2025年6月にオンライン開催されて好評を博したセミナー、「製造業DX推進の鍵！製造業向けAIセミナー」。製造業において、生成AIの導入や定着化を成功させるためには、自社での活用目的やゴールを明確にしながらステップごとに検討を進めていくことが重要です。
本セミナーでは、製造業に特化した生成AIの社内事例やAIエージェントのご紹介、AI活用の実例として、生産計画の最適化、設備機器の運用・保守のための異常検知の事例と導入のコツを紹介しました。本稿では、第2部の内容をご紹介します。
ウェビナー登壇者：
株式会社 日立システムズ 関西支社
戦略企画部
小川 和宏
流通営業部
中田 佳文
そもそも、日立システムズはHuman*ITを掲げるITサービス企業として、お客さまと共に、そして自らも変化し続ける世界の中で、すべての人の居場所を創出することをめざしています。この目標を実現するために、AIという新たな変化を捉え目的のために進化すること、現場の行動からでも組織全体の変革をめざせること、現場に変化をもたらすために業務プロセスの中にAIを組み込んでいくことがポイントとなると考えています。
日立システムズ関西支社の営業現場における主要なKPIは受注の獲得です。その達成には、お客さま接点と商談の量と質が重要です。しかし、現場の若手・中堅営業社員が議論をしたところ、多くの課題が浮き彫りになりました。具体的には、お客さまや市場を調べる時間の不足、お客さまの課題を十分に把握できないといった点が挙げられます。また、課題を把握できたとしても適切なソリューションが見つからないこと、さらには提案書や見積書作成の工数も大きな課題として発覚しました。
これでは本来的な営業活動を十分に果たせないことが考えられます。また、世の中では生成AI活用による生産性向上や価値創出の事例や調査結果が増加していました。危機感を強めた私たちは、営業の変革をめざす営業AX（AIトランスフォーメーション）の実現を決意しました。
最初に着手したのは、めざすべき姿の明確化です。方向性を定義するため、日立システムズの営業らしさと、変化し続ける技術を取り入れたビジョンを策定しました。
具体的なキーメッセージは、「現場力×AIデータドリブンによる関西のお客さまに選ばれ続ける営業へ」です。このメッセージを基に、As-Is（現状）とTo-Be（理想の状態）を描きました。
As-Is、To-Be図のグレー部分は、営業にとっての非コア業務にあたり、情報収集、資料作成、そして事務処理などが含まれます。一方、緑色の部分は、お客さまとの接点を持つためのコアな営業活動を示しています。
私たちはまず、AIとデータを活用して非コア業務の効率化を図り、その時間を削減することをめざしました。そして、捻出した時間を営業活動へシフトさせコア業務の標準化と高度化をAIとデータでさらに強力に推進するというTo-Be（理想の状態）を描きました。
この結果としてのKPIは、商談件数の増加と引き合い件数の増加です。そして、AIアンバサダー、AI推進部門、そして各開発部門へ協力を要請し、体制を整えプロジェクトが本格的にスタートしました。
生成AI活用に向けた具体的な課題や施策を立案するため、改めて営業現場の実態を把握する調査を実施。その結果、生成AIを週に1回以上利用していると答えたのはわずか15%でした。
では、なぜ生成AIが活用されていないのか、その理由を探るため営業現場の生の声を集めました。主な理由として理解不足、業務の多忙さ、そして必要性を感じないといった意見が多数を占めており、これは他社でも同様の声が上がることが予想できます。
AI推進部門と共に施策の立案を進めていくうちに、活用を阻む阻害要因は単独で存在するのではなくそれぞれが絡み合っているという現実が見えてきました。たとえ一つの阻害要因を解消したとしても、別の要因がボトルネックとなることが想定されたのです。
このことから、生成AIの活用を真に推進するためには業務プロセスへの組み込みによって他の阻害要因とも関連性が高い活用の必然性を生み出すことが重要であると考えました。
まず業務プロセスへの組み込みを進めていくにあたり、現状の業務プロセスを可視化し課題の抽出を行いました。この検討には、経験年数、担当業務、役職が異なる多様な営業メンバーが参加し、多角的な議論ができるようにしました。ここからは、その後のプロセスを紹介します。
