見積作成のAI活用とは？見積依頼への回答を早める任せ方と導入の5つの手順

「見積はまだですか」という催促の連絡が、営業ではなく営業事務の担当者に集中している商社は少なくありません。見積作成のAIとは、届いた見積依頼から品目と数量を読み取り、価格表や過去に出した見積と照らし合わせて、見積書のドラフトを作る仕組みのことです。ただ、価格を決めるところまで任せようとして、Agentforceのような製品の検討が止まってしまう例は珍しくありません。

そこで本記事では、見積作成のAIに任せる4つの作業と、人が決める判断の線引き、1つの品目群から始める5つの手順を解説します。製品を決める前の段階で、営業と営業事務の打ち合わせに持ち込める材料として使ってください。なお、後半で扱うAgentforceの機能と料金は変わりうるもので、記載は2026年9月時点で確かめた内容です。

この記事を書いた人

本田正憲

合同会社クロスコムの代表｜専門商社にて7年間のBtoB営業を経て、マーケティング業界に参入。現在はSalesforce公式コンサルティングパートナーとして、ソリューション営業の業務プロセスに特化したAgentforce導入・定着支援と、Agentic CRM設計支援を提供している。Salesforce認定アドミニストレーター・Sales Cloudコンサルタント・Marketing Cloud Account Engagement スペシャリスト。

見積作成のAIが受け持つ4つの作業

見積作成のAIという言葉を聞くと、見積書が自動で出てくる仕組みを思い浮かべる方が多いかもしれません。しかし、見積の業務は「価格を決める仕事」と「価格の根拠をそろえる仕事」に分かれており、AIが受け持てるのは後者です。任せる範囲を決めるには、まず自社の見積業務がどの作業でできているかを分けて見る必要があります。ツール設定ではなく業務設計から入ってほしい場合は、製品のデモを見る前に、この4つの作業へ自社の手順を振り分けるところから相談できる相手を選ぶとよいでしょう。そこでここでは、見積作成のAIが受け持つ4つの作業を、順番に整理していきます。

作業①依頼文から品目と数量を読み取る

1つ目は「依頼文から品目と数量を読み取る」作業です。メールの本文や添付された注文の一覧から、何をいくつ、いつまでに必要としているかを抜き出す作業であり、見積の業務はこの読み取りから始まります。

この作業を最初に任せる価値は、読み取りの精度が後のすべての作業を決めるからです。品目を1つ読み違えれば、価格の照合も、ドラフトの内容も同じだけ狂います。

たとえば、計測機器を扱う専門商社では、見積依頼がメールの本文に箇条書きで書かれることもあれば、Excelの表が添付されることもありました。営業事務の担当者は、どちらの形式でも同じ項目を目で追って社内の様式へ書き写しており、この転記だけで1件あたり十数分を使っています。

このように、読み取りは判断を伴わない作業であるにもかかわらず、時間を最も使う工程です。最初に任せる対象として選びやすい作業だといえます。

作業②価格表と過去の見積を照らし合わせる

2つ目は「価格表と過去の見積を照らし合わせる」作業です。読み取った品目に対して、現在の価格表の単価と、その顧客へ過去に出した見積の条件を突き合わせます。

照合を任せると効果が出るのは、参照する先が複数に分かれているためです。価格表、顧客ごとの取り決め、過去の見積という3つを人が順に開いて確認すると、1件あたりの時間は読み取りよりも長くなります。

この商社の場合、価格の根拠はベテランの営業事務2名が管理するExcelに分かれており、その2名が休むと見積の回答が止まっていました。他の担当者は、どのファイルのどの行を見ればよいかを毎回聞いて確認していたのです。

具体例でいうと、同じ計測器でも校正の有無で単価が変わる品目があり、その区別は表計算のファイル内の注記にしか書かれていませんでした。照合を任せる準備とは、こうした注記を機械が読める形に移す作業を指します。

作業③見積のドラフトを作る

3つ目は「見積のドラフトを作る」作業です。読み取った内容と照合した単価をもとに、自社の様式に沿った見積書の下書きを組み立てます。

ドラフトまでを任せる理由は、様式に沿って書き起こす作業に判断が要らないからです。判断が入るのは、その内容を提出してよいかを決める段階で、そこは人が担います。

この商社では、見積書の様式が品目群ごとに3種類あり、どの様式を使うかは依頼の内容で決まっていました。様式の選択と数値の記入までをAIに任せ、担当者は内容を確認して直す形に変えています。

