「音声データ」は営業をどう変える? インサイドセールスと親和性が高いワケ:「音声×AI」が変えるビジネスの未来(1/2 ページ)
商談や電話などの口頭でのやりとりは大半が記録として残されていないため、「会話のブラックボックス問題」が生じる。AIを活用することで会話を解析・可視化して、営業活動にどのような変革をもたらすのかを解説する。
連載:「音声×AI」が変えるビジネスの未来
ビジネスシーンでAI活用が広がっている。AIに学習させられるデータは、テキストや画像だけではない。実は有効活用できるにもかかわらず、多くの企業が気付いていない宝の山、それが「音声データ」だ。「音声×AI」を軸としたサービスを展開するRevComm(東京都渋谷区)の會田武史・代表取締役が、音声データが有する潜在的な価値と、AI技術で最大限に活用する方法を解説する。
営業部門は企業の売り上げを担う重要な部署でありながら、商談や電話などの口頭でのやりとりは大半が記録として残されていないため、顧客と担当者が「何を」「どのように」話しているか分からない・確認できないといった「会話のブラックボックス問題」が生じています。
さらに、労働人口の減少やリモートワークの普及に伴い、営業スタイルが変化する中で、営業担当者の早期育成や定着が重要な課題となっています。しかし、現状では属人的・感覚的な指導に頼りがちで、効率的な育成が難しいのが実情です。
今回は、AIを活用することでブラックボックス化している会話を解析・可視化して、営業活動にどのような変革をもたらすのかを解説します。また、「The Model型営業組織」と音声AIの親和性についても紹介します。
著者プロフィール:會田 武史(あいだ・たけし)
株式会社RevComm代表取締役
三菱商事株式会社にて自動車のトレーディング、クロスボーダーの投資案件・新会社設立、M&A案件等に従事。
2017年7月株式会社RevComm設立。電話解析AI「MiiTel Phone」、Web会議解析AI「MiiTel Meetings」、対面会話解析AI「MiiTel RecPod」を提供。
著書に『音声×AIがもたらすビジネス革命 VOICE ANALYSIS』(幻冬舎)がある。
架電数のノルマから脱却する
私は商社勤務時代に、海外で自動車の卸売・小売網を構築する事業に携わっていました。営業・マーケティング戦略を立案し実行していく中でも特に、インサイドセールス(電話・メール・チャットなどを活用した内勤営業)の効果を高めることに苦心していました。
電話で何をどのように話しているのか分からないため、営業担当者のパフォーマンスに差が生じる原因が分からず、架電回数の目標を上げることで結果を出そうとしていたのです。
私は架電数のノルマに振り回される状況に疑問を覚えると同時に、営業担当者の商談スキルを平準化する必要性を感じつつ、当時は有効な手段を見いだせませんでした。その後、AIの可能性に着目し、「AI×音声」という方向性を定め、音声認識技術とAIを活用した音声解析サービスを開発する会社を起業しました。
このサービスは、営業や顧客対応のやりとりをAIで解析し、課題を可視化して具体的な改善策を示すことで、セルフコーチングを促します。また、全ての音声がデータとして蓄積されるため、短期的な営業効率の向上だけでなく、音声データをビッグデータとして資産化し、中長期的な企業価値の向上も期待できます。
音声データがセールスを変革する3つの理由
音声データを活用することで、営業活動がどのように変わるのか、具体的に見てみましょう。
(1)ノンコア業務の削減
商談後は、内容を議事録などの記録に残す必要があります。しかし、議事録作成は時間と労力がかかるうえ、担当者により精度に差があり、正確に共有することは非常に困難です。そこで、会話を録音し、AIに解析させることで商談を自動で文字起こしし、議事録を生成できます。
さらに音声データの聞いてほしい箇所を指定して共有すれば、ニュアンスや緊急性も正確に伝えられます。このように、記録や報告業務の負担を軽減することで、営業担当者は会話に集中できるため商談の質も高まります。
(2)営業スキルの標準化とナレッジの蓄積
AIは商談内容を解析し、営業担当者の話し方や話す内容の特徴を可視化することができます。話すスピード、トーク比率、抑揚などを数値化し、ハイパフォーマーと比較することで、改善点を具体的に把握できます。
また、電話をかけるタイミングや商談回数など行動データを分析することで、生産性の高い行動量を保つことができます。
このようなハイパフォーマーの特徴や行動パターンを営業組織全体のナレッジとすることで新人教育や研修に活用することもできます。
(3)データドリブンな営業活動へのシフト
音声データを活用すれば、営業活動の可視化を通じて短期的な売り上げ向上やコスト削減が可能です。さらに、中長期的には会話データを企業のビッグデータとして資産化することも可能です。
これからのAI時代、質の高いデータをいかに多く保持できるかが企業成長の源泉になっていきます。これまで、画像やテキストは、資料やメール・チャットなどからビッグデータとして蓄積されていますが、口頭での会話データはまだ手付かずの状態です。
また、音声データがたまると、いつどの地域にどのような提案を行うと顧客価値を最大化できるのかがデータとして明確になるため、自動顧客対応AI、自動営業AI、自動マーケティングAI、自動金融商品生成AIなどの構築も可能となります。
優秀なアルゴリズム自体はすでに開発されているので、あとは貴重な現場の声をデータとして収集して、アルゴリズムに組み込み、活用できるかどうかが勝負となります。営業のみならず、社内社外の全ての音声データをビッグデータとして資産化すれば、「経営判断AI」の構築にもつながります。
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