営業の工程にAIを入れ、人は判断と関係づくりに時間を使う。
自社で回してきたやり方を、貴社に移します
自社の営業にAIを組み込み、月約300件のリードを
インサイドセールス1人・フィールドセールス1人で回している営業支援会社が、
そのやり方を貴社に合わせて設計し、動くまで一緒に作ります。
これまでのご支援
150社以上
1人あたりの作業時間の削減
週10〜20時間
リスト作成・商談前リサーチ・議事録・提案書の叩き台
受注率
約1.3倍
AIを入れる前との比較
大手企業からスタートアップまで150社以上をご支援
※全社実績
AIのツールを入れたが、営業の数字が変わらない
営業がリスト作成・議事録・提案書に時間を取られ、お客様と話す時間が減っている
少人数で、問い合わせをさばききれない
CRMに入力されず、AIに渡せるデータがない
何から始めればよいか分からない
ITベンダーの提案が、営業の現場に合わない
議事録とお礼メールから始め、運用開始から2週間を目安に作業時間の変化を確かめます
貴社の提案書の型を覚えさせ、80点の叩き台が出る仕組みを作ります
貴社の営業の工程を棚卸しし、AIを入れる工程と順番を決め、渡す情報と型を設計して順に動かします
「とりあえずやって」と渡すと、平均点以下のものが出てくる。結局、人がほぼ作り直す。
直す手間が増え、導入前より時間がかかる。Emoooveも最初はそうでした。
どの工程に・何を渡し・どこまで任せるかを決める前にツールを入れる。業務が整っていないので使われない。
提案の筋や、お客様への最終の返事までAIに任せ、品質が落ちる。信頼を失ってから気づく。
難しいのは、ツール選びでも使い方でもありません
AIのツールを選ぶことも、使うこと自体も、難しくありません。
難しいのは、どの工程に・何を渡し・どこまで任せるかを設計することと、よく分からない状態から最初の一歩を踏み出すことです。
多くの会社がここで止まります。Emoooveは、その設計と実装に伴走します。
ITベンダーではなく、自社の営業にAIを入れて回している会社が、設計から実装まで行います。
150社以上の新規開拓を代行してきた営業支援会社が、自社の営業の工程にAIを組み込んでいます。失敗したことも、数字も、そのまま出します。
「営業にAIを」ではなく、パーソナライズメール・リスト作成・商談準備・提案書・議事録・追客フォローの6つの工程のように、工程ごとにAIがやることと人がやることを分けます。
営業の現場を知るメンバーが工程と型を、エンジニアが仕組みとつなぎ込みを担当します。必要な仕組みは、Emoooveで作ります。
0→80点の作業と、判断を伴わない量はAIに。仮説と指示の設計、お客様との対話、提案の筋と最終判断は人に残します。この線を貴社の営業で引くところから始めます。
AIのツールは入れました。でも、使い始めてしばらく経っても工数は大して減りませんでした。指示が雑でアウトプットの質が低く、人が直す手間が増えて、かえって非効率になった時期もあります。
変えたのはツールではなく、渡し方です。前提・型・参考情報・確認の流れを一から設計し直しました。そのうえで、営業の工程に順に入れました。
AIは魔法ではなく、指示どおりに働く新人でした。何を渡し、どこまで任せるかを設計すれば、同じツールで数字が動きます。
結果
この設計を、貴社の営業で行います。
お客様のご支援と、Emoooveの自社の営業から、AIを使って工程を変えた例です。
事業共創コンサルティング（大手向け）
自社の展示会（2026年7月）
営業代行のご支援（複数の案件）
架空の会社名に置き換えたサンプルです。色のついた箇所が、相手ごとにAIが書き分ける部分です。
決裁者に送る手紙。1通ごとに、相手の会社の計画や発言を引いて書きます。
初回商談のあとに出す提案書。商談の記録から、案件ごとに80点の叩き台を出します。
ブースで名刺交換した相手に、翌朝までに送るメール。1通ずつ内容が違います。
営業の工程は、見込み客を見つけるところからチームの育成まで広くあります。
Emoooveは自社の営業でも回しており、貴社の営業に合わせて入れる工程を選び、設計します。
| 工程 | AIがやること | 人がやること | |
|---|---|---|---|
| 見込み客を 見つける | リスト作成 | 条件で母集団を出し、仮説と文面に合うかを1社ずつ◎／✕で判定する | 仮説づくりと、訴求の切り口 |