組み立てる欄は、品番と数量、単価、納期、見積の有効期限といった決まった項目で、どれも読み取りと照合の結果を移す作業でした。担当者が手を入れていたのは、備考欄に書く納入の条件と、端数の扱いだけです。

見積作成のAIに任せるのは、価格を決める仕事より先に、根拠をそろえる4つの作業です。

作業④回答の期日を管理する

4つ目は「回答の期日を管理する」作業です。届いた依頼のうち、まだ回答できていないものを抽出し、期日の近い順に示します。

期日の管理を任せる価値は、遅れが起きる場所を早く見つけられる点にあります。回答までの日数が延びるのは、作業が難しい案件ではなく、誰も着手していない案件であることがほとんどです。

実際に、この商社では月540件の見積依頼が届いており、回答までの平均は2.5日でした。平均の内訳を確かめると、当日に回答できた依頼と、1週間近く滞った依頼に分かれていたのです。

このように、4つの作業はどれも価格を決める手前にあります。見積作成のAIの検討は、この4つのどれから任せるかを選ぶところから始まります。

なぜ遅れる？見積依頼への回答が滞る3つの原因

ここまで、見積作成のAIが受け持てる4つの作業を整理してきました。では、営業事務の人数を増やしても回答が早くならないのはなぜでしょうか。原因は作業量ではなく、依頼の形と価格の根拠の置き場所にあります。ここからは、計測機器を扱う専門商社の例を交えて解説していきます。従業員190名、営業20名、営業事務6名、情報システム1名という体制で、Salesforceを運用してきた企業です。この企業は説明のための架空の設定であり、実在の企業ではありません。そこでここでは、見積依頼への回答が滞る3つの原因を解説します。

原因①依頼の書き方が顧客ごとに違うから

1つ目の原因は、依頼の書き方が顧客ごとに違うからです。同じ品目の見積でも、メールの本文で伝える顧客と、独自の様式を添付する顧客が混在していると、読み取りの手順を標準化できません。

書き方が統一できないのは、依頼の形式を顧客へ強制できないためです。取引の関係上、先方の様式に合わせる場面は避けられず、その差は営業事務の作業として吸収されます。

この商社では、見積依頼の届く経路がメールとWebフォームに分かれ、メールの中でも顧客ごとの様式が10種類以上ありました。営業事務の担当者は、どの顧客から届いたかを見てから、読み方を切り替えていたのです。

このように、書き方の違いは業務の前提であり、なくせるものではありません。だからこそ、形式の違いを吸収する読み取りの部分は、機械に任せる価値が大きくなります。

原因②価格の根拠が担当者の手元にあるから

2つ目の原因は、価格の根拠が担当者の手元にあるからです。単価や値引きの条件が個人の管理するファイルにあると、その担当者がいない日は回答できません。

根拠が分散するのは、価格の運用が現場の判断で積み上がってきたからです。顧客ごとの取り決めや、数量による値引きの幅は、取引の経緯とともに個別に決まっていきます。

この商社では、価格の根拠をベテランの営業事務2名が管理しており、2名が同時に不在だった週は、見積の回答が数日単位で滞りました。値引きの幅は取引の年数や購入量の見込みで決まっており、その判断の経緯はファイルの行の末尾に短い注記として残っていただけです。ほかの担当者が同じ金額を出そうとしても、どの注記がいつの取り決めなのかを本人に聞くほかありませんでした。属人化の解き方は担当者の手元にある情報を仕組みへ移す作業から始まります。

見積依頼への回答が遅れるのは、価格の根拠がベテランの営業事務の手元に分かれているためです。

原因③確認する順番が決まっていないから

3つ目の原因は、確認する順番が決まっていないからです。どの依頼から着手するかが担当者ごとの判断に委ねられていると、期日の近い依頼が後回しになります。

順番が決まらないのは、依頼の一覧に期日が並んでいないためです。メールの受信箱では、届いた順に並ぶだけで、いつまでに回答すべきかは本文を開くまで分かりません。

たとえば、この商社では、翌日が期限の依頼と、2週間後でよい依頼が同じ受信箱に並んでいました。担当者は開いた順に処理しており、期限の近い依頼が下に埋もれることが起きています。

