AIのデータ活用方法をご紹介！事例やメリットを徹底解説
近年、企業の成長戦略においてAIの活用は欠かせない存在となりつつあります。
膨大なデータをもとにした分析・予測・自動化は、業務効率の向上や顧客満足度の向上に直結する重要な施策です。
本記事では、AIを活用したデータ活用方法をわかりやすく解説するとともに、実際の事例や導入メリットも紹介。
DXを推進したい企業担当者や、AI活用に関心のある方はぜひご覧ください。
また、記事内ではデータを活用して顧客に有効なアプローチを提案できる支援ツールの「GENIEE SFA/CRM」もご紹介。
AIによるデータ活用とは
AI（人工知能）を活用したデータ活用とは、企業が保有する膨大なビッグデータをAI技術で分析し、そこから得られるインサイトや予測結果をもとに、意思決定や業務の自動化を実現する仕組みを指します。
単なる集計や可視化にとどまる従来のBI（ビジネスインテリジェンス）とは異なり、AIは未来の傾向や潜在的なパターンを学習し、成果へ直結させる高度な役割を担います。
データ活用AIのおもな機能と役割は以下の通りです。
| 機能・役割 | 概要 |
| インサイトの抽出（分析・洞察） | 顧客の行動データや市場データ、社内の業務データなどを解析し、人間では気づきにくい相関関係や傾向を明らかにできる |
| 未来予測と最適化 | 過去のデータから学習し、将来の需要予測や購買傾向、リスクの発生確率などを高精度で予測 |
| アクションの自動化・業務最適化 | AIが導き出した予測結果に基づき、メールマーケティングの自動配信、優良顧客の抽出、営業リードのスコアリング、生産計画の最適化などを自動的に実行できる |
AIによるデータ活用は、「経験と勘」に頼る経営から「データと根拠」に基づくデータドリブン経営への転換を後押しするために不可欠な施策です。
企業競争力の強化を図る上で、AIの導入とその活用は今後ますます重要性を増していくでしょう。
AIによるデータ活用がビジネスに導入された背景
AIによるデータ活用は、現代のビジネスにおいて不可欠な経営戦略の一つとして定着しつつあります。
企業がAIによるデータ活用を導入する背景には、以下の国際競争の激化、国内の労働力不足、そしてデータ量の爆発的な増加などの複数の要因が関係しています。
| 要因 | 概要 |
| 国際競争力の維持とDX推進の必要性の増大 | ・経済産業省が推進するDXでは、AIによるデータ分析を活用してビジネスモデルを再構築し、グローバルな競争に打ち勝つことが求められている ・AIは、膨大なデータから迅速かつ客観的な意思決定を導く中核技術と位置付けられており、「勘と経験」に頼った経営から「データと事実」に基づく経営への転換が急務となっている |
| 少子高齢化による労働人口の減少 | 慢性的な人手不足を解消する施策として、AIの定型業務の自動化やリードスコアリング、レポート作成などを担い、従業員を単純作業から解放し、限られた人材をより創造的・戦略的な業務に集中させられる特長が注目されるようになった |
| データ量の爆発的増加と分析の限界 | ・インターネットやIoTの普及により、企業が扱うデータ量は年々膨れ上がり、多様化・複雑化するようになった・AIはビッグデータを高速かつ高精度に処理し、隠れた相関関係や将来のトレンドを自動で発見できる |
上記の要因により、AIによるデータ活用は社会的・経済的背景を踏まえた必然的な流れとして導入が進んでいるのが現状です。
AIによるデータ活用を導入するメリット
AIによるデータ活用を導入するメリットはおもに以下の3つです。
- 人員不足の改善
- 感覚頼りの意思決定からの転換
- ヒューマンエラーの防止
ここでは、上記のメリットについて解説します。
人員不足の改善
AIは、企業の深刻な人手不足を解決する有効な手段です。
データ入力やレポート作成などの定型業務を自動化できれば、少人数でも業務を効率的に回せる体制が構築可能です。
特に、営業・マーケティング・カスタマーサポートなどの部門で、繰り返しの多い業務をAIが担うと、人手不足を感じることなく業務を回せる体制が整います。
また、製造業ではAI搭載の外観検査や品質管理ツールなども登場し、人の目に頼っていた作業を自動化して、人的リソースの不足を補えます。
さらに、単純作業をAIに任せれば、従業員はより高度で創造的な業務に集中でき、人材の有効活用にもつながるのが大きなメリットです。
感覚頼りの意思決定からの転換
