製造業向けAI SaaSの業界特化型の新規開拓で、技術者組織の受注率改善を達成
1. 事例サマリー
| クライアント規模 | 大企業 |
|---|---|
| クライアント業種 | 製造業向けAIソリューションベンダー（情報通信／ソフトウェア） |
| 事業フェーズ | 新規事業立ち上げ期 |
| 対象プロダクト | 製造業の現場工程における自動化・品質管理を支援するAIソリューション |
| 提供ソリューション | インサイドセールス（BDR）、営業コンサルティング（商談分析・トークスクリプト改善・受注率改善） |
| 直面していた課題 | ①組織の大半がエンジニアで、営業専門のリソース・ノウハウが不足 ②展示会・社内紹介で得たリードを能動的に追えず、有望リードが手つかずで放置 ③商談トスアップ後の受注率が低く、ボトルネック化 |
| 実施した施策 | ①品質管理リスクが重い4業種（精密機械・機械・食品・医薬品）へのターゲット再定義 ②エンジニア組織が陥りがちな機能訴求トークを排除し、課題解決型スクリプトを作成 ③商談録画・文字起こしをAIで分析し、失注要因をフィードバックする「営業コンサル」を組み込み |
| 主要な成果 | ①初月から目標を上回る質の高いアポイントを供給 ②深い商談設計により受注率の抜本的改善を実現 ③現場の声を継続的に獲得しプロダクト開発にもフィードバック |
2. ご依頼の背景：技術者組織が抱える3つのボトルネック
クライアントは、製造業向けに画像処理AIソフトウェアを提供する大企業の新規事業部門です。新規事業立ち上げにあたって、以下の3つのボトルネックを解消するため弊社にご相談いただきました。
2-1. エンジニア組織ゆえの営業ノウハウ不足
組織の大部分がエンジニアで構成されており、営業専門のリソース・ノウハウが圧倒的に不足していました。プロダクトの技術的優位性を語ることはできても、顧客の現場課題に紐づけて提案する型が存在しない状況でした。
2-2. 展示会リード・社内紹介の能動活用ができない
展示会出展や他事業部からの紹介を通じて一定量のリードは獲得できていましたが、能動的にアプローチするリソースがなく、有望なリードが手つかずで放置される事態が発生していました。
2-3. 商談トスアップ後の受注率が低い
仮にアポイント獲得から商談化までは到達しても、そこから受注に至らないケースが多発。これが事業立ち上げ最大のボトルネックとなっていました。
そのため、単なるアポ獲得代行ではなく、ターゲティング設計から受注率改善コンサルティングまで一気通貫で伴走できる弊社へ、ご依頼いただきました。
3. 実施した3つの営業戦略
3-1. 【戦略①】製造業特有のリスクに着目したターゲティングとBDR体制構築
限られたリソースで最大成果を創出するため、ターゲットを広義の「製造業」から、AI画像認識による異常検知ニーズが最も切実なセグメントへと再定義しました。
| ターゲット業種 | 着目した課題 |
|---|---|
| 精密機械 | 微細な不良の見落としが製品品質を大きく損なう |
| 機械 | 多品種少量生産で目視検品の負荷が高い |
| 食品 | 異物混入が即リコール・ブランド毀損に直結 |
| 医薬品 | 薬機法・GMP遵守の観点で品質管理リスクが極めて重い |
この高解像度なセグメントに対し、能動的にアプローチを仕掛けるBDR体制をゼロから構築し、新規開拓の基盤を確立しました。
3-2. 【戦略②】技術者特有の「機能訴求」を排除した課題解決型スクリプト
エンジニア主体の組織が陥りがちな、プロダクト仕様やAIアルゴリズムの優位性を前面に出すトークを刷新しました。主語をプロダクト機能から、顧客の現場課題の解決へと置き換えています。
| 観点 | Before（機能訴求） | After（課題解決訴求） |
|---|---|---|
| 訴求の主語 | 「ディープラーニングによる高精度な異常検知」 | 「人の目視に頼った検品工程の省人化と、見落としによる流出不良の削減」 |
