商談メモ整理や提案メール作成を効率化　kintone×Smart at AIの営業活用術

前回は問い合わせ対応やバックオフィス業務を例に、Smart at AI for kintone Powered by GPT（以下、Smart at AI）が文章処理業務をどう支援できるかを紹介しました。

今回は営業・マーケティング業務に焦点を当て、商談メモの整理、見込み顧客分析、提案メール作成など、現場で発生する“考える前の作業”をAIでどう効率化できるのかを見ていきます。

営業・マーケティング業務に潜む見えにくい負担

営業やマーケティングの現場では、「考えること」そのものが仕事だと捉えられがちです。しかし実際には、その前段階である情報整理、状況把握、アイデアの下書きなどに多くの時間が費やされています。Smart at AIは、そうした思考の前工程を支援するツールとして効果を発揮します。 たとえば、営業やマーケティングの担当者が日常的に抱えている業務を洗い出すと、次のような作業が少なくありません。

• 商談メモや訪問記録の要約
• 見込み顧客の属性や行動履歴の整理
• 過去案件の類似事例探し
• 提案書・メール文面のドラフト作成
• アイデア出しや企画のたたき台作成

これらはいずれも「ゼロから考える」作業ではなく、既存情報を材料に形を整える仕事です。 生成AIが得意とする領域と重なる部分が多いにもかかわらず、実務では十分に活用できていないケースも多いのが実情でしょう。

活用例1：商談メモをAIで整理、次のアクションにつなげる

まず紹介したいのが、商談メモの要約・整理です。 営業担当者がkintoneの「商談管理」アプリに入力する訪問記録は、多くの場合、自由記述の文章になります。内容は重要でも、あとから読み返すのは一苦労、という経験はないでしょうか。 Smart at AIを使えば、商談メモをもとに

• 要点の箇条書き化
• 顧客課題の抽出
• 次回アクションの整理

といった処理を設定後はワンクリックで実行できます。 ここで重要なのは、「報告書を自動生成する」ことではありません。 情報を「再利用しやすい形」に整えることが目的です。 営業会議や引き継ぎの際も、AIが整理した要約があるだけで、状況把握のスピードは大きく変わります。

活用例2：見込み顧客データをAIで整理する

マーケティング部門では、セミナー参加者や資料請求者など、見込み顧客の情報がkintoneに蓄積されていきます。しかし、単に件数が増えるだけでは、次の一手につながりません。

Smart at AIでは、顧客データをもとに

• 特徴的な傾向の要約
• 関心ポイントの整理
• 顧客タイプの分類案

などを生成させることができます。

ここでもAIに「結論」を出させるのではなく、担当者が考えるための材料を提示させるのがポイントです。データを眺めながら一人で考えるより、AIが整理した視点をたたき台に議論するほうが、はるかに効率的です。

活用例3：提案文・メール文面の下書きを作る

営業メールや提案書の文章は、「毎回ゼロから書く必要はない」と分かっていても、意外と時間を取られがちです。 Smart at AIでは、

• 商談内容
• 顧客の業種・課題
• 過去の類似案件

といった情報をもとに、文章の構成案や下書き文を生成できます。 もちろん、そのまま送信することは推奨されません。あくまで下書きとして使い、人が表現を整え、最終判断を行う必要があります。

それでも、「最初の一文を考える」心理的ハードルが下がる効果は大きく、実務では十分な価値があります。

営業・マーケティング用途で見えてくる注意点

便利に見える一方で、営業・マーケティング分野では特有の注意点もあります。

• 顧客との関係性や空気感は、AIだけでは判断できない
• 数値目標や戦略判断をAIに任せるのは危険
• 出力内容は必ず人が確認・修正する必要がある

Smart at AIは「考える仕事を代替するツール」ではなく、考える前の準備を効率化する補助役として位置づけることが重要です。

なぜSmart at AIは営業・マーケティング業務と相性が良いのか

Smart at AIが営業・マーケティング領域で使いやすい理由は、単に生成AIを使えるからではありません。

• kintone上のデータを直接扱える
• 操作がボタン中心で、属人化しにくい
• 利用目的を限定したプロンプト設計ができる

といった点が、「現場で使い続けられる」条件を満たしているからです。営業やマーケティングは人の入れ替わりも多く、ツールが複雑すぎると定着しません。その点、Smart at AIは業務フローの中に自然に組み込める設計になっています。

実際の活用例

kintoneで商談管理アプリをAIで活用する例を紹介します。

(1)商談管理アプリを作成して商談メモを入力する。

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手帳、スマートフォン、タブレットなどに商談中にメモしたことや雑多な情報をそのまま入力します。思いつくことがあればそれも入力します。整理してまとめる必要はありません。むしろ、整理してまとめないことで、その時間を節約します。下部の空欄はAIがまとめる項目ですので、空欄のままです。

(2)kintone商談管理アプリの「設定」画面の「プラグイン設定」の例。Smart at AIの「設定」を開き、「新しい設定を追加する」ボタンをクリックする。

(3)アプリのフィールドのデータを読み出して生成AIに処理を指示するプロンプトを作成し、アプリのどのフィールドに生成AIの回答を保存するかを設定する。

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今回は、アプリの1レコードに対して、要約、課題、アクション、メール草案の4つのデータを生成するので、「新しい設定を追加する」ボタンをクリックして、4つの「設定」を作成する必要があります。

(4)「高度な設定を開く」をクリックしてさらに詳細な設定項目を開く。 (5)「このプロンプトを続けて実行する」チェックボックスをオンにすると、前のプロンプトに続いて自動的にこのプロンプトも実行する。 (6)設定がすべて終了したら「保存」をクリックして保存し、アプリに戻ったらアプリを更新する。

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Smart at AIでは、複数のAI処理を順番に自動実行する設定も可能です。要約、課題抽出、次回アクション、メール草案作成までを一連の流れとして処理できます。

(7)商談管理アプリの利用者画面で、生成AIを呼び出す「メモ分析」ボタンをクリックする。

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(8)データの内容や生成AIのサービスの混み具合によってはかなり時間がかかる場合もあります。Smart at AIでは進捗状況を数値で表示します。

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分析が終了すると、結果を表示します。

(9)商談メモの要約を箇条書きにした。 (10)課題を指摘。 (11)次のアクションを提案。 (12)顧客へのメールの草案を提案。

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このように、雑多な手書きメモから、ワンクリックで情報を整理し、次の営業活動の支援を行います。大幅な省力化となるでしょう。

まとめ

Smart at AIはChatGPTのような汎用生成AIとkintoneデータの受け渡しを行います。汎用生成AIを利用できますので、応用範囲が非常に広いのが特長です。当記事では取り上げませんでしたが、添付ファイルの分析や、画像ファイルの解析、画像の生成も可能です。

しかし、少なくともプロンプトを記述できるkintone管理者がいないと設定できません。AIに詳しいスタッフが誰もいない組織では導入・運用のハードルが高くなることが弱点といえるでしょう。