AIの導入によって、これまで属人的な「勘と経験」に頼っていた意思決定から脱却し、客観的で再現性の高い判断が可能になります。
AIは膨大なデータをもとに相関関係や傾向を解析し、論理的かつ根拠ある判断をサポートできるため、経営判断のブレを最小限に抑えられます。
また、AIによるデータ活用は、個人のスキルや経験に左右されず、全社的に共通の指標や基準に基づいた意思決定を可能にするため、組織全体としての意思決定の再現性と透明性も高められるのも特長の一つです。
ヒューマンエラーの防止
AIを使ったデータ活用は、人間によるミスを大幅に減らせるという強みもあります。
特に定型作業や大量データの処理において、AIは人間にありがちな疲れ・注意散漫・入力ミスなどを排除し、安定した品質を維持します。
例えば、手作業でのデータ入力や集計、請求書処理、各種レポート作成などは、時間や集中力に左右されやすく、どうしても人為的ミスが起こりがちです。
そこでAIによる自動化・データ抽出ツールを使えば、入力時の数字の書き間違いや転記ミス、データの抜け漏れなどを防止し、高い正確性で処理を完結できます。
AI導入により「人間だから起きてしまうミス」や「集中力の波によるムラ」が原因のエラーや漏れを防ぎ、安定・高精度な業務運営を実現できます。
AI実装型SFAで実現できる7つの営業改革～入力しないSFAが営業効率を劇的に改善～
AIによるデータ活用方法
ここでは、以下の代表的なAIによるデータ活用方法を解説します。
- SFAを活用した商談分析と受注確度の予測
- CRMの顧客情報を活用したクロスセル・アップセルの機会抽出
- SFA/CRMのデータを利用したネクストアクションの自動提案
SFAを活用した商談分析と受注確度の予測
AIを活用したSFAの導入は、営業活動の効率化と成果の最大化を実現する有力な手段の一つです。
具体的な活用方法としては、まず営業担当者がSFAに入力した商談履歴や活動内容、フェーズの推移といった構造化データをAIが分析します。
そして、過去の受注・失注データから「訪問回数」「提案資料提示のタイミング」「顧客とのメールの頻度」などの成功パターンを機械学習し、現在進行中の商談ごとに受注確度を数値化して予測する方法が挙げられます。
見込みの高い案件にはリソースを集中させ、進捗が滞っている案件やリスクのある案件を早期に特定するなどの対策により、営業マネージャーは客観的な判断に基づいた戦略的な意思決定が可能になるのが特長です。
また、判断基準をAIが可視化すれば、営業活動の属人化を防ぎ、組織全体で一貫性のあるアプローチを取ることができるのも大きなメリットです。
SFAとAIの連携は、営業プロセスをデータドリブンに進化させる、次世代型の営業支援ソリューションといえます。
CRMの顧客情報を活用したクロスセル・アップセルの機会抽出
現代では、CRM（顧客管理システム）に蓄積された顧客の契約状況、利用頻度、サポート履歴、属性データなどを、AIによって分析し、顧客一人ひとりにとって最適な「次の提案機会」を導き出す取り組みが広がっています。
AIは多様なデータを総合的に処理し、「追加製品が必要になる兆候」「上位プランに移行しやすい顧客の共通傾向」などを検出可能です。
そして、最適な提案タイミングと内容を営業・CS担当者にアラートとして提示して、クロスセル・アップセルの実行を支援できます。
CRMの顧客情報を活用したクロスセル・アップセルの機会抽出のメリットは、新規顧客獲得のコストをかけずに、既存顧客のLTVを最大化できる点にあります。
また、AIとCRMを用いたクロスセル・アップセルは、顧客の行動ログ、契約更新サイクル、問い合わせ履歴など複数の変数を掛け合わせた高度な予測により、精度と成功率を高められるのが特徴です。
AIとCRMによるクロスセル・アップセル機会の抽出は、既存顧客の価値を最大化し、売上の安定的な拡大につながる現代ビジネスにおける重要な戦略の一つです。
SFA/CRMのデータを利用したネクストアクションの自動提案
AIは、SFAやCRMに蓄積された営業履歴や顧客行動データを分析し、営業担当者に対して「次に何をすべきか」を具体的に提案する機能を担います。
例えば、顧客のWebサイト訪問履歴やメール開封データ、商談フェーズの進捗状況をもとに、「今すぐ電話すべき」「パーソナライズしたメールを送るべき」といったネクストアクションを自動で推奨できます。
