Our Works
支援実績
AIリモートワーカーが実際に入って、営業・マーケティングをAI化した案件です。 何が課題で、何を実装し、数字がどう動いたかを1社ずつ記録しています。
電子部品の製造（サプライヤー1,000社超からの部材調達。関税・原材料の変動を受け、価格改定交渉は年1回）
電子部品メーカー（調達本部）
上位50社の価格改定交渉の準備工数（下期交渉の台本を交渉カルテから作成。クライアント実測・2026年9月）
▲50%
電子部品メーカー・調達額数千億円規模｜サプライヤー交渉の対話を「交渉カルテ」にし、価格改定交渉の準備工数を半減（上位50社・▲50%）
関税の変更と経済安全保障推進法の対象拡大で、電子部品メーカーの調達本部には「前回、なぜその条件で合意したか」を説明する力が求められています。サプライヤー1,000社超・調達額数千億円規模の電子部品メーカーで、関税影響の大きい上位50社との交渉を録音・録画から「交渉カルテ」に構造化し、調達本部長の週次判断に載せました。90日のPoCで、下期の価格改定交渉に向けた準備工数は前年同時期比▲50%（クライアント実測）、上位50社のカルテ充足率は0%→72%、稟議に残っていなかった口頭合意の見直し条件8件を期限管理へ、再交渉リスク「高」のサプライヤー11社を特定しました（いずれも当社実測）。年換算の金額効果は試算段階で、下期交渉の結果で確定します。
半導体製造装置・部材の製造（後工程向け装置・部材を、半導体メーカー・1次／2次サプライヤーへ技術営業で販売）
半導体製造装置・部材メーカー（半導体事業部）
四半期の認定通過率（認定審査中の案件のうち通過した割合。クライアント実測・2026年4〜6月期→7〜9月期）
33% → 45%
半導体製造装置・部材メーカー（半導体事業部）｜技術商談と品質監査の対話をAIで「認定カルテ」にし、四半期の認定通過率を33%→45%に
熊本・九州で半導体の現地調達率が25%から50%へ引き上がる2026年、後工程向けの装置・部材メーカーの半導体事業部で、技術商談と品質監査の対話を録音のまま集め、会社固有の「落ち方」で項目化した認定カルテにし、事業部長が毎週「落ちる理由」を見る仕組みを90日間のPoC（2026年7〜9月）で実装しました。四半期の認定通過率は33%から45%へ（クライアント実測・4〜6月期→7〜9月期）。カルテを作った案件は主要5案件から審査中の全12件へ広がり、今四半期の落ちる理由は工程能力の実績提示の遅れ5件・納期の齟齬4件・サービス体制での比較負け2件と特定できました（当社実測）。進め方と、最初に外した仮説を公開しています。
人事・労務領域のSaaS（月額課金。CS面談・更新面談・サポート対話で既存顧客の継続と拡張を担う）
HR系SaaS企業（カスタマーサクセス本部）
会話から取り出した拡張機会（月・ARR換算。当社実測・2026年9月）
月41件・1.2億円
HR系SaaS・ARR数十億円規模｜CS面談とサポート対話を顧客カルテにし、拡張機会を月41件（ARR換算1.2億円）取り出した
資金調達で成長を買えなくなった2026年、SaaSの伸びしろは既存顧客の継続と拡張、つまりNRRに移りました。ARR数十億円規模のHR系SaaSでは、解約の8割が乗り換えなのに、その予兆はCS面談やサポートの会話にしか残らず、CSツールにはヘルススコアとチケット分類だけが残っていました。更新期限6ヶ月以内の500社を対象に、90日のPoCでCS面談の録画・CTI・チャットログを顧客カルテに構造化し、CS本部長の週次判断に載せました。9月末時点で顧客カルテ化率68%、乗り換え予兆が出た顧客は週23社、会話から取り出した拡張機会は月41件・ARR換算1.2億円（いずれも当社実測）。解約率とNRRは年次指標のため、90日の実測と年換算の試算を分けて記録しています。