このように、3つの原因はいずれも人の能力の問題ではありません。依頼の形、根拠の置き場所、着手の順番という、仕組みの側で整えられる部分に集まっています。

見積をAIに読ませる4つの材料

前の章では、価格の根拠が個人の手元にあることが遅れの原因になると整理しました。では、その根拠をAIへ渡すには、何を用意すればよいのでしょうか。材料は4つあり、いずれも新しく購入するものではなく、社内に分かれて存在しています。自社で構築するので設計レビュー・アドバイザリーだけ頼みたい場合は、この4つの整え方だけを外部に確かめてもらう進め方でも足りるでしょう。そこでここでは、見積をAIに読ませる4つの材料を解説します。

材料①商品のマスタ

1つ目の材料は、商品のマスタです。品番、品名、規格、単位という、見積に載る項目の正式な値をそろえた一覧を指します。

マスタを最初に置く理由は、依頼文の表記とマスタの品番を結びつけるところが読み取りの中心だからです。顧客が使う呼び名と、社内の品番が一致していなければ、照合はそこで止まります。

この商社では、顧客が「温度ロガー」と書いてくる品目が、社内では型番だけで管理されていました。呼び名と品番の対応表を作る作業から着手しており、この対応表がないうちは読み取りの精度が上がらなかったのです。

このように、マスタの整備は見積作成のAIの前提にあたります。まだ着手していない場合は、顧客が使う呼び名と社内の品番が食い違う品目を洗い出し、どこまでを対象の範囲にするかを決めるところから始めてみてはいかがでしょうか。

材料②最新の価格表

2つ目の材料は、最新の価格表です。仕入れの変動を反映した現在の単価が、どこに置かれ、いつ更新されるかを決めます。

価格表を材料に含めるときに重要なのは版の管理で、古い版が残っていると、AIは古い単価で正しい形のドラフトを作り、誤りに気づきにくくなります。

実際に、この商社では価格表が四半期ごとに改訂されており、改訂前のファイルが共有フォルダに残っていました。AIへ読ませる文書を1か所に定め、改訂のたびに差し替える運用へ変えています。改訂を担当するのは仕入れを見ている担当者で、差し替える日を四半期の初日にそろえたところ、どの版を見ればよいかという確認は不要になりました。

読ませる文書の登録と更新をどう回すかは、読ませる文書の管理の考え方が参考になります。更新の担い手を決めておくほど、版のずれは起きにくくなるでしょう。

材料③過去に出した見積

3つ目の材料は、過去に出した見積です。同じ顧客、同じ品目で以前にいくらで出したかという記録が、ドラフトの妥当性を確かめる材料になります。

過去の見積を使う理由は、価格表の単価だけでは実際の提示額にならないからです。数量や納期、取引の経緯によって、提示してきた金額には幅があります。

この商社の場合、過去の見積はSalesforceに残っており、顧客名と品目で検索できる状態でした。ドラフトに前回の提示額を並べて示す形にしたところ、担当者が内容を確認する時間は短くなっています。

このように、過去の見積は判断の代わりになるものではありません。金額を決めるのは人であり、AIが示すのは比べるための情報にとどまります。前回の提示額が並んでいれば、担当者は同じ条件で出してよいかどうかだけを確かめれば済みます。

材料④顧客ごとの取り決め

4つ目の材料は、顧客ごとの取り決めです。年間の契約で決めた値引き率や、特定の品目群に適用される条件を、機械が読める形で残します。

取り決めを材料に含めるのは、この部分が抜けると見積の金額が実態と合わなくなるからです。値引きの条件は個別の合意で決まるため、価格表には書かれていません。

この商社では、取り決めの内容が営業担当者の作成した議事録に散らばっており、営業事務は口頭で確認していました。顧客の記録へ取り決めを項目として残す作業を、見積作成のAIの準備と並行して進めています。

このように、4つの材料はどれも新しい投資を必要としません。すでにある情報を、置き場所と更新の担い手とともに決め直す作業だといえます。

どこまで任せる？見積で人が決める3つの判断

ここまでAIへ渡す材料を整理してきましたが、材料がそろっても、人が決め続ける判断は残ります。分かれ目になるのは、判断の根拠が社内の記録に残っているかどうかという1点です。この線引きを先に決めずに導入すると、提出してはいけない金額のドラフトが顧客へ届く事態が起こりえます。ソリューション営業に特化した支援がほしい場合、この線引きは提案の進め方に直結するため、優先して確かめておきたい部分です。そこでここでは、見積で人が決める3つの判断を解説します。