AIによるネクストアクションの推奨により、営業担当者は次の一手に迷うことなく、タイミングを逃さずに最適なフォローが実現可能です。
特に経験の浅い営業メンバーにとっては、過去の成功パターンに基づいた提案により、成果の再現性が高まり、営業活動の質を底上げする効果があります。
SFA/CRMとAIによるネクストアクションの自動提案は、属人化しがちな営業プロセスを標準化・効率化し、誰もが成果を上げやすい営業体制を構築するための有力なソリューションといえます。
【AI機能搭載CRM比較17選】AI時代のCRMとは？業界別活用ガイド
データを活用して顧客に有効なアプローチを提案するGENIEE SFA/CRM（ちきゅう）
営業活動を効率化し、成果を最大化するためには、顧客情報や商談履歴を適切に活用し、最適なタイミングのアプローチが不可欠です。
そこでおすすめなのが、AIを搭載した営業支援ツール「GENIEE SFA/CRM」です。
GENIEE SFA/CRMでは、SFAとCRMに蓄積された顧客の過去履歴、行動ログ、メール開封状況などをAIが分析し、次に取るべき具体的なアクションを自動で提案します。
「今すぐ電話すべき」「パーソナライズしたメールを送信すべき」など、営業担当者が迷いがちなネクストアクションをリアルタイムでレコメンドしてくれるため、タイミングを逃さず、成果につながる営業活動が可能になります。
また、GENIEE SFA/CRMは音声認識機能を活用し、商談を録音するだけで議事録・報告・入力作業が自動で完了。
従来のように手作業で記録や報告を行う必要がなくなり、営業担当者はより多くの時間を提案活動や関係構築に充てられます。
AIによる行動分析と自動提案、音声からの記録自動化といった機能により、GENIEE SFA/CRMは属人的な営業スタイルから脱却し、再現性の高い営業プロセスの構築をサポートできます。
営業の質とスピードを同時に高めたい企業にとって、非常に効果的なソリューションとしておすすめです。
実際にあったAIによるデータ活用の事例
ここでは、以下の実際にあったAIによるデータ活用の事例を紹介します。
- 商談分析で営業スキルが均質化に成功
- 顧客情報分析による機会創出が向上
- 受注分析で将来的な売上予測精度が向上
- 顧客離脱分析により顧客維持率が向上
- データ統合による全社的な経営判断のスピードが向上
1. 商談分析で営業スキルが均質化に成功
営業現場では、ベテランと新人の間に存在する商談スキルの差が課題となるケースが少なくありません。
属人的な営業ノウハウが暗黙知のまま蓄積されることで、組織全体としての営業力の底上げが難しくなるケースも多く見られます。
ある企業では、商談スキルの差の課題を解決するために、SFAに蓄積された過去の受注・失注データに加え、商談の音声データをAIで解析する仕組みを導入しました。
AIは、会話の発言比率やキーワードの使用頻度、商談の流れなどを分析し、「受注に繋がるトークパターン」や「失注に至る共通点」を可視化。
営業担当者に対して、ネクストアクションやトーク内容の改善点を具体的に提案できるようになりました。
商談分析によるネクストアクションの提案を整備した結果、新人営業担当者でも、AIによるフィードバックを活用してベテランと同等レベルの商談品質を実現できるようになり、組織全体で営業スキルの均質化に成功しました。
AIによる商談分析の導入は、営業ノウハウの属人化を防ぎ、継続的かつ効率的に営業力を高めるための手段として、多くの企業で注目されています。
2. 顧客情報分析による機会創出が向上
多くの企業では、既存顧客へのクロスセルやアップセルのタイミングを逃してしまい、LTVを最大化できていない課題を抱えています。
そこで、機会損失を防ぐためにある企業ではAIを活用したCRMデータの分析に取り組みました。
この企業では、CRMに蓄積されている顧客の属性情報、製品の利用状況、サポート履歴、Webサイトの閲覧行動などをAIが統合的に分析。
AIは「追加購入の可能性が高い顧客」や「契約更新タイミングで上位プランを検討しそうな兆候」を捉え、営業担当者に対して提案すべき製品と最適なアプローチ時期を自動でレコメンドしました。
AIによって最適な顧客への提案のタイミングを実現した結果、顧客のニーズが表面化する前に最適なタイミングでの提案が可能となり、クロスセル・アップセルの成約率が大幅に向上。
従来見逃していた潜在的な収益機会を的確に捉えて、既存顧客からの収益が増加し、LTVの向上にも大きく寄与しました。
