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── どのような課題がありましたか？
元々は、ガス・電気といったBtoCの生活インフラ・サービスを提供していましたが、業界の自由化を背景にBtoBへ参入しました。これまで培ったBtoCの営業手法はBtoBには通用せず、BtoBの営業手法を確立するために外部コンサルによる採用・人材提案にも頼ったのですが的を得ない提案で状況は変わりませんでした。「BtoB営業に求められるスキルや人材が分からない」 「採用しても定着しない・成果が出ない」 といった悩みを抱えていました。
── どのように“型”を作られましたか？
DMM AIのコンサルタントの皆さんにも営業現場に入っていただき、顧客組織の意思決定プロセス、ヒアリング先、提案論点を実地で検証しました。受注までのフローと必要スキルを具体化し、現場で機能する“実践可能な型”を設計しました。
── データと生成AIはどのように活用されましたか？
商談記録・成果データ・適性検査結果を統合し、クラスター分析で営業パーソンをタイプ分類しました。生成AIでタイプ別の指導計画、面談フィードバック、提案書の骨子を自動生成し、育成と提案の品質を底上げしました。
── 採用や配置にはどのように反映されましたか？
タイプ別の成功パターンから採用要件を言語化しました。配属先や同行プランもデータで最適化し、オンボーディング期間の短縮と離脱抑止につなげました。
── どのような成果がありましたか？
まずBtoBに最適化した営業フローを確立できたことと、その型が現場起点の“使える型”により、提案の打率を向上させました。データに基づく人材分類により育成・採用・配置の精度が上げることができました。