コンサルティングファーム向け全社AI変革支援

導入の背景・経緯

組織の拡大に、仕組みが追いついていなかった

成長を続けるコンサルティングファームでは、営業・コンサルタント・人事の各領域で業務が人に頼っており、組織の拡大に仕組みが追いついていなかった。営業では、付き合いの長い既存顧客をベテランが担当し続けるため、新規顧客の開拓に手が回らない。新人に既存顧客を任せようにも、業界の基礎知識や自社流の営業の進め方を学ぶ場がなく、気軽に相談したり商談の振り返りを受けたりする機会も少なかった。コンサルタントの評価でも、クライアントが何を期待し、それにどこまで応えられたかを数値で捉える仕組みがなかった。AIによる業務の効率化も、収益構造の変化にはつながっていなかった。

bloomはまず、個別の業務にAIを当てはめる前に、営業や採用などの現場から経営管理まで、業務・制度・システム・データを一つの全体像に整理した。営業であれば、アポ取りから人選、受注、追加の提案までの流れを、ベテランと新人の動き方を比べながら書き出し、新人がどこでつまずいているかを確かめた。

取り組みの概要・ポイント

全体像から5つのテーマを定め、評価の仕組みから着手する

全体像をもとに取り組みを5つのテーマにまとめ、優先度をつけて順に着手する計画を立てた。目指すのは、マネージャーとスタッフにAIを加えた「マネージャー＋スタッフ＋AI」の体制だ。各テーマでは、AIを前提にした業務の進め方と、それを支える仕組みをあわせて設計した。

第一弾に選んだのは、コンサルタントの評価の仕組みだ。AIが音声でコンサルタントにインタビューしてプロジェクトの中での行動やスキルを数値にし、営業がクライアントから聞き取った期待値と突き合わせて差を確かめる。ただし、AIがつけた点数には必ず根拠を示し、担当者が確認して修正できるようにした。評価をAIに任せきりにせず、評価の透明性を高めるための材料として使うという線を引いた。

若手営業の立ち上がりに向けては、ベテランの関与を最小限にとどめ、新人が自分で立ち上がれることをねらって、AIを中心にした育成アプリを開発した。新人は最初の2日間で業界の基礎知識や自社の営業の進め方を集中して学び、3日目からは実際の営業活動に入る。疑問はその場でAIに質問でき、AIとのロールプレイで身につける。一方で、週に一度はメンターと振り返り、AIでは補えないところは人が支える形にした。

5つのテーマは、次のとおりだ。

• 若手営業の立ち上がり強化。新人が既存顧客を担当できるように育て、ベテランを新規顧客の開拓に振り向ける
• クライアントの期待値とコンサルタントの成果の可視化。期待値と成果を数値で結びつけ、評価の透明性を高める
• AIを前提にした高利益率なデリバリーへの転換
• 採用・人事領域でのAI活用
• データドリブン経営の基盤づくり

導入の効果、今後の展望

何から手をつけるかを、組織で共有できるように

日々の営業業務を支えるAI秘書のアプリもあわせて開発した。しばらく会えていない顧客や返信のない顧客を洗い出し、過去の打ち合わせの内容を踏まえたアポイントのメールの下書きを作るほか、案件に合うコンサルタントを探すこともできる。営業事務の担当者に試してもらい、おおむね良好との評価を得ている。採用面談の音声を使った面談品質の可視化や、機微な人事情報を安全に扱えるAI環境の整備も並行して進めた。

業務・制度・システム・データの全体像と5つのテーマがそろったことで、何から順に手をつけるかを組織として共有できる状態になった。第一弾の評価の仕組みを起点に、AIを前提にした体制への移行が動き出している。bloomは残るテーマにも優先度の順に取り組み、「マネージャー＋スタッフ＋AI」の体制への移行を支援していく。