新規顧客の獲得コストを抑えながら、既存顧客からの収益を最大化したい企業にとって、AI活用は有効な選択肢といえます。
3. 受注分析で将来的な売上予測精度が向上
営業活動における売上予測は、経営判断や在庫・リソース計画に直結する重要な要素ですが、属人的な判断に依存している企業では、その精度に課題を抱えているケースも少なくありません。
ある企業では、営業担当者が主観や希望的観測で入力した「受注確度」によって、SFA上の売上予測に大きなブレが生じており、経営層の意思決定にも悪影響を及ぼしていました。
売上予測にブレがある課題を解決するために、同社ではAIを用いた受注分析を導入。
SFAに蓄積された「案件のフェーズ」「競合の有無」「提案資料の提出時期」といった構造化データに加え、商談内容のテキストやメモといった非構造化データもAIに学習させました。
その上で、AIは過去の傾向をもとに独自のロジックで「AIによる受注確度スコア」を算出し、より客観的な視点から案件ごとの受注可能性を評価。
営業担当者の入力値とは異なる、データに基づく信頼性の高い売上予測レポートを生成することができました。
この仕組みによって、売上予測のブレは大幅に低減し、経営層はAIが示す受注スコアに基づいて、在庫の仕入れタイミングや人員の調整、投資判断などの意思決定をより正確に行えるようになりました。
また、中長期的には、月次・四半期ごとの売上着地率も安定し、経営の先見性と再現性の高い営業体制が実現されたのも成果の一つです。
4. 顧客離脱分析により顧客維持率が向上
SaaSやサブスクリプション型サービスを提供する企業にとって、顧客の解約（チャーン）をいかに未然に防ぐかは、LTV向上と安定収益の確保において極めて重要な課題です。
ある企業では、従来、顧客が離反してから初めて問題に気づく「後手対応」に課題を抱えていました。
そこでこの企業は、顧客維持施策の高度化を目的に、AIによる顧客離脱分析を導入。
CRMやSFAに蓄積された顧客データのうち、ログイン頻度の低下、主要機能の利用停止、サポート問い合わせの増加、さらにはネガティブなワードを含むフィードバックなど、複数のデータポイントをリアルタイムでAIがモニタリングしました。
その結果、顧客が離脱する数ヶ月前から先手のアプローチが可能となり、解約率は大幅に低減。
結果としてリテンションレート（顧客維持率）の向上に成功し、新規顧客獲得コストを抑えながら、既存顧客からの継続的な収益確保が実現しました。
AIを活用した顧客離脱分析は、顧客の行動変化をいち早く察知し、リスクを見える化して、組織のCS活動を受け身から戦略的なプロアクティブ型へと進化させる強力な手段です。
5. データ統合による全社的な経営判断のスピードが向上
社内のデータがERP・SFA・MAなど複数の業務システムに分散している場合、顧客データや製品情報を統合・集計するだけでも膨大な時間と工数を要します。
データの分散による「分断」は、現場と経営層との情報格差を生み、タイムリーな戦略的意思決定を妨げる大きな要因となります。
ある企業では、データの分断に対し、AIを搭載したデータ統合プラットフォームを導入。
ERPやSFA、CRMなどから自動的にデータを収集し、AIがそれぞれの形式・命名ルールの違いをクレンジングしながら、マスターデータを統一しました。
また、統合されたデータをもとに、AIがリアルタイムで全社の業績ダッシュボードを自動生成・更新する仕組みを構築しました。
このAIの導入により、これまで手動で集計・分析していた作業が不要になり、データ処理にかかる時間は大幅に短縮。
経営層は「今この瞬間の数字」をもとに、市場の変化や業績の傾向を即座に把握し、在庫管理・予算配分・人員配置といった戦略的な判断を迅速に下せるようになりました。
また、レポート作成やデータ集計にかかっていた人件費・作業負担の削減にもつながり、業務効率化の面でも大きな効果を発揮しています。
今後、部門ごとのデータサイロを解消し、企業全体でスピーディな判断が求められるなか、AIによるデータ統合の仕組みは中長期的に大きな差を生む要素となるでしょう。
AIを活用したCRMとは？機能・導入ポイントや活用事例を解説
データ活用におけるAI導入を成功させるためのポイント
データ活用におけるAI導入を成功させるためのポイントはおもに以下の4点です。
- ビッグデータの管理
- 個人情報保護と情報漏洩リスク対策
- データクレンジングと担当者体制の整備