| 企業リサーチ | 決算・ニュース・採用情報・サイトの内容を集めて要約し、訴求の切り口の候補を出す | 切り口の選択と、相手に合わせた言い換え | |
| 問い合わせの一次対応 | 問い合わせ内容を分類し、返信の下書きと担当の振り分け案を作る | 返信の確認と、優先順位の判断 | |
| アプローチ する | パーソナライズメール | サイトの訪問やメールの開封を点数化し、温度感が上がった相手に1通ずつ文面を書く | 送る相手の見極めと、文面の確認 |
| 架電の準備 | 架電履歴と企業情報を要約し、相手ごとのトークの切り口と想定問答を出す | 電話そのものと、会話の中での判断 | |
| 手紙・フォームの文面 | 相手の事業や発言を踏まえた文面の1次案を、宛先ごとに作る | 送る相手の選定と、文面の最終確認 | |
| 商談する | 商談準備 | 社名・問い合わせ内容・流入経路・事前ヒアリングから、与件への回答と簡易提案の叩き台を作る | ヒアリングの設計と、提案の方向 |
| 商談中の記録 | 録音を文字起こしし、要点・宿題・次の一歩をその場で整理する | 相手の反応を見て、話の順番を変える | |
| 提案書 | 商談の文字起こし・メールのやり取り・提案の要点から、80点の提案書を出す | 提案の筋と、最終調整 | |
| 見積・契約書の叩き台 | 提案の内容から見積と契約書の下書きを作り、過去の条件との差分を出す | 条件の判断と、社内承認 | |
| 商談のあと | 議事録・お礼メール | 録音の文字起こしから、議事録とお礼メールを作る | 内容の確認と送信 |
| CRMへの入力 | 商談メモから、CRMの項目（確度・次回日程・担当者）を埋める案を作る | 確度の判断と、登録内容の確認 | |
| 追客フォロー | フォローメールの下書きを作る | 電話で関係を進める | |
| 受注・失注の分析 | 受注率・失注理由・工程ごとの滞留を集計し、仮説を出す | 原因の判断と、打ち手の決定 | |
| チームで使う | ナレッジの検索 | 過去の商談・提案・事例を横断して探し、質問に答える | 答えの確認と、ナレッジの更新ルール |
| ロープレ・育成 | AIが顧客役になり、想定問答で練習相手になる。評価の観点で振り返りを出す | 評価の基準づくりと、最終のフィードバック | |
自社の営業で動いているものの一部です。ツールは工程ごとに使い分け、どれも人が確認してから社外に出します。
| 工程 | Emoooveでの実践 | |
|---|---|---|
| 見込み客を 見つける | リスト作成 | 「◯◯の求人を出している会社」のように条件を日本語で指示すると、500万社のデータから候補を出し、根拠（出典）も一緒に出す。仮説に合わない相手は事前に外す |
| 人物リサーチ | 手紙や電話の宛先になる役職者の経歴・発言・登壇を調べ、要点にまとめる | |
| リストの検査 | 氏名・役職・部署・住所の誤りを全件検査し、要確認の行だけ人が見る | |
| 発信 | X投稿・記事の下書きと、過去の投稿の反応の分析 | |
| アプローチ する | パーソナライズメール | サイトの閲覧やメールの開封で温度感が上がった相手に、その会社だけの理由を書いたメールを自動で作る。見た相手が自分で商談を申し込む |
| 架電・LinkedInの文面 | 案件ごとに、型は崩さず相手ごとの差し込みだけを変えた文面を作る。型は人が作る | |
| 手紙の文面 | 相手の事業や中期の目標に合わせた文面を宛先ごとに作る。1通ごとのQRで、誰が反応したかを特定する | |
| 架電結果の分類 | 通話の文字起こしから「担当者と話せた／不在／受付止まり」などの結果を自動で判定し、確信度が低いものだけ人が確認する | |
| 文章の検査 | メール・提案書・サイトの日本語が「AIぽくないか」を判定し、直す | |
| 商談する | 商談準備 | 問い合わせ内容と流入経路から、与件への回答と簡易提案を商談前に用意する。商談が「ヒアリング」から「すり合わせ」に変わった |
| 提案書 | 提案書の型・言い回し・過去の事例をAIに覚えさせ、商談の記録から案件ごとの叩き台を出す。同じ仕組みをメンバーにも配布 | |
| 事例の検索 | 事例集から、商談相手に近い業種・課題の事例を探して商談に持ち込む | |