| 提示する価値 | アルゴリズムの性能・精度数値 | 検品工数の削減量、不良品流出による損失リスクの低減 |
| 想定読み手 | 技術部門・情報システム部門 | 製造部門責任者・品質保証部門・工場長 |
セグメント別にトーク内容を最適化し、決裁権者が「自社の業務がどう変わるか」を直感的に理解できる構造にしました。
3-3. 【戦略③】録画データ×AI解析による、技術者組織のための受注率改善コンサル
本プロジェクト最大の差別化ポイントです。単なるアポ獲得に留まらず、技術者主体組織でも「売れる仕組み」を定着させる営業コンサルティングを組み込みました。具体的なプロセスは以下の通りです。
- データ回収：商談の録画・文字起こしデータを全件回収
- AI解析：弊社独自のセールスガイドラインと照合し、AIで「失注要因」「顧客の熱量低下ポイント」「ヒアリング漏れ」を多角的に分類・タグ付け
- 要因の構造化：パターンを集約し、「受注率を上げる/下げる挙動」をライブラリ化
- フィードバック：技術者メンバーへ商談単位で具体的改善案を還元
- トーク改修：知見をスクリプト・トークガイドへ反映し、組織全体の底上げ
このサイクルを継続することで、ボトルネックだった受注率の抜本的改善を実現しました。
4. 導入効果
4-1. 定量的な成果
| 指標 | 結果 |
|---|---|
| アポイント供給 | 初月から目標を上回る質の高いアポイントを継続供給 |
| 当初想定に対する達成度 | クライアント期待を上回る水準で着地 |
| ターゲット業種 | 製造業4セグメント（精密機械・機械・食品・医薬品）へ絞り込み |
4-2. 定性的な成果
- ターゲットを絞り込んだことで、現場のリアルな課題に踏み込んだ深い商談が可能となり、プロダクト開発に直結する顧客の声を継続的に獲得。
- 営業非専門の技術者組織に深く入り込み、「アポ獲得」を超えて「受注率改善」まで踏み込んだ実績が評価された。
- 技術者組織でも再現可能な「売れる仕組み」が定着し、社内の営業ノウハウとして継続活用される基盤を構築。
5. よくあるご質問（FAQ）
Q. 技術者主体の組織でも、外部の営業代行で本当に成果が出ますか？
A. 本事例は、組織の大部分がエンジニアで営業ノウハウがゼロに近い状態からのスタートでした。技術者組織特有の「機能訴求になりがち」「商談中に深堀りヒアリングが弱い」というパターンを、商談録画のAI分析でフィードバックすることで、初月から多数のアポ獲得と受注率改善を両立できています。
Q. 「営業コンサル」と「BDR代行」を併せて依頼するメリットは？
A. アポ獲得（BDR）だけでは、商談時のトークやヒアリングが整っていないと受注に繋がりません。本事例では商談録画をAIで解析し、失注要因をスクリプト改善とトークガイドに反映する仕組みを組み込むことで、受注率というボトルネックそのものを改善しました。
Q. 製造業向けのターゲティングはどう設計しますか？
A. 単に「製造業」と一括りにせず、品質管理リスクの重さ・多品種度合い・規制環境などからセグメント分解します。本事例では、精密機械・機械・食品・医薬品の4業種に絞り込み、各セグメントの課題と用語に合わせたスクリプトを用意しました。
Q. 商談録画の解析は、何を見ていますか？
A. ①失注要因の特定（提案内容の不一致／競合検討／予算／タイミング）、②顧客の熱量が下がった発話タイミング、③ヒアリング漏れ項目、④弊社セールスガイドライン項目との合致度、を中心に分析しています。
Q. AI画像認識の専門知識がないと、営業代行を依頼しても回りませんか？
A. 弊社は商材の技術的詳細をエンジニアと密に擦り合わせた上で、顧客現場の業務課題に翻訳した訴求設計を行います。深い専門性は弊社側でキャッチアップし、クライアントは技術監修と戦略レビューに集中いただける役割分担としています。