商談解析のBring Out、投稿の負荷を大幅軽減するFriendly Assist機能ver.1.0をリリースしました

最適なAI商談フォーマットの効率的な選択・投稿自動化を実現

Bring Out（https://www.bringout.biz/）は、「対話をデータ化して経営を変革する」ことを掲げ、2020年12月に創業された、AIベンチャーです。（所在地：東京都中央区、代表取締役社長：中野 慧)

テクノロジーとプロフェッショナルの融合で、これまで収集困難だった社内外の対話データを収集解析し、CRMへの格納までをワンストップで実行することを強みとしております。

◆Bring OutのFriendly Assist機能ver.1※について

これまでの商談解析モデルでは、一つのモデルを多様な状況に適用することに限界がありました。商談する企業の業界・商談期間・対象者など、その種類に応じて商談成功率を左右する「ヒアリング必須項目」は異なるためです。

Bring Outのカスタマイズフォーマットでは、商談の成功の鍵となる要素や、集めるべき顧客情報を業種や商談の性質に合わせて特定し、より高い解像度の情報収集と分析を可能にします。 一方で、従来は、営業など商談対応者が様々な種類の商談に対応する際、商談種類に合わせてフォーマットを選ぶ必要があり、これが手間となっていました。

Bring Outは、導入企業様ごとに「ヒアリング必須項目」のフォーマットを、サンプルデータの分析に基づいて作成しています。録画・録音された商談は、Bring Outによって文字起こし、さらに作成されたフォーマットを適用して、生成AI解析により商談サマリを提供しています。

今回実装したFriendly Assist機能では、複数のフォーマットをもつBring Out導入企業様で、これまで発生していた商談担当者のフォーマット選択の手間やミスを減らしたことで、さらなる効率化に成功しました。

※2024年1月31日時点では、ZOOMのみ対応しています。

上図のように、Bring Out導入企業様の商談サンプルデータの分析に基づいて、さまざまなフォーマットを作成します。例えば「相手顧客」や「商談プロセス」ごとに複数のフォーマットを用意し、適用するフォーマットごとに商談名のルールを設定しておきます。 Bring Outを利用する担当者は、この商談名のルールに基づき、ZOOMミーティングルームをセットするだけで、自動的に予め用意された最適なフォーマットが選択されます。

これにより、下記のような効果が期待できます。

1 : 商談ごとに発生するフォーマット選択の手間、負荷の軽減

2 : フォーマットの選択ミスの軽減。商談における取得情報の正確な解析

◆Friendly Assist機能によって効果が期待できる商談

BringOutの商談解析に、どのような活用可能性があるのかについてご紹介します。「商談」と一口いっても、業界、顧客種、商談回数や期間、営業先の担当者の人数や役職によって最適な商談プロセスとヒアリングすべき重要事項は大きく異なります。

商談の種類ごとに、ブリングアウトのFriendly Assist機能ver1.0の導入によって、どのように漏れなく、かつ効率的に商談が行えるのかをクライアントの事例を含めてご紹介します。

例１）ヒアリング項目が顧客によって異なる商談

人材業界においては、求職者の経験職種によって職務経歴書のフォーマットが数十種類あることも珍しくありません（営業職、研究開発職、マーケティング職など）。

この場合、求職者の職種によって、ヒアリングすべき重要事項のフォーマットを予め用意しておくことで、職種ごとで異なる確認しておきたい項目をヒアリングできたかを解析します。

最適なフォーマットの自動選択により、ヒアリングすべき重要事項が明確になったかの判断がしやすくなり、求職者への会社案内や、採用を求める会社への紹介をすることが期待できます。

【業界例】人材業

例２）プロセスが複数回あり、比較的長期間の商談

商談は、期間や回数によっても顧客との対話内容が異なります。たとえば、公共機関などは決裁時期や導入時期が予め決められており、１年以上の商談の結果、顧客が意思決定するケースが少なくありません。

例えば、次年度にサービス導入する場合、初回商談が６月まで、夏季に二回目商談を終え、サービスの詳細については合意を得ておき、１月に行われる三回目の商談で予算の合意を得ておく場合がある。その場合、初回商談、二回目商談、三回目商談…と商談プロセスや時期ごとにフォーマットを用意することで、商談のフェーズごとでフォーマットを自らで選択することなく最適なフォーマットを適用します。

各フェーズで確認すべき事項をヒアリングできていることで、商談のネクストステップやそのタイミングを見極めるやすくなることが期待できます。

【企業例】公共機関、教育機関

例３）要件定義が顧客ごとで異なる商

商材が予め決まっており、汎用的な商品・サービスを提案する営業職と異なり、顧客へのヒアリングを通じて商材・サービスを提案する営業職の場合、商談において要件定義が必要となります。

この場合、予め納品する商品・サービスが決まっていないため、顧客にヒアリングすべき項目は業界や企業規模によって異なります。その場合、業界や企業規模ごとの要件定義において求められるヒアリング項目を事前にフォーマットとして用意することで、担当者は迷うことなく商談の解析結果を得られます。
【企業例】IT業界（Sier）、建設業

例４）複数のステークホルダーが存在する商談（人材、メーカーなど）

営業担当者が対話する相手が、顧客一人（一担当者）ではないケースがあります。たとえば、人材エージェント業界の場合、対話する相手は、転職者と、採用を検討している企業担当者の二者となります。この場合、双方にヒアリングする際の重要項目が異なるのは言うまでもなく、フォーマットは別々となります。

複数の商材を扱う企業の場合、提案する商材によって担当者が異なるケースがあり、これに伴い、商材によってヒアリングすべき項目が異なるケースが存在します。 これらの場合において、対話する相手の分類ごとにフォーマットを用意しておくことで、面談や商談ごとに最適なフォーマットが適用されます。

【企業例】人材（転職エージェント）、複数商材を扱うメーカー

※上記は実装されている企業ではなく、活用が想定される例です

◆今後さらに期待できること

担当者に負荷をかけずに、スピーディな結果がもたらされるよう、BringOutはコンサルタントが伴走し最適な商談フォーマットを用意し、漏れなく、重要情報を引き出すことに貢献して参ります。

【Bring Outについて】

「対話をデータ化して経営を変革する」ことを掲げ、2020年12月に創業された、AIベンチャーです。 テクノロジーとプロフェッショナルの融合で、これまで収集困難だった社内外の対話データを収集解析し、CRMへの格納までをワンストップで実行します。

◆Bring Outのテクノロジーについて あらゆるデータ化の要望にフィットさせられる、カスタマイズ性に富んだ機能 特許取得済みの技術が組み込まれた対話解析ツールにより、高精度の文字起こし、お客様の要望に合わせた重要箇所の抽出、対話内容の採点、数百商談を取りまとめた解析などが実施可能となります。

◆Bring Outのプロフェッショナル: 経験豊富なプロフェッショナル人材が成功にコミット 3万時間に及ぶ対話データの解析と、200以上の対話解析モデルの構築経験に基づき、プロのコンサルタントがお客様の対話データの活用設計から実践まで手厚く伴走します

【会社概要】

会社名：株式会社ブリングアウト

代表者：代表取締役社長　中野慧

本社：東京都中央区銀座1丁目22番11号銀座大竹ビジデンス２階

設立：2020年12 月

事業内容：大規模言語モデルを活用した、対話内容解析サービスの提供