営業先となる企業の検索

営業の狙いを書くだけで、提案先の候補と根拠がそろう

中村さんは仲介会社のCRE営業部で、企業の本社移転や、保有する土地・建物の売却・活用を提案している。成果を左右するのは、どの企業に声をかけるかだ。毎週月曜は、新しい営業先のリストづくりに充てている。企業のデータベースで売上や自己資本比率を絞り込み、別の不動産のデータベースで保有物件を調べ、気になった企業は有価証券報告書を開いて、設備の状況や中期経営計画の記述を読む。ここまででまる1日が過ぎるが、リストに載るのは15社ほどだ。

悩みは、検索条件を組み立てる難しさだ。「本社が手狭になっていそうな成長企業」を探したくても、それをどの指標でどう絞ればよいかは、データに慣れた先輩でないとわからない。条件を変えるたびに一からやり直しになり、見つけた企業をなぜ選んだかの根拠も手元に残らない。チームの会議で「この会社を狙う理由は」と聞かれると、記憶を頼りに答えるしかなかった。一度探した条件を、同僚が再現することもできなかった。

そこで想定するのが、営業の狙いを文章で書くだけで候補の企業が見つかるアプリだ。中村さんが「首都圏に本社があり、ここ3年で従業員が3割以上増えていて、借りている本社が手狭になっていそうな企業」と入力すると、AIは狙いを読み取り、企業・財務・不動産のデータや開示文書の中から、それぞれに合った方法で調べる。返ってくる一覧には、従業員数の伸びや本社の所在地とあわせて、「有価証券報告書で本社の増床を検討と記載」といった根拠が、該当箇所つきで並ぶ。

中村さんは一覧を見て、根拠を確かめながら声をかける企業を選ぶ。条件を足したいときは「このうち、自社ビルを持っていない企業に絞って」と続けて書けばよい。チームでよく使う探し方は決まった手順として登録しておき、誰が使っても同じ結果が返るようにする。気になった企業は、根拠の箇所を開けば開示文書の該当ページがすぐに表示される。保存したリストはチームで共有し、同じ企業に重ねて声をかけないようにも使える。

どの企業に提案するかを決めるのは中村さんだ。AIは探し方を組み立て、候補と根拠を示すところまでを受け持つ。候補の企業が本当に移転を考えているかは、話を聞いてみなければわからない。それでも根拠を手元に置いて声をかけられるため、最初の連絡から相手の事情に踏み込んだ提案ができる。

想定するアプリでは、主に次のようなことができる。

• 狙いからの検索。営業の狙いを文章で書くと、AIが意図を読み取って調べ方を組み立てる
• データの横断。企業・財務・不動産のデータと開示文書を、狙いに合った方法で調べる
• 根拠つきの一覧。候補の企業ごとに、選んだ理由と開示文書の該当箇所を示す
• 定番の探し方の登録。よく使う検索を決まった手順にし、誰が使っても同じ結果を返す

bloomがこのアプリをつくるなら、まず営業担当者が実際にどんな狙いで企業を探しているかを集めるところから始める。成果を上げている営業担当者に、狙いの立て方と、そこからどの指標や資料を見ているかを聞き取ると、AIに組み立てさせる探し方の型が見えてくる。どの企業に声をかけるかは担当者に残す。企業との関係や過去の取引の経緯は、データだけではわからないからだ。

試用では、過去に提案につながった企業がアプリの検索で見つかるかを、営業担当者と一緒に確かめる。見つからなかったときは、狙いの読み取り方とデータの調べ方のどちらに原因があるかを切り分けて直す。社外のデータを扱うため、入力内容の安全の確認と利用の上限も、最初に決めておく。