| 商談のあと | 議事録・お礼メール | 録音の文字起こしから、議事録・次のアクション・お礼メールを作る。人が確認して送る |
| 追客フォロー | フォローメールの下書きはAIで作り、接触は人が電話する | |
| 受注後の引き継ぎ | 商談記録・メール・契約書から、運用チームへの引き継ぎ資料と初期設計を作る | |
| 受注・失注の分析 | 全商談と商談記録を突き合わせ、受注率と失注の理由を整理する（提案に進んだ商談の受注率は50%、決着の76%は提案の前に消えていた、など） | |
| お客様への報告 | 架電と反応の記録から、週次の報告の下書きを作る | |
| チームで使う | ナレッジの整理 | 社内チャットのやり取りから、営業ナレッジDBを更新する |
| 採用の一次判定 | 応募時の事前ヒアリングの回答をAIが一次判定し、面談の要否を早く返す | |
AIに「叩き台」を作らせ、人は「最後の判断と関係づくり」に集中します。
リストの抽出と相性判定。パーソナライズ文面の1次案。提案書・議事録・お礼の叩き台。情報の収集・要約・整形。共通点は、0→80点の「作業」と、判断を伴わない「量」です。相性判定は、人が決めた条件に沿って分けるだけで、条件を決めるのは人です。
仮説づくりと指示の設計。お客様との関係づくり（電話・対話）。提案の筋と、最終的な意思決定。文面・提案の最終チェックと責任。共通点は、80→100点の「判断」と、心が動く「関係」です。
AIに判断を渡すと事故ります。人が作業を抱えると回りません。
営業の工程と時間、使っているツールを伺い、商談と架電に同席します。どの工程から始めるかを決めます。
議事録とお礼メールのように、簡単で効果が分かりやすい工程から始めます。指示と型を作り、2週間使って直します。
リスト作成、商談準備、提案書、パーソナライズメール、追客フォローを順に入れます。必要な仕組みはエンジニアが作ります。
使われているかを数字で見ます。浮いた時間を、お客様との対話と提案の筋を考える時間に回します。
期間は一例です。工程の数と貴社の環境で変わります。
取締役CTO
神戸大学卒、新卒でNTTデータへ。メガバンク基幹システム更改でPLとして十数名をマネジメントし、要件定義から保守運用までを推進。地銀の送金システム支援で全社・事業部表彰。Salesforce等を用いた各業界のDX推進を経てEmoooveに参画。AIチームを率い、リスト基盤の構築から営業AIエージェント「Sales Pilot」の開発までを統括。
代表取締役CEO
株式会社Emoooveを設立。架電の音声ログの記録・分析とリアルタイム報告を運用の標準とし、担当者の力量に左右されない支援体制を構築。大手企業からスタートアップまで150社以上の支援実績。
| プラン | 内容 | 料金 |
|---|---|---|
| 棚卸しと設計（単発） | 工程と時間の棚卸し、商談・架電への同席、AIに渡す工程と渡さない工程の設計、工程ごとの指示と型の作成 | お見積り |
| 実装と定着の伴走（3ヶ月〜） | 設計した工程を順に動かす。HubSpot・議事録ツール・AIのつなぎ込み、必要な開発、隔週の定例で数字を見て直す | お見積り |
| 顧問 | 月2回60分の相談とSlackでの質問。指示の見直し、新しい工程の相談 | お見積り |
工程の数と貴社の環境で変わります。棚卸しの範囲を伺い、お見積りでご提示します。AIの利用料は別途です。
貴社の環境に合わせます。CRMはHubSpotでもSalesforceでも、スプレッドシートでも構いません。AIはClaude・ChatGPT・Geminiを工程ごとに使い分けます。
AIに渡す情報の範囲を設計の段階で決め、渡さない情報を明文化します。出力は必ず人が確認してから社外に出します。
必要な仕組みはEmoooveのエンジニアが作ります。貴社の担当者が運用できるよう、操作の手順と確認の方法を整えます。
今のツールと運用を確認し、使える範囲でそのまま使います。変えるのはツールではなく、渡す情報と型です。
1工程目（議事録・お礼メール）は、運用開始から2週間を目安に作業時間の変化を確かめます。受注率のような数字は、3ヶ月を目安に見ます。
はい。Emoooveの営業代行の工程に、同じ仕組みを使うこともできます。
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