大塚商会 様

AI が半年で 7 万件以上の商談を提案

高精度な分析力で営業担当者の信頼を勝ち得る
大塚商会は、dotDataを活用したAI（人工知能）を導入して、営業活動の効率化を推進しています。20年以上にわたる販売やサポートなどのビッグデータを基に、商談につながる特徴を自動的に抽出。市場や顧客のニーズを的確につかみ取り、営業担当者のスケジュールに落とし込んで商談先を提案する「AI行き先案内」
で活用しています。dotDataを使うことで思いも寄らないデータの関係性を見つけられることもあり、営業担当者に最適な商談先を提案できることからAIが半年で7万件以上の商談を提案。商談数が3倍増と生産性も上がり大きな効果が得られています。

課題
・長年蓄積してきたビッグデータを活用して営業力の強化を目指す
・顧客や市場の変化を捉えて営業担当者に届ける
AI活用法を模索
・商品を必要とする顧客に適切なアプローチをしたい

効果
・AIが半年で7万件以上の商談を提案、AI提案の商談が1年で3倍増
・dotDataにより、数カ月かかっていたAIによる分析を数日に短縮。短時間で様々なAIモデルを開発可能に・5000 万件の商談と 12 億件以上の売り上げ 明 細データから、思いも寄らない関係性をdotDataが提示し営業担当者に適切なアドバイスを実現

User profile

株式会社大塚商会

https://www.otsuka-shokai.co.jp/
所 在 地 〒102-8573
東京都千代田区飯田橋2-18-4
従 業 員 数 7,429名（連結子会社を含めた従業員数9,119名）※2020年末現在

AI やビッグデータという言葉が生まれる前から、大塚商会では大量のデータを蓄積してきました。顧客のニーズや購買パターンを AI により発見し、営業力のさらなる強化を進めています

株式会社大塚商会 執行役員 マーケティングオートメーションセンター長 地主 隆宏 氏

創 業 日 1961年7月17日（1961年12月13日、株式会社として登記）

事業内容「 IT で日本 / オフィスを元気にする」という企業理念の下、 IT 機器やシステムの提案から導入までを行なう「システムインテグレーション事業」、導入後に運用面での支援を行う「サービス＆サポート事業」を連携させることで、中堅・大手企業の DX とワークスタイル変革を強力に支援している。

顧客のデジタル化や業務効率化をITでという膨大なものです。このビッグデー支援し続けている大塚商会は、自社のビタには商談内容、取引状況だけでなく販ジネスへのIT活用でも先進的な企業です。

売後のサポート情報などがあり、営業活自社で導入して目利きをした技術や製品動とお客様の状況が蓄積されています。

をソリューションに仕立てることで、「自これを分析して、営業活動を効率化する信をもっておすすめできる」商材を顧客取り組みを続けてきました」（地主氏）。に届けることを大きな強みにしています。

こうした背景で効率化を推進している近年の代表的な取り組みとして、大塚商大塚商会であっても、課題がありました。

会の地主隆宏氏は「AI（人工知能）を活用営業担当者はそれぞれ得意や不得意があして営業活動の効率化などを実現していり、パフォーマンスにも差があります。
「どます」と語ります。の会社でも売れる営業担当者が一定の割蓄積した膨大なビッグデータをAIで分析し営業力強化を図る

AI活用の背景には、大塚商会独自の2つの活動があります。いずれも20年以上にわたる長期の取り組みです。

合の売上を確保していますが、それだけでは企業としての底上げができません。
どの営業担当者にも自分たちの力量以上に売れる力を持たせる方法が課題でした」と地主氏は振り返ります。

20年以上にわたってビッグデータを蓄1つは、社員数を増やさずに売上高を積してきた大塚商会では、このデータを伸 ば す ビ ジ ネ ス モ デ ル の 確 立 で す。

AIで分析することで、これまで見えなかっ1998 年ごろまでは社員数の増加と売上た市場の変化や顧客のニーズを捉えられ高が連動していた大塚商会ですが、ITのないかと考えました。

活用など様々な仕組みを導入して生産性、効率性を向上し、社員数を増やさずに市場での存在感を拡大し続けています。今特徴量設計が数カ月から数日にdotDataで迅速な分析が実現後もこのビジネスモデルを継続させるに学習するデータは膨大にあります。しは、これまで以上に営業活動の効率化がかし、データ分析をしようとしても、従求められるのです。

来のデータサイエンスプロセスではAIがもう1つは、2001年に開始したセール

分析すべき対象や特性を数値化した特徴スプロセスリエンジニアリング（SPR）の量の設計に至るまでに数カ月を要するこ取り組みです。SPRは大塚商会の営業担ともあります。そうした中で、dotData

当者が必ず使う営業ツールで、すべての社のデータ分析ツール「 dotData 」と出営業活動をデータ化しています。
「2000

会いました。特徴量抽出を含むデータの年 以 降 の 累 積 デ ー タ 件 数 は、 商 談 が前処理プロセスを自動化して、数カ月か5000万件以上、売上明細が12億件以上かった処理を数日に短縮し、すぐにAIモデルを構築してデータ分析が可能になりいます」（地主氏）。

