ルーメン（Lumen）｜営業の商談準備が4時間から15分に。年間5,000万ドル規模の効果と試算

世界の最先端では、営業の商談準備はもう「半日かける仕事」ではありません。顧客へのアプローチ前の調査を4時間から15分へ。アメリカの通信大手ルーメン・テクノロジーズの最高収益責任者（CRO）が、自社の営業組織で起きていることとしてそう説明しています。

同社の試算では、営業担当1人あたり週平均4時間の節約。全社では年間5,000万ドルに相当する規模です。開発側でも、GitHub Copilotがプロジェクトのサイクルタイムを20〜30%短縮しています。

この事例の要点

• 同社の最高収益責任者（CRO）は「営業担当が顧客へのアプローチ前の調査に通常4時間かかるが、生成AIなら15分でできる」と説明
• 同社の試算では、Copilotが営業担当1人あたり週平均4時間を節約し、年間5,000万ドルに相当（2024年7月の資料）
• 現場の担当者は年次報告書（10-K）の読み込みと社内共有について「1〜2日→1時間程度」と説明。営業だけでなく、長い資料を読んでまとめる仕事にも同じ道具が入っている
• 開発側では、GitHub Copilotがプロジェクトのサイクルタイムを平均20〜30%短縮（同社のシニアソフトウェアエンジニアリングマネージャー）
• 5,000万ドルという金額は、資料によって書かれ方が違う。最初の発言では「売上」、後の資料では「節約」

- 「週4時間が戻ることは、12か月で5,000万ドルの売上（revenue）に相当する」（2024年5月・CROの発言）

- 「同社の試算では、Copilotが営業担当1人あたり週平均4時間を節約しており、年間5,000万ドルに相当する」（2024年7月）

- 「Lumenは年間5,000万ドルの節約を見込んでいる（projects）」（2024年10月）

• 今回確認できた出典は、いずれもマイクロソフト（Copilotの提供元）のページでした

どんな会社か

アメリカの通信会社です。企業向けのネットワークサービスを手がけています。なぜこの会社の数字がここまで引用されるのかを考えると、答えは単純です。具体的な金額を言った数少ない会社だからです。

何をAI化したのか

• 営業の商談準備 — 顧客へのアプローチ前の調査。ここが4時間から15分になったと説明されている
• 社内の情報整理 — 年次報告書のような長い資料を読み込み、内容を確認して社内共有できる形にする作業
• ソフトウェア開発 — GitHub Copilotによりプロジェクトのサイクルタイムを20〜30%短縮

なぜ商談準備でここまで短くできたのか

同社がAIを当てているのは、調べて、まとめて、要点を書くという同じ型の仕事です。営業の商談準備（4時間→15分）、年次報告書のような長い資料の読み込みと社内共有（1〜2日→1時間程度）、そしてソフトウェア開発（サイクルタイム20〜30%短縮）。職種は違いますが、工程の形は同じです。

この型が強いのは、量が多く、出てきた成果物を人がその場で確認できるからです。要約や下書きが使えるかどうかは、読めば分かります。だから現場に配っても事故が起きにくく、使う人が増えるほど時間が返ってきます。

削減の語られ方も、それに合っています。「営業担当1人あたり週平均4時間」という個人の作業時間の単位です（同社の試算）。それを人数分だけ積み上げると、年間5,000万ドルに相当するという金額になります。業務システムそのものを作り替えたのではなく、日々の下調べと資料読みを全員分まとめて置き換えたという構造です。

そして同社は、営業の1工程だけで止めていません。営業・社内の情報整理・開発と、同じ「読む・書く」工程を職種をまたいで同時に進めています。1か所の成功を横に広げる順番が、金額の規模を作っています。

なお、この5,000万ドルは資料によって「売上」と「節約」で書かれ方が違い、3つとも試算・見込みです。その整理は後半の「注意して読むべき点」にまとめました。

中小企業が真似できる3点

同じ方向に踏み出すための最初の3歩です。設備投資ではなく、測り方と工程の選び方から始められます。

① 「営業準備」はAIの効果が出やすい工程である

これは複数の事例で一貫しています。調べて、まとめて、要点を書くという作業は、量が多く、成果物を人が確認できます。ここが4時間から15分になるかは会社によりますが、短くなる方向であることは確かです。

② 自社では「売上」ではなく「時間」で測る

空いた4時間が売上になるかは、その時間を何に使ったかで決まります。まず時間の削減だけを測る。売上への影響は、後から別の指標で見る。混ぜると検証できなくなります。ルーメンの資料で起きているのも、この2つが1つの金額に同居している状態です。

