相談の前と後で、 現場の何が変わったか。
ご支援した
AI・自動化の主な支援
- 金融 東証上場の
金融会社 （従業員100〜300名）で、 請求・入金業務を 型にし、 例外を AIが 見つけて 人に 回す運用 - 不動産 東証上場企業グループの
不動産会社 （従業員1,000〜3,000名）で、 全社員に 向けた 社内の AI活用の 定着と 推進チームの 支援 - 建設・内装 提案営業で、
見積りの 依頼と 回収の 管理を Google Workspace Studio で 自動化し、 図面や 議事録の 要点は AIで まとめる 運用 - 建設 協力会社との
連絡を、 Google Workspace Studio で 1か所に 記録し、 未完了を 自動で 知らせる 運用 - メディア 推薦
（レコメンド）の 仕組みを 前提に した、 データの 設計から 判断に 使う 画面の 納品まで
-
BtoB営業・CS組織の
業務設計支援 - 相談前
- 営業と
CSの 情報が ばらばらで、 会議は 報告で 終わっていた - 支援後
- 週1回の
会議で、 次の 一手が 決まる 運用に なった
-
急拡大する
SaaS企業の、 CS対応品質の 安定化支援 - 相談前
- 担当者ごとに
対応の 質が 違い、 解約は 報告が 来てから 気づいていた - 支援後
- 対応の
型が 揃い、 解約の 兆しを 早めに 見られる 形に なった
-
建設会社の
協力会社との 連絡を、 Google Workspace Studio で 1か所に 記録 - 相談前
- 協力会社との
やりとりが 電話と FAXで、 履歴を 追えなかった - 支援後
- 報告の
形が 揃い、 連絡の 履歴を 1か所で 追えるようになった
-
大手メ
ディアの イベント事業に おける、 分析基盤と データ設計の 支援 - 相談前
- どの
データを どう 扱うかが 決まらず、 分析や 推薦の 前提が 揃っていなかった - 支援後
- 事業の
狙いから データの 形までが つながり、 判断に 使う 画面を 納品した
-
大手メ
ディアに おける 顧客データ活用の 設計支援 - 相談前
- 数字の
定義が 揃わず、 可視化しても 次に 何を するかが 決まらなかった - 支援後
- 数字の
定義と 会議の 型が 揃い、 データを 判断に 使う 流れが できた
-
BtoB SaaS企業の
営業戦略支援 - 相談前
- 狙う
相手と 伝える ことが 広がりすぎ、 勝ち筋を 再現できなかった - 支援後
- 誰に
何を 伝えるかが 揃い、 提案を 同じ 品質で 出せる 型が できた
-
BtoB SaaS企業の
CS立ち上げ支援 - 相談前
- 対応が
人に 頼り、 解約や 停滞の 兆しに 気づけなかった - 支援後
- 解約の
要因と 兆しを 見る 指標が 揃い、 同じやり方で 回せるようになった
-
中堅〜大手企業向けの
新規開拓 （ABM） 支援 - 相談前
- 狙う
企業は 決まっていたが、 社内の どこから 入るかが 人まかせだった - 支援後
- 企業ごとの
進め方と 商談の 進め方が 型に なり、 チームで 回せるようになった
-
設計施工会社の
提案営業を 型にし、 Google Workspace Studio で 自動化と AI活用を 組み込む - 相談前
- 案件が
増える ほど 情報整理・ 見積り・段取りが 重なり、 提案が 遅れていた - 支援後
- 提案の
順序と 見積りの 確認が 型に なり、 少人数でも 提案を 進められる 体制に なった
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