Cognisant合同会社

課題は、大量の業界資料や企業情報の収集・整理、推奨商材選定、提案資料の作成に時間がかかることでした。この負担の軽減のため、業界レポート生成、企業情報の収集・整形、最適商材推奨、ヒアリング項目生成、議事録生成、提案書生成を自動化するAIとRAGを組み合わせたシステムを構築しました。マーケティング視点でKPIと要件を整理し、短期間でPoCから本番まで実装しました。

当初、業界レポートや企業調査資料の収集・要約、ヒアリング項目の設定、議事録・提案書の作成が属人化していました。弊社は、既存の文章やWeb情報をRAGで検索・要約し、企業情報を正規化し、最適商材を推奨するロジックとAIシステムを開発しました。聞き取り内容を要約し、ヒアリング項目の自動生成や議事録・提案書の自動生成を含むワークフローを構築しました。PythonとLangChain、AWSのサービスを利用して自然言語処理とRAGシステムを実装し、PoC段階で業務プロセスを検証し、本番移行後も運用と改善を繰り返しました。

このシステムにより、営業担当は情報収集や資料作成に費やす時間が大幅に削減され、提案までのサイクルが短縮しました。手動の輿輪が減ったことで、差温や誤塩が減少し、提案内容の質と綴結性が向上。レポートや提案書に一貫性が生まれ、関係者の合意形成もスムーズになりました。現場の声として「データに基づいた算案な提案ができるようになった」という評価をいただいています。

膏大な情報から必要な要素を探す時間が短縮され、提案書作成が加速しました。AIが業界情報や企業情報を整理し、最適な商材やヒアリング項目を提示してくれるので、商談に集中できるようになり、提案内容の深さも増しました。業動の質が高まり、新人でも一定レベルの提案が可能となりました。

営業視点と技術視点を両立させながら要件を定義し、PoCから本番開発まで伴走しました。現場のフィードバックを反映しつつ改善を繰り返し、データ基盤と業務プロセスを続けて洗練しています。今後も価値向上に購与します。