- サポート体制が整備された企業を選定
ここでは、上記のポイントについて解説します。
ビッグデータの管理
AIを活用したデータ活用や自動化を成功させるためには、膨大で多様なビッグデータをいかに正確かつ効率的に管理できるかが大切です。
特に、データの信頼性や整合性がAIの出力結果に直結するため、AI導入前の「データ管理基盤の整備」が成果を大きく左右します。
ビッグデータの管理においてまず重要なのは、目的に即したデータ収集と整理です。
AI活用の目的が明確でなければ、どのデータをどのように収集・活用すべきか判断できず、結果として分析精度が低下するリスクがあるため、「どの業務課題を解決するために、どのデータを扱うのか」を最初に定義する作業が欠かせません。
また、分散する複数システムからのデータ統合も大きなポイントです。
ERP・CRM・SFA・MAなどのシステム間でサイロ化したデータを、AIに適したフォーマットに統一・統合すると、全社的な分析と活用が可能になります。
個人情報保護と情報漏洩リスク対策
AIによるデータ活用が進む一方で、個人情報や機密情報の漏洩リスクが大きな課題となっており、個人情報保護と情報漏洩リスク対策を導入と同時に進める必要があります。
個人情報保護と情報漏洩リスク対策でまず重要なのは、AI活用時に扱うデータの範囲やルールを社内ガイドラインとして明確化する対応です。
また、個人情報は匿名化・マスキング処理を施し、万が一の流出リスクを最小限に抑える仕組みを構築する施策が求められます。
さらに、情報漏洩リスク対策では、アクセス制御や操作ログの管理、信頼性の高いAIベンダーの選定、社員への情報リテラシー教育の徹底が有効です。
データクレンジングと担当者体制の整備
AI導入を成功させるには、正確で整ったデータと、それを管理する体制が不可欠です。
まず、正確で整ったデータを用意するのに必要な作業が「データクレンジング」です。
データクレンジングは、誤入力、欠損、重複、表記ゆれなどを修正し、AIが正しく学習・分析できるデータ環境を整える作業を指し、実施により分析精度が向上し、誤判断のリスクも軽減できます。
また、データの管理体制では、データ管理の責任者を明確にし、部門ごとに入力ルールを統一。定期的なチェック体制を設けると、データ品質を継続的に維持できます。
サポート体制が整備された企業を選定
AI導入の際には、機能だけでなくサポート体制の充実した企業を選ぶと、導入後のスムーズな運用が実現できます。
特に導入初期は使い方や設定に戸惑うことが多く、専門的な支援があるかどうかで定着率や成果に大きな差が出ます。
サポート体制を評価する際には、導入支援や運用アドバイス、社員向けのトレーニング、トラブル対応などの内容を確認しましょう。
また、セキュリティや法令対応の明示、将来の拡張性への対応、AIの判断根拠を説明できる機能も確認すべきポイントです。
サポートが手厚いベンダーを選ぶと、現場へのスムーズな定着と安定した運用が実現し、AIの効果を最大化できます。
まとめ：AIでデータを活用して営業効率を最大化させるGENIEE SFA/CRM（ちきゅう）
AIを活用したデータ活用は、今や営業現場の成果向上に欠かせない要素となっています。
属人的な営業スタイルから脱却し、客観的なデータに基づいた判断と行動を実現するには、ツール選びが重要であり、そこでおすすめなのが「GENIEE SFA/CRM」です。
GENIEE SFA/CRMは、商談内容をAIが自動で要約しSFAへ自動入力して、入力作業の負担や抜け漏れを防止できるツールです。
報告内容は一貫性のあるフォーマットで共有され、誰が見ても分かりやすい営業記録が蓄積できるのが強みの一つです。
また、入力された情報をもとに、上司への報告は自動で送信され、営業担当者には次に取るべき行動（ネクストアクション）をAIが提案できるため、商談機会の最大化が図れます。
さらに、導入前の設計から、定着・運用フェーズまで、手厚いサポート体制が整っているのも大きな特長で、SFAやAIの導入に不安がある企業でも、安心して取り入れられる環境が整っています。
AIとSFAを組み合わせた営業支援をお探しなら、GENIEE SFA/CRMはその最適解の一つといえるでしょう。
データドリブンな営業へとシフトし、成果につながる仕組みの構築を目指すなら、ぜひ一度ご検討してみてください。
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