課題
印刷業A社では、Webサイト経由で「こういう素材・形状で作れるか」「概算でいくらくらいか」といった曖昧な仕様の初期問い合わせが日々多数寄せられていました。営業担当者は受注確度の低い問い合わせにも個別に対応せざるを得ず、本来集中すべき商談に時間を割けない状況が続いていました。
加えて、見積もり業務は ベテラン社員の経験と勘 に大きく依存していました。過去の類似案件や加工ノウハウは個人の頭の中にあり、若手社員はそのたびにベテランへ確認する必要があり、回答待ちが機会損失につながっていました。
アプローチ
グラウスでは、A社の課題を「初期問い合わせ対応」と「見積もり業務の属人化」の2軸に分解し、それぞれに対するAI活用を設計しました。
1. AIチャットボットによる一次対応の自動化
- Webサイトに設置するAIチャットボットを構築。
- 「こういう形状作れる？」のような曖昧な質問に対し、過去の見積もりデータから概算の見積もり例を即座に提示。
- 受注確度の高い問い合わせは担当者へ自動エスカレーション。
2. 過去案件の自然言語検索ツール（社員向け）
- 蓄積された見積もり・図面データをAIが構造化し、自然言語と検索フォームの両方で検索可能に。
- 自然言語に不慣れな社員でも従来の絞り込みフォームから利用でき、慣れた社員はプロンプト入力で柔軟に過去事例を引き出せる二段構えのUI。
- ベテランの「相場感」をデータとして可視化。
成果
- 一次対応の約1/3 をAIが代行。営業担当者は見込みの高い案件に集中できるように。
- AIチャットボット設置により、問い合わせのハードルが下がり、商談数が約10%純増。
- 見積もり業務の検索・確認時間が大幅に短縮され、営業事務換算で約2名分（年700〜1,000万円相当）の業務効率化 を実現。
- 若手社員でもベテランと同等の品質で見積もりを返せるようになり、回答待ちによる機会損失を解消。
使用技術・グラウスからの提供物
- AIチャットボット（自社運用基盤上で構築）
- 自然言語検索エンジン（過去データを構造化・ベクトル検索）
- 既存の見積もり管理システムとの連携設計
- 社内向け運用ガイドライン / 教育支援