判断①特別な価格を出すかどうか

1つ目は、特別な価格を出すかどうかの判断です。競合との比較や、今後の取引の見込みを踏まえて通常の単価から外れた金額を提示するかは、営業が決めます。

この判断を人に残す理由は、根拠が社外の状況にあるからです。競合の提示額や、顧客の予算の事情は社内の記録に残っておらず、AIが参照できる材料がありません。

この商社では、年間で一定額以上を購入する顧客に対して、営業が個別に価格を調整していました。営業が価格を下げる判断をした案件は、次の期に別の品目群でまとまった引き合いが見込めるもので、その見込みは顧客の設備投資の計画を聞いて初めて分かる情報でした。調整の判断は、次年度の取引量の見通しを含めて決めており、過去の見積の平均から導けるものではなかったのです。

特別な価格を出すかどうかの判断は、見積作成のAIへ渡さずに、営業が持ち続ける形にします。

判断②納期を約束するかどうか

2つ目は、納期を約束するかどうかの判断です。在庫の状況と仕入れ先の回答を踏まえて、いつ納められるかを顧客へ伝える判断にあたります。

納期を人が決めるのは、約束が守られなかったときの影響が大きいからです。金額の誤りは訂正できても、納期の遅れは顧客の生産計画に影響します。

たとえば、この商社が扱う計測機器には、海外から取り寄せる品目が含まれていました。在庫の数量だけを見て納期を機械的に示すと、通関の状況によって遅れが生じる可能性があります。在庫の数量はSalesforceで参照できても、仕入れ先の出荷の予定までは記録に入っておらず、担当者が電話で確かめてから回答していました。納期の照会そのものをエージェントに答えさせる進め方は、納期回答の設計で整理しています。

AIに渡してよい範囲を絞るには、権限の設計も関係します。任せる範囲を決めておけば、在庫の参照までを任せ、約束は人が行う形を作れます。

判断③採算の合わない依頼を断るかどうか

3つ目は、採算の合わない依頼を断るかどうかの判断です。金額が小さく手間のかかる依頼に対して、見積を出すかどうかを決めます。

断る判断を人に残すのは、目先の採算だけで決められないためです。金額の小さい依頼が、後の大きな取引につながることは珍しくありません。

この商社では、試作のために1台だけ必要という依頼が定期的に届いていました。採算だけで判断すれば断る案件ですが、量産の段階で継続的な取引になった例があり、営業が個別に判断しています。断るかどうかを決めるのは営業で、営業事務は金額の小さい依頼を一覧にして渡す役割に絞りました。判断の材料を集めるところまでをAIに任せ、可否の連絡は人が行う形です。

このように、人が決める3つの判断は、いずれも社内の記録だけでは決まらないものです。線引きは、AIの精度への不安からではなく、判断に必要な情報がどこにあるかで引きます。

5手順｜見積作成のAIを1つの品目群から始める

ここまで、任せる作業と人が決める判断を整理してきましたが、次に決めるのは、どの依頼から着手するかです。すべての品目を一度に対象にすると、ずれが起きたときに原因を特定できません。最初に選んだ品目群で直す手間がどこまで減ったかが、次に広げるかどうかを決める材料になります。小さく始めたい場合は、スモールスタートで1つの品目群に絞り、効果を確かめてから広げる進め方が合うでしょう。そこでここでは、見積作成のAIを1つの品目群から始める5つの手順を解説します。

手順①届く依頼の型を数える

最初に行うのは、届く見積依頼を型ごとに数える作業です。どの品目群の依頼が何件届いているかを、1か月分の実績で確かめます。

数えることから始めるのは、対象を決める根拠が件数にあるからです。感覚で「多そうな品目」を選ぶと、後から効果を測れなくなります。数えた結果は、対象を決めるときだけでなく、導入後に効果を説明する場面でも同じ基準の数字として使えます。

この商社は、月540件の依頼を品目群ごとに分けて数えました。数えるときに使ったのは、受信箱の件名とWebフォームの記録に残る品目の欄だけで、新しい集計の仕組みは作っていません。結果として、最も多い品目群が月180件で、全体の33%を占めていることが分かっています。この割合が見えたことで、対象を1つの品目群に絞っても効果を説明できる見通しが立ちました。