③ 事例の数字を社内説明に使うときは、出典の種別を添える

「ある通信会社は年5,000万ドルの効果を出している」と社内で言うと、後で必ず「本当か」と聞かれます。「これは提供元の資料に載っている、同社の試算です」と添えるだけで、議論の質が変わります。

私たちAIリモートワーカーがやっているのも、まさにこの商談準備の工程をAIに寄せる仕事です。ただし削減時間は業務の件数と体制で変わるため、他社の数字をそのまま持ち込むことはしていません。

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注意して読むべき点

• 今回確認できた出典は、すべてCopilotの提供元（マイクロソフト）が公開しているページです。提供元の資料は、製品の価値を示す目的で作られています
• 「5,000万ドル」は同社の試算・見込みです。実測された財務効果として公表されたものではありません
• 5,000万ドルの意味が、最初の発言の「売上」から後の資料の「節約」に変わっています。どちらか1つが正しいと断定はできません
• 「4時間→15分」は同社役員の説明で、対象業務の定義は公表されていません
• 調査時間の説明は2つあります。CROは商談準備について「4時間→15分」、現場の担当者は年次報告書の読み込みについて「1〜2日→1時間程度」。対象の作業が違う数字です
• GitHub Copilotの20〜30%短縮も、同じ提供元の資料に載る同社エンジニアの説明です
• この記事は同社の取り組みを否定するものではありません。数字の出どころと表現の変化を確認したものです

3つの資料での書かれ方を並べると、こうなります。

売上の見込みと、コストの節約は、違う話です。前者は「時間が空いたので、その分売れるはずだ」という仮定を含み、後者は「支出が減る」という意味になります。3つとも、実績ではなく試算・見込みとして書かれています。社内の説明が引用され要約されるうちに意味が変わるのはよくあることなので、自社の判断材料にするときは元の表記まで戻って読むのが安全です。

よくある質問

Q. ルーメンの「4時間→15分」は信用できない数字なのですか？

同社の最高収益責任者（CRO）が、自社の営業組織で起きていることとして公に説明している数字です。信用できないと言い切れる材料はありません。一方で、掲載されているのはCopilotの提供元であるマイクロソフトのページで、対象業務の定義や測り方は公表されていません。したがって「商談準備はここまで短くなり得る」という方向の材料としては十分で、自社の削減幅を約束する根拠としては弱いという読み方が妥当だと考えています。

Q. 年間5,000万ドルというのは、実際に節約できた金額ですか？

同社が公表しているのは、営業担当1人あたり週平均4時間の削減を人数分積み上げた試算・見込みの金額です。3つの資料はいずれもその前提で書かれており、実測された財務効果として公表されたものではありません。加えて、2024年5月のCROの発言では「売上（revenue）に相当する」、2024年7月と10月の資料では「節約（savings）」と書かれており、同じ金額の説明が途中で変わっています。

Q. 中小企業がこの事例から最初に真似すべきことは何ですか？

商談準備のうち「調べてまとめる」部分を1つだけAIに寄せて、かかった時間だけを測ることです。ルーメンで効果が語られているのも、顧客へのアプローチ前の調査という、量が多くて成果物を人が確認できる工程でした。売上への影響を同時に測ろうとすると、何が効いたのか分からなくなります。まず時間、売上は後から別の指標で見る、という順番をおすすめします。

Q. 公表された数字はどこまで信用できますか？

この事例に関して言えば、確認できた出典は3つとも製品の提供元が公開しているページで、独立した検証や決算資料での裏づけは見つかりませんでした。提供元の資料は製品の価値を示す目的で作られています。出典が提供元だけの数字は、社外に持ち出す根拠ではなく、社内で仮説を立てる材料として扱うのが安全だと考えています。

Q. 自社のAI導入効果はどう測ればいいですか？

対象の作業を1つに絞り、導入前の所要時間を数週間分だけ記録してから始めるのが確実です。ルーメンの事例で混乱が起きているのは、商談準備（4時間→15分）と年次報告書の読み込み（1〜2日→1時間程度）という別々の作業の数字が、引用の過程で1つに見えてしまうためです。どの作業の、どの時点の数字かを自社の記録に残しておけば、同じ混乱は避けられます。

出典

• Lumen's strategic leap: How Copilot is redefining productivity and employee engagement（Microsoft Customer Stories・2024年5月21日）
• 'The only way': How Copilot is helping propel an evolution at Lumen Technologies（Microsoft Source・2024年7月25日）
• New autonomous agents scale your team like never before（Microsoft公式ブログ・2024年10月21日）