ます。

多くの気づきを与えるAI

地主氏は「ビッグデータには多様なデー営業の肌感覚を裏付けた例もタがあります。ここから市場や顧客の IT

株式会社大塚商会
執行役員
マーケティングオートメーションセンター長

地主 隆宏氏

ニーズの変化を見つけて営業担当者に迅AI行き先案内が営業担当者に提案する速に届けることが必要です。dotDataをとき、dotData はどのように特徴量を使うことで、スピード感のあるデータ分提供しているのでしょうか。大塚商会の析が可能になりました」といいます。

越智郁夫氏は、dotData が提示した特大塚商会が dotData を活用して営業徴量とその解釈についてこう説明します。

活動の効率化に役立てているソリュー「PCの受注予測では、お客様からの問ションが、2019年から導入を始めた「AIい合わせの内容を dotData が自然言語行き先案内」です。これは営業ツールの処理した特徴量を抽出しました。例えば、SPRと連携してデータ分析した結果から、『年末調整』『リビジョンアップ』というトそれぞれの営業担当者に出向く先の企業ピックに関するお問い合わせがあると、を提案するというものです。dotData

PC の需要が生まれやすいといった形でが分析した特徴量から企業が何を求めてす」。

いるかを読み解き、AIがSPRのカレンダー

株式会社大塚商会
マーケティングオートメーションセンター
データサイエンス課 課長

越智 郁夫氏

大塚商会では、dotData が提供するに自動的に予定を入れていきます。

特徴量から得られる知見を、営業担当者「例えば、時間軸での分析があります。

が有効に活用するために、特徴量の「読3年前に商談があったお客様には次の商み解き」という作業を業務プロセス化し談の要望が高まっているといった分析かています。特徴量の裏にある意味についら、AIが行き先を提案します。空いていて、分析部門と業務部門で解釈をするこる時間で前後の商談場所から移動可能なとで、営業担当者にもわかりやすく腹落

地域のお客様を提案するなど、インテリち感のある情報として、営業活動に生かジェンスを持って営業担当者を支援してすことができるのです。こうした読み解

2019年～
AI による行き先案内

大塚ビッグデータの変遷

2017年 AI本格稼働
2014年 インサイドビジネスセンター

2017年 お客様マイページ

2006年 コールセンターシステム
2009年 S-SPR（技術職向けSPR）
2000年 上場大戦略
1993年
開発スタート

2001年 SPR

1998年
本格稼働
SPR：Sales Process Re-engineeringデータ活用の最大のハードルは、データ加工の時間と手間です。dotData はその工程が省けるため、実装までのスピードが段違い。 試したいことが短時間で試せます
株式会社大塚商会 マーケティングオートメーションセンター データサイエンス課 課長 越智 郁夫 氏

きができるメンバーは、社内での育成の成果もあり、右肩上がりに増えています。
情報分析を必要とする現場で洞察を得られる人材を育成してきたことも、AI活用の成功に結びついています。

AIの提案は1年で3倍に今後は人材開発にも活用を推進
ビッグデータから市場や顧客のニーズを分析して商談先を提案するAI行き先案

dotData の特徴量から思いも寄らな内の効果は、既に数字として表れていまい関連性が見つかったこともあります。

す。地主氏は「 AI 行き先案内で提案したその一例が、複合機の稼働データとLEDAI商談は、2020年上期から2021年上期照明の受注の関係です。越智氏は、「大塚の 1 年で約3 倍の 7 万4300 件に増加しま商会ではオフィスのすべてを取り扱ってした。AI商談の効果は全体の商談件数のいて、PCや複合機だけでなく、LED 照底上げにもつながり、2021年第1四半期明なども提供しています。そうした中で、には8.4％の増加率を達成しています」とdotData は過去 2 年間で複合機のファ成果を語ります。

クシミリ利用が増えたお客様では、LED成功のポイントとしては、AIが高い精照明の受注が増えるという特 徴 量を提度で営業の提案をできるようになったこ示してきました。ファクシミリの利用とと、それに伴い営業担当者がAIを信頼す

LED 照明の購買の関係性は、人間の分るように な ったこと が 挙 げ ら れ ま す。

析担当者には出てこないアイデア。そSPR という営業担当者が日々扱う営業

ういった、隠された知見が見つかることツールのカレンダーに、AIによる商談提がdotDataの特徴量のパワーの1つです」

案を上手に融合させていることも成功のと語ります。

ポイントに加えられます。

このほかにも、「営業活動が一定の間隔dotData の高速で自動化されたデーで行われている場合に受注しやすい」と

タ分析の力は、AI行き先案内以外にも生いった特徴量は、間隔が長すぎても短すかされます。
「経営戦略として、人材開発ぎても効果的ではないといった、営業活部 で も AI 活 用 を 推 進 し て い ま す。

動の肌感覚がデータで裏付けられた例でdotData の特徴量から社員のパフォーす。
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手営業は、すぐに利用価値を見出し実績など、多くの気づきを与えてもらっていにつながっています」（地主氏）というよます」と越智氏はdotDataの特徴量抽出

うに、AIは今後も継続して大塚商会の成の能力を評価しています。

長を支援していくことになりそうです。

米国本社

日本法人

2121 S. El Camino Real
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San Mateo, CA, 94403〒100-0004 東京都千代田区大手町1-9-2
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dotData, Inc.

合同会社 dotData Japan

https://jp.dotdata.com