新車・中古車の販売と整備（自動車ディーラー。複数販社の統合直後で、旧3社の接客・評価基準が混在）
自動車ディーラーグループ（3販社統合後の営業本部）
PoC対象9店舗の成約率（商談→成約。クライアント実測・2026年4〜6月→7〜9月）
7.1% → 7.8%
自動車ディーラーグループ・数十店舗規模｜商談の対話を「接客カルテ」に構造化し、店長が同席できない商談を判断に載せた（成約率7.1%→7.8%）
3販社が統合した直後の自動車ディーラーグループで、店長が同席できない商談を「接客カルテ」に構造化し、店長と営業本部長の週次判断に載せた90日間のPoCの記録です。旧3社から各3店舗、計9店舗で商談の録音を標準動作にし、会社固有の「売れる8段階」で止まった場面を判定しました。PoC対象9店舗の成約率は7.1%から7.8%へ（クライアント実測・4〜6月→7〜9月）。録音率は0%から78%、「見積後に止まる」商談は31%と特定（いずれも当社実測・9月最終週）。旧3社の成約率の差は8.2%／6.9%／6.1%と同じ定義で並びました（クライアント実測）。年換算の金額は資料時点の試算として分けて載せています。
医療・介護人材の紹介（看護師・介護職の求人ヒアリングとキャリア面談を、RA・CAの分業体制で運営）
人材紹介会社（医療・介護領域の紹介事業部）
内定承諾率（内定者のうち承諾した割合。クライアント実測・2026年4〜6月→7〜9月）
65% → 68%
医療・介護の人材紹介（年間内定1万件超）｜求人ヒアリングとキャリア面談の対話をAIで2つのカルテに構造化し、内定承諾率65%→68%
2025年4月に紹介手数料の実績公開が義務化され、2026年には医師会などが手数料の上限規制を要望。病院・施設が紹介会社を「率」で比べ始めた市場で、医療・介護の人材紹介事業部が、求人ヒアリングとキャリア面談の対話を要約せずに集め、「求人カルテ」「求職者カルテ」に構造化して事業部長の週次判断に載せました。看護領域のCA50名・RA20名で90日のPoCを行い、内定承諾率は65%→68%、推薦の書類通過率は25%→28%（いずれもクライアント実測）。面談のカルテ化率は61%、辞退予兆が出た内定者を週42名検知しました（当社実測）。決まらない理由トップ3の件数と、年換算の試算（未計測）も公開しています。
BPO・業務代行（BtoB・月額サブスクリプション型）
国内上場のBPO（業務代行）企業
チーム全体の受注率（商談→受注）
8% → 45%
上場BPO企業｜提案資料と決裁者向け動画を自動生成し、チームの受注率が8%から45%に
「担当者は納得したのに、社内の決裁者を説得できない」という失注が最も多い会社でした。提案資料・ナレーション動画・顧客専用ページを商談後に自動生成する仕組みを作り、担当者が上申しなくても決裁者に伝わる状態をつくったところ、チーム全体の受注率が8%から45%になりました。上場BPO企業での営業・マーケAI導入の実績記録です。
金融（融資マッチングプラットフォーム）
融資マッチングを運営するフィンテック企業
新規提携社数（集客と営業自動化を同時に進めた結果）
月10件 → 月20件
フィンテック企業｜3ヶ月で9キーワード検索1位。営業の手作業も自動化し、新規提携が月10件から20件に
立ち上げたばかりの事業者向けサービスを、3ヶ月で23キーワード検索1ページ目・9キーワード1位まで押し上げ、Yahoo!検索のAI回答に引用元として採用されました。あわせて商談資料の自動生成、CRMへの議事録自動入力、独自システム連携、広告運用、ナーチャリングまで自動化し、提案レポートの作成は1時間半から5分、受注率は10%から20%、新規提携社数は月10件から月20件になりました。
医療DX（病院向けSaaS・複数プロダクト）
病院向けSaaSを展開する医療DