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 Multi-AI Agent for Sales  営業支援マルチAIエージェント

「あの顧客への提案、
 去年どうしてたっけ?」

その問いに、すぐ答えられるようになります。日報・商談履歴・市場情報を横断する専門AIが連携し、営業現場の生産性を底上げするマルチAIエージェント。小さく始めて、業務に合わせて段階的に拡張できます。

 

営業担当:○○社への過去の提案内容と、競合他社の最新動向をまとめて教えて
 マルチAIエージェント
 
稼働中営業日報ナレッジ
稼働中Web検索
拡張議事録
拡張受注入力
拡張提案書ドラフト

「あの顧客への提案、
去年どうしてたっけ?」

その問いに、すぐ答えられるようになります。日報・商談履歴・市場情報を横断する専門AIが連携し、営業現場の生産性を底上げするマルチAIエージェント。小さく始めて、業務に合わせて段階的に拡張できます。

営業担当:○○社への過去の提案内容と、競合他社の最新動向をまとめて教えて
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The Challenge

小売DXにあたってのお客様課題

営業現場に共通する、4つの情報課題

業界を問わず、営業の生産性を下げている根本は同じです。情報が分散し、追いきれず、使えないまま蓄積されていることです。

Data Silo

ベテランが異動すると、顧客対応が一からになる

長年の商談経緯・失注の理由・顧客担当者の関心事が、担当者の頭の中だけに存在しています。

Buried Data

日報は書いている。でも誰も読み返せない

SFAに日報を入れているのに、「先方が何を求めていたか」を調べようとすると結局担当者に聞くしかありません。

Inefficiency

商談前日に、競合・業界情報を調べる時間がない

訪問・移動・報告をこなしながら、競合製品の比較や顧客業界のトレンドまで把握するのが現実的に困難です。

Manual Work

受注入力・帳票作成に追われ、提案準備が後回しに

定型の事務処理だけで1日が終わることも。顧客と向き合う時間が、どんどん削られています。

The Solution

アジアクエストのソリューション

エージェントは“足し算”で拡張できる

単一の巨大AIに作り込むのではなく、役割ごとの小さな専門AIを連携・追加する設計。小さく始めて、業務に合わせてスケールします。

Step 1 | まず必要な専門エージェントから小さく開始

稼働中

営業日報ナレッジエージェント

SFA/CRMの日報を横断検索・要約します。

稼働中

Web検索エージェント

最新の市場・競合情報を収集・要約します。

業務に合わせて
追加していく

Step 2 以降 | 業務に合わせて専門エージェントを追加

拡張

議事録エージェント

商談の文字起こし・要約・ToDo抽出。

拡張

受注入力エージェント

受注・帳票の定型入力を自動化・補助。

拡張

提案書ドラフトエージェント

過去事例から提案書の下書きを生成。

役割ごとの小さなAIを連携・追加する設計だから、低リスクに始めて段階的にスケールできます。

Use Cases 活用例

できること ― 営業の“探す・作る・打ち込む”を支援

検索・分析・要約から、提案準備・事務作業の自動化まで。営業活動の各場面をAIが支えます。

日報・商談履歴の検索・分析

「あの顧客への過去提案は?」に、日報を横断検索して即回答・要約します。

勝ち筋・傾向の分析

受注/失注の傾向を分析し、成功パターンや次の一手をAIが提示します。

競合比較・業界トレンドをその場で収集

「競合製品との仕様・価格比較表をすぐ作りたい」「顧客業界の最新トレンドや課題を知りたい」——商談前に必要な情報をWebから収集・要約します。

議事録の文字起こし・要約

商談音声を自動で文字起こしし、要点とToDoを整理します。

課題×商品の提案骨子を自動生成

「この得意先の課題に最適な商品は?」と問えば、過去の日報と市場情報からソリューションの示唆と提案骨子を生成します。

受注入力・事務作業の軽減

定型の受注入力・帳票作成をAIが補助し、入力負荷を削減します。

Architecture

システム構成

システム構成 ― AWS上のセキュアな基盤

Amazon Bedrock を中核に、自社データを安全に活用。データは自社AWS環境内で完結します。

User

ユーザー / 管理者

営業担当・管理者がチャットUIで質問します。
Core

マルチAIエージェント

Bedrock Agents が各専門AIを統括します。
Knowledge

ナレッジ基盤

Knowledge Base/ベクトルDBで社内データを検索します。
Integration

外部情報・連携

Web検索API・SFA/CRM・各種データソースと連携します。
データは自社AWS環境内で完結。学習に使われず安全です。
チャンキング・プロンプト最適化で精度をチューニングします。
新エージェント・データソースを後から追加できます。