手順②1つの品目群に絞る

次に必要なのは、数えた品目群のうち1つだけを最初の対象に決めることです。選ぶときに見るのは、月あたりの件数と、価格の決まり方が単純かどうかの2点になります。

絞る理由は、ずれが起きたときに原因を追えるようにするためです。複数の品目群を同時に対象にすると、読み取りの誤りなのか価格表の問題なのかが分かりません。

この商社が選んだのは、月180件が届く品目群でした。この品目群は校正の有無で単価が決まり、顧客ごとの取り決めも数が限られていたため、材料をそろえる作業が短く済んでいます。件数の近い品目群はほかにもありましたが、そちらは値引きの取り決めが案件ごとに異なり、材料を整える作業が先に増えると判断して外しました。

最初の業務をどう選ぶかは、最初の業務の選び方の考え方と重なります。件数と判断の少なさの2つで選ぶ点は共通しています。

手順③ドラフトを人が直す

対象が決まったら、AIが作ったドラフトを人が直す運用を始めます。この段階では、担当者がすべての内容を確認し、誤りを直してから提出します。

全件を確認するのは、直した箇所が次の改善の材料になるからです。最初から確認を省くと、どこが弱いのかが分からないまま運用だけが進みます。

この商社では、運用を始めた最初の2週間で、1件あたり平均4か所を直していました。直す内容は単位の換算と値引きの反映に集中しており、材料の側で直すべき箇所が特定できています。直した箇所の多くは同じ品目群のなかで繰り返し現れており、案件ごとの例外ではありませんでした。確認を外すかどうかは、直す箇所が減ったことを数字で確かめてから決めます。

手順④直した箇所を記録する

続いて、直した箇所を記録する作業を組み込み、何をどう直したかを残しておけば、材料の不足か読み取りの精度かを切り分けられます。

記録が要るのは、直す作業そのものが情報になるからです。同じ種類の修正が繰り返されるなら、原因は個別の案件ではなく材料の側にあります。逆に、案件ごとにばらばらの修正が出ているうちは、読み取りの範囲が広すぎる可能性を先に疑います。

この商社は修正の内容を5つの分類で記録し、記録する場所を依頼の記録の項目に定めたことで、担当者が直した直後に分類を選ぶだけで残るようにしています。3か月後には1件あたりの修正が平均1か所まで減っており、減った理由は価格表の版を1か所に定めたことにあります。分類ごとの件数を毎週見れば、次に直すべき材料はその場で決まるでしょう。

手順⑤品目群を広げる

最後に行うのは、対象の品目群を広げる作業で、修正の箇所が安定して減ったことを確かめてから次の品目群を追加します。

広げる前に安定を確かめるのは、同じ問題を複数の品目群へ持ち込まないためです。材料の不足を残したまま対象を増やせば、修正の作業も同じだけ増えます。

この商社は、対象の品目群だけで3か月試した後に、次の品目群を追加しました。回答までの日数は、対象の品目群で平均2.5日から0.5日まで縮んでいます。広げる順番は、件数の多さより価格の決まり方が近い品目群を先にしました。材料の多くをそのまま使えるため、追加の準備が短く済みます。

見積作成のAIは、1つの品目群に絞って3か月試すと、直す箇所の減り方で効果を確かめられます。

以上が、見積作成のAIを1つの品目群から始める5つの手順でした。

見積作成のAIで起きる3つのずれ

ここまで始め方の手順を見てきましたが、運用を始めると、ドラフトの内容と正しい見積の間にずれが生じます。ずれの種類はおおむね決まっており、どれも材料の側に原因があります。そのため、ずれが出たときに最初に確かめるのは、AIの設定より参照している材料の側です。定着まで伴走してほしい場合は、このずれが出たときに材料をどう直すかを一緒に決められる相手を選ぶと、運用が止まらずに済むでしょう。そこでここでは、見積作成のAIで起きる3つのずれを解説します。

ずれ①価格表の版が古いまま使われる

1つ目は、価格表の版が古いまま使われるずれです。改訂前の価格表が残っていると、AIは古い単価で整った形のドラフトを作ります。

このずれが見つかりにくいのは、出力の形式に誤りがないからです。金額だけが違う見積書は、担当者が単価を記憶していなければ見落とされます。

この商社でも、四半期の改訂の直後に、改訂前の単価で作られたドラフトが複数出ました。誤りに気づいたのは、顧客から前回と単価が違うと指摘を受けたときでした。原因は共有フォルダに残った古いファイルで、AIが参照する文書を1か所に定めることで解消しています。

