かんぽ生命が営業報告を50分→10分に　AI時代に見直すべき「データ入力」の仕組み

公開 2026年10月08日 07時00分

[キーマンズネット]

印刷する Googleで優先するソースとして追加

生成AI時代に露呈する「社内データ不全」という課題

　多くの企業が業務効率化やビジネス変革を目指してAI技術の導入を進めている。社内に蓄積されたデータをAIに学習・参照させて、業務支援や自動化を実現しようと構想を練る企業は多い。

　しかし、その構想を実行に移す段階で多くの企業が共通の壁に突き当たる。AI活用の前提となる一次データが社内に十分に蓄積されていない、あるいはデータが集まっていても質や形式がふぞろいで使えないという問題だ。

　AIの精度や活用価値は、投入するデータの質と量に依存する。どれほど高性能なAIプラットフォームを整備しても、基盤となるデータが不足していれば十分な成果は得られない。

現場のデータが「集まらない・質が低い」理由は？

　多くの企業が優先的に活用したいデータの一つが、売り上げに直結する顧客データだろう。そのため多くの企業がCRMを中心にデータ基盤の整備を進めてきた。しかし、現場の業務に着目すると、この顧客データを集めるプロセスそのものに大きな課題が潜んでいることが分かる。

　顧客との対話や商談内容は、営業担当者がCRMなどのシステムに手入力する方法が一般的だ。この方法には「詳細な情報を記録しようとすればするほど、担当者の作業負担が増大する」というジレンマがある。

　日々の業務に追われる現場では記録業務が後回しになりやすい。後からまとめて記録する際に詳細な会話内容を思い出せず、簡略化して入力する担当者は多い。結果として、情報の質にばらつきが生じてしまう。現場への手入力の強要は限界を迎えており、従来の「人間がシステムに合わせてデータを入力する」運用スキームそのものが課題になっている。

データの「入力・構造化」をAIで自動化

　こうした現場の入力負荷とデータの質というトレードオフを解消するために、入力プロセスそのものをAIで自動化する企業が増えている。その一例が、全国の法人営業部門約1200人にSalesforce入力エージェント「bellSalesAI」を導入した、かんぽ生命保険の取り組みだ。

　顧客との対話データを基にAIが報告に必要な項目を自動で抽出・構造化してSalesforceに連携するため、これまでは商談1件当たり約50分かかっていた報告業務の時間が約10分に短縮された。AIが抽出したデータを営業担当者が最終確認してから登録することで、現場の作業負担軽減と正確な記録を両立させている。

　入力の省力化にとどまらず、これまで属人化しがちだった対話情報をAIが活用可能な形式でデータベースに蓄積する仕組みを構築した点も特徴だ。AIが音声やテキストから必要な情報を抽出して項目ごとに構造化するため、入力者の主観やスキルによる記録のばらつきが抑えられ、データ資産としての精度が平準化される。