Value & Benefits 価値とメリット

導入効果 ― 営業の時間とナレッジを取り戻す

定型業務を圧縮し、提案の質とスピードを高めます。“探す・作る・打ち込む”時間を、顧客と向き合う時間へ。

01_impact_time-compress

情報・ナレッジ検索の時間を圧縮

日報・社内資料の横断検索で、探し回る時間を大きく削減します。

 

提案準備の工数を大幅削減

情報収集・競合比較・ドラフト作成をAIが代行。担当者は内容の確認・磨き込みだけに集中できます。

 

日報・商談データの活用を促進

“書いて終わり”だったデータを、検索・分析できる資産に変えます。

 

トップ営業の勝ち筋が、チームの標準になる

成約パターンの分析・過去提案の横展開で、個人の経験が組織の提案力に変わり、成約率の底上げにつながります。

 

新人・異動者の立ち上がりを高速化

必要な情報にすぐ辿り着けるため、戦力化までの時間を短縮します。

 

データに基づく的確な提案・意思決定

勘や経験だけでなく、蓄積データを根拠にした打ち手を支えます。

時間以上の価値:「探す・調べる・打ち込む」に使っていた時間が、得意先と向き合う時間になる。それが、提案力と成約率の継続的な向上につながります。

Why AsiaQuest アジアクエストが選ばれる理由

選ばれる理由 ― 本番運用まで伴走するパートナー

要件定義から本番運用・拡張まで、一気通貫で支援します。

01

自社データに最適化した高精度

社内の日報・ナレッジに即した回答を実現。RAGとチューニングで、自社の業務文脈に合った精度を追求します。

02

既製ツールに業務を合わせない

SaaSに合わせるのではなく、御社の業務フローやデータ環境に合わせてフルカスタムで開発・実装します。

03

マルチエージェントだから拡張に強い

小さく始め、業務に合わせて専門エージェントを追加。カスタマイズが容易で本運用にも耐える設計です。

04

AWSの高い技術力と豊富な実績

400名超のエンジニアとAWS認定資格500超。Bedrockを用いたセキュアなAI基盤を、要件定義から内製化支援まで提供します。

How to Start

スタートガイド / はじめ方

導入ステップ ― “小さく試して”から本番へ

要件定義から本番運用・拡張まで、各フェーズの内容と成果物を明確化。低リスクに段階的に前進します。

STEP 0
1〜2週間

アセスメント・要件定義

現状の業務・データ・課題を整理し、対象業務とKPI、スコープを定義します。

要件定義/KPI設計
多くのお客様はここから
STEP 1
1〜2ヶ月

PoC・MVP

御社データで精度測定。専用UIと最低限の精度を担保し効果を検証。

MVP環境/精度評価レポート
STEP 2
継続

精度改善

データ変換・チャンキング・プロンプト・モデル選定を最適化。

チューニング済みモデル
STEP 3
3〜6ヶ月

本開発

マルチエージェント本実装。既存システム連携・本番UIを構築。

本番システム
STEP 4
継続

運用・拡張

運用保守と精度モニタリング。新エージェント・部門へ拡張。

運用体制/拡張ロードマップ

Future

今後の展望

将来性 ― “1つの業務”から“全社の知能”へ

エージェントを増やすほど、社内ナレッジは“使えるデータ”として蓄積・連携され、組織全体の生産性が高まります。

NOW

現在

営業日報やWeb情報など、まず必要な業務から専門エージェントを活用。
SHORT

短期

議事録・受注入力など専門エージェントを追加。
MID

中期

他部門(CS・マーケ等)へ横展開し全社で活用。
LONG

長期

エージェント同士が自律連携し、営業活動を能動的に支援。

営業ナレッジを、
組織の力に変えませんか?

御社の業務・データ環境に合わせて、マルチAIエージェントの導入をご提案します。構想段階でのご相談も歓迎です。