このように、版のずれは運用の設計で防ぐもので、改訂のたびに差し替える担い手を決めておけば、同じ問題は繰り返されません。改訂の履歴を1か所に残しておけば、顧客から指摘を受けた後の確認も短く済みます。

ずれ②単位の換算を誤る

2つ目は、単位の換算を誤るずれです。依頼が箱単位で届き、価格表が個単位で管理されている場合、換算を挟まなければ金額が合いません。

換算の誤りが起きるのは、単位の情報が品目のマスタに揃っていないことが多いためです。人は経験で補って計算していますが、機械は書かれている値しか使えません。

この商社では、同じ品目で「1箱10個入り」と「1個」の両方の依頼が届いていました。箱と個の違いは依頼文に明記されないことも多く、担当者は過去の注文の記録から補って読んでいたのです。マスタへ入り数の項目を追加したところ、換算に関する修正はほとんど出なくなっています。入り数が項目として入っていれば、依頼文に単位の記載がなくても換算の根拠は残ります。

見積のドラフトで起きるずれの多くは、価格表の版と単位の換算、値引きの抜けに集中します。

ずれ③顧客ごとの値引きが抜け落ちる

3つ目は、顧客ごとの値引きが抜け落ちるずれです。年間の取り決めで決めた値引き率が材料に入っていなければ、定価のままのドラフトが作られます。

値引きが抜けるのは、取り決めが議事録や個別のやり取りに残っているからです。顧客の記録に項目として入っていない条件を、AIは参照できません。

実際に、この商社で最初の2週間に出た修正のうち、値引きの反映が一定数を占めていました。取り決めの多くは年度の初めに交わされ、その後の単価の改定のたびに口頭で調整されていたものです。顧客の記録へ取り決めを項目として移した後は、この種類の修正が減っています。

このように、3つのずれはいずれも材料の不足から生じるものです。AIの精度を疑う前に、参照している情報の側を確かめるほうが早く解決します。値引きの条件を顧客の記録に項目として持たせておけば、担当者が代わっても同じ金額を出せます。

何で測る？見積作成のAIの効果を測る3つの数字

ここまで、起きるずれとその原因を整理してきました。では、見積作成のAIを入れた効果は、何で判断すればよいのでしょうか。作成した件数や自動化の割合だけでは、回答が早くなったのか、顧客へ出す内容が変わったのかが分かりません。件数や割合は運用の状態を示す数字であり、業務が変わったかどうかは、顧客への回答が実際に早くなったかで判断します。営業と営業事務、情報システムのどの立場から見ても同じ結論になるよう、数え方は導入の前後でそろえておく必要があるでしょう。そこでここでは、見積作成のAIの効果を測る3つの数字を、導入前後の実績とあわせて解説します。

数字①依頼から回答までの時間

1つ目の数字は、依頼が届いてから回答するまでの時間です。対象にした品目群について、平均の日数を導入の前後で比べます。

この商社が当初掲げた目的は「見積依頼へのドラフトを機械に作らせ、回答までの日数を縮めること」でしたが、導入前の平均は2.5日でした。対象の品目群に絞って運用した後、この平均は0.5日まで縮んでいます。0.5日という数字は対象の品目群に限った平均で、ほかの品目群を含めた全体の平均とは分けて見ています。

短縮できた理由は、読み取りと照合の作業が、担当者の着手を待たずに終わっている点にあります。担当者が開いた時点でドラフトが用意されているため、確認と修正から始められる流れに変わりました。回答までの時間は、依頼が届いた時刻を起点に数えないと、担当者が開いた時点からの計測になり、実際より短く見えてしまいます。

見積作成のAIの効果は、回答までの日数と人が直した箇所の数、受注に至った割合で測ります。

数字②人が直した箇所の数

2つ目の数字は、人が直した箇所の数です。1件あたり何か所を修正したかを記録し、その推移を月ごとに見ます。

この数字を置く理由は、材料の整備が進んだかどうかが直接に表れるからです。修正が減らないのであれば、参照している情報のどこかが不足しています。

この商社では、最初の2週間の平均が1件あたり4か所で、3か月後には1か所まで減りました。減った分は、価格表の版を1か所に定め、入り数の項目をマスタへ追加した効果にあたります。記録の単位は1件あたりの箇所数にそろえ、依頼の件数が増えた月でも比べられるようにしました。修正がほとんど出なくなった段階で、確認の範囲を狭める判断もできます。

