システム開発

AI判定による商談効率・精度の向上

エンドクライアント: 株式会社横浜トクソー様

Salesforce CRM Analytics
Salesforce Einstein Discovery

プロジェクト概要

ダンプなどの特装車の中古車・新車・オーダー車の仕入れ、販売を行う横浜トクソー様からのご依頼で、SalesforceのAIツールを活用することで、営業活動の効率化や精度の向上を支援しました。モデル学習に必要なデータ項目（売上規模、車両保有台数、車両価格、走行距離など）を追加し、過去の商談データなどから、取引先と車両のマッチ度を最大化するモデルを作成。取引先毎の車両のマッチ度ランキングと、車両毎の取引先のマッチ度ランキングの2つのダッシュボードを構築しました。AIが判定したマッチ度を活用して営業活動に生かしていただきます。

スコープ

基本設計
機能設計
システム開発
Salesforce開発

課題・要望

取引先への営業で営業担当者の経験則に基づいて提案をしていた
営業担当者が取引先の車両状況等を把握しきれず、機会損失になることもあった
AIが判定するマッチ度のランキングと実際の感覚値を合わせて欲しい

導入後

これまで営業担当者の経験に頼っていた営業に関して、過去の商談データを使って取引先にマッチする車両をAIが教えてくれるようになりました。営業担当者の経験則に加えて、営業が気付けない組み合わせが提案できるようになり、効率化や新たな商談成約が期待されます。

SalesforceのAIツールの全体像

開発者の声

AIモデルの予測と実際の感覚とのずれが生じてしまい、原因を調査してAIモデルの予測を実際の感覚に近づける方法を検討する作業が苦労しました。横浜トクソー様に感覚値をヒアリングし、モデルへ反映する方法を検討。独自のスコアリングを加えて調整することで実際の感覚値に近づけました。今後は試用と並行してデータを補足し、モデルの精度向上や効果検証をしていきたいと思います。