBへのデータ集約とスキーマ設計
- 「奉行クラウド」への自動連携フロー構築
- 運用定着と業務プロセス改善の伴走支援