指標の設計そのものに迷う場合は、動きを測る指標の考え方が参考になります。測る対象を先に決めておくほど、導入後の説明はしやすくなるでしょう。

数字③見積から受注に至った割合

3つ目の数字は、見積から受注に至った割合です。出した見積のうち何件が注文につながったかを、対象の品目群だけで数えます。

この割合を見るのは、早く出すことが成果に結びついたかを確かめるためです。回答が早くなっても受注が変わらなければ、業務の負担が減っただけという評価になります。

この商社では、導入前に22%だった割合が、導入後は25%になりました。回答が早くなった結果、顧客が比較検討する段階で自社の見積が先に届くようになった点が、割合の変化につながっています。割合を数えるときは見積を出した月を基準にそろえ、注文が決まった月で数えないようにしました。受注に至らなかった見積は、理由を価格と納期に分けて残しておくと、次の改善の材料になります。

このように、3つの数字は、速さと質と成果を分けて見るために並んでおり、1つだけを追うと判断を誤りやすくなります。

Agentforceで見積依頼に答える3つの組み方

ここまで、効果を測る数字を整理してきました。では、CRMの中で動く製品で組む場合、見積の業務はどのような形になるのでしょうか。Agentforceを使う場合も、4つの作業のすべてを一度に任せる必要はありません。Agentforceは、Salesforceに登録された顧客や商談の記録を参照しながら、あらかじめ決めた手順を実行する形で動きます。そのため、見積の業務で組むときも、どの記録を読ませ、どこで人の確認を挟むかという業務の設計が先に決まっていることが前提です。そこでここでは、Agentforceで見積依頼に答える3つの組み方を解説します。

組み方①問い合わせから品目と数量を抜き出す

1つ目は、届いた問い合わせから品目と数量を抜き出す組み方です。メールやWebフォームの内容を読み取り、品番と数量、希望する納期を項目として記録へ書き込みます。

この形から始める理由は、効果が件数と時間で示しやすいからです。読み取りにかかっていた時間は、導入の前後で比べられる数字として残ります。

この商社は、対象の品目群に届く依頼だけを読み取りの対象にし、それ以外の依頼はこれまでどおり営業事務の担当者が処理する形を残しました。読み取った内容はすぐにドラフトへ渡さず、品番と数量が記録へ書き込まれた時点で、担当者が一覧で確かめられるようにしています。

Agentforceには営業向けの機能も用意されており、見積の業務と営業の活動を組み合わせる形も選べます。

組み方②CRMにある過去の見積を参照させる

2つ目は、CRMにある過去の見積を参照させる組み方です。同じ顧客と品目で過去に提示した金額を検索し、ドラフトに並べて示します。

参照を組み込む価値は、担当者が確認にかける時間を短くできる点にあります。前回の条件を探す作業が省ければ、確認は金額の妥当性だけに集中できます。

この商社では、過去の見積がSalesforceに残っていたため、追加でデータを移す作業は必要ありませんでした。参照するのは同じ顧客と同じ品番で過去に提出した見積で、金額と数量、納期を並べて示す形にしています。過去の案件から近いものを引き当てる考え方は、類似案件の記事で扱っています。参照の範囲を対象の品目群に限ったことで、検索の精度も保てています。検索の範囲を広げるのは、対象の品目群で修正が減ってからにしました。

Agentforceで見積依頼に答えるときは、ドラフトを担当者の承認に回す形にすると安全です。

組み方③ドラフトを担当者の承認に回す

3つ目は、作ったドラフトを担当者の承認に回す組み方です。AIが作成した時点では下書きの扱いにとどめ、担当者が確認して初めて顧客へ提出できる状態にします。

承認を挟む理由は、提出した見積が金額の約束になるからです。誤った金額が顧客へ届けば、訂正の連絡そのものが取引の信頼に影響します。

この商社は、承認の操作を営業事務の担当者が行い、特別な価格を含む案件だけ営業の確認を追加する形にしました。全件を営業が見る形にしなかったのは、確認の待ち時間が回答の遅れに戻ってしまうためです。