当社のお客さま向けサービスである業務選定支援を適用し、業務の棚卸し、課題の抽出を行い、その後適用業務の選定やユースケースの創出し、最終的にロードマップの作成までを行うこととしました。
プロジェクトではまず、現状の業務の可視化を行い120件の業務を棚卸ししました。棚卸した業務を「業務削減の想定効果」のみに注目するのではなく「お客さまへの影響度」や「生成AIとの親和性」といった観点も加えて絞り込みました。
次に、選定した対象業務に対して生成AIの適用シーンを検討し、ユースケースの創出を行いました。具体的には棚卸しされた業務をもとにアイデア出しを行い、削減効果と実現にかかる時間を軸としてそれぞれをユースケースとしてマッピングしながら議論を重ねた結果、合計で48件のユースケースが生まれました。これらのユースケースは、業務への適用難易度に基づいた分類も行いました。
これらの分類したユースケースは、特に効果が高いと見込まれるものに関しては、早期の業務組み込みや現場適用をめざし、業務課題、定性・定量効果、そして実現イメージといった内容の詳細化を行いました。
詳細化を行ううえで、業務プロセスの中でどのように生成AIを適用するかを具体的に検討し可視化しました。
創出したユースケースは業務プロセス図に反映し、営業業務の具体的な適用箇所を明確化することで一目でわかるようにしました。業務プロセスへの組み込みを前提としたことで、活用の必然性を高め利用拡大につながりました。その結果、業務でAIを活用するマインドチェンジが始まり、組織における文化醸成の土台が形成されつつあります。
資料のとおり、利用率や業務削減効果に関する数値的な結果が出ており一定の成果を得られました。また現場からはさまざまな声が上がっており引き続き営業現場の声に応え、ユースケースのAIエージェント化などさらなる活用拡大につなげ、生成AIの推進を継続していきます。
現在は、顧客接点において特に注力すべきプレ活動に焦点を当て、マルチAIエージェントの構築を進めています。
プレ活動のプロセスは、市場や顧客調査から始まり、戦略検討、商談準備、ソリューション選定、紹介、質疑応答を経て引き合いを獲得していきます。これまで、As-Is部分は基本的に営業担当者が単独で行なってきました。そこでは営業戦術フレームワークは存在しますが、現場では業務が属人化し、思考や行動、さらにはその結果にも個人差が生じる課題がありました。
To-Beとしてめざすのは、営業とAIエージェントの協業による業務のアップデートです。現在、プレ活動の各プロセスを支援するエージェントを開発中です。これらのエージェントと営業担当者が共に活動することでひとりひとりの営業が標準化され、かつ高度な活動を展開できるようになります。そうして、お客さまへスピーディーに的確なソリューションを提案できる体制を構築していきます。
今後は、さらなる営業生産性の向上をめざし3つの取り組みを推進していきます。
1. 営業現場へのAIエージェント適用
AIエージェントの適用は、現在プレ活動から進めていますが今後は他の営業プロセスに関しても随時検証と適用を進めていく予定です。
2. 全社的な営業AXへの拡大
これまでは関西支社が主体となって取り組んできましたが、現在では全営業部門での推進を開始しています。
3. お客さま接点の増大と外販化
現場力とAIデータドリブンを推進することで、商談件数を2倍に増やすことをめざします。その結果、引き合い数も1.5倍に増加させたいと考えています。
また、本日お話ししたような一連のプロジェクトフレームワークやノウハウ、そして開発されたAIエージェントなどの成果はすべて外販していく予定です。本日のウェビナーでご紹介している「製造現場アシスタントAI」をベースに実装を進めています。
現場起点の取り組みでも、組織全体の協力があれば変革は可能です。AIという変化を捉え、明確な目的を設定したうえで業務プロセスに組み込むことで、現場に具体的な変化をもたらすことができるでしょう。
※記載の会社名、製品名はそれぞれの会社の商標または登録商標です。