このように、3つの組み方はいずれも人の確認を残しています。任せる範囲を広げる場合も、提出の直前に人が入る形は保つほうが安全でしょう。

Agentforceの導入・定着支援では、こうした見積業務の切り分けから無料相談を受け付けています。詳しくはAgentforce導入・定着支援をご確認ください。

見積作成のAIを急がなくてよい3つの状況

ここまで製品で組む形を見てきましたが、逆に、いま急いで導入しても効果が出にくい状況もあります。この場合、AIの検討より先に整える対象があり、順番を誤ると費用だけがかかってしまうでしょう。導入を見送る判断と、準備を先に済ませる判断は別のもので、後者は数か月後にもう一度検討する前提で進めます。自社がどちらに当てはまるかは、価格の決まり方と依頼の型の数を確かめれば判断できるはずです。そこでここでは、見積作成のAIを急がなくてよい3つの状況を解説します。

状況①品目が少なく依頼の型が1つしかない

1つ目は、扱う品目が少なく、依頼の型が1つしかない状況です。読み取る内容が毎回同じであれば、様式を決めた入力の仕組みで足ります。

この状況で効果が出にくいのは、読み取りの手間そのものが小さいからです。品目が数種類に限られるなら、担当者は記憶で処理しており、照合にも時間がかかりません。

たとえば、扱う品目が10種類ほどで、依頼がすべて同じフォームから届く企業であれば、価格表を1か所にまとめるだけで回答の速さは変わります。この規模では、AIの導入より入力の様式を整えるほうが効果は早く出ます。依頼が届いた時点で担当者が単価を思い出せるため、照合の作業自体がほとんど発生しません。品目の数が増え、依頼の型が2つ以上に分かれた時点で、改めて検討すれば足りるでしょう。

状況②価格が案件ごとに毎回決まる

2つ目は、価格が案件ごとに毎回決まる状況です。標準の単価が存在せず、すべての見積で個別に金額を決めているなら、照らし合わせる材料がありません。

材料が無い状態で導入しても、見積作成のAIが作れるのは様式の整った空欄の見積書だけです。金額を埋める作業が人に残るため、時間はほとんど変わりません。

この状況に当てはまるのは、受注生産で仕様が毎回異なる事業です。この場合、過去の見積を条件ごとに整理し、標準の価格帯を作るところから着手するほうが実態に合います。価格帯を作る作業は、過去の見積を仕様の似たものでまとめ、金額の幅を書き出すところから始められます。その幅が決まれば、AIに照らし合わせさせる材料として使えるようになるでしょう。

状況③価格表がどこにもまとまっていない

3つ目は、価格表がどこにもまとまっていない状況です。単価が担当者の記憶と個別のファイルに分かれていれば、読ませる材料を作る作業が先に必要になります。

この状況で導入を急ぐと、材料の不足がそのまま修正の多さとして表れます。1件あたりの修正が減らず、担当者は確認の作業に時間を使い続けることになります。

この商社も、着手の時点では価格の根拠が2名の管理するファイルに分かれていました。対象の品目群に限って価格表をまとめ直す作業を先に済ませたからこそ、3か月で修正を1か所まで減らせています。

このように、急がなくてよい状況は、いずれも準備の順番の話です。導入しない判断というより、先に整える対象がある状態だと捉えるほうが実態に合います。

【一問一答】見積作成のAIに関するよくある質問

ここまでの内容を社内で共有すると、対象の範囲や費用、既存の様式の扱いについて、同じ質問が繰り返し出てくるはずです。この商社でも、営業の責任者と営業事務のリーダー、情報システムの担当がそれぞれの立場から別の疑問を持ち寄っており、なかでも価格の決定をどこまで任せるかは、打ち合わせのたびに確かめ直された論点でした。そこでここでは、見積作成のAIに関するよくある5つの質問を、この商社の判断とあわせて取り上げます。

※参考記事はこちら

見積作成のAIは、価格を決める前の、根拠をそろえる仕事から任せる

見積作成のAIは、価格を決める仕組みではありません。ここまで整理してきたとおり、依頼から品目と数量を読み取り、価格表や過去の見積と照らし合わせて、判断の材料をそろえる仕組みです。本記事で整理した4つの作業、回答が滞る原因、読ませる4つの材料、人が決める3つの判断、1つの品目群から始める5手順、起きるずれ、効果を測る3つの数字は、自社の見積依頼の記録と価格表が手元にあれば、製品を決める前に社内で詰められる内容です。

まず確かめたいのは、届く依頼を品目群ごとに数えられるかどうかと、価格の根拠が個人のファイルに分かれていないかどうかの2点になります。この2つが確かめられれば、どの品目群から始めるかの見当もつくでしょう。本記事の内容を、自社の状況に合わせて実践し、少しでもお役に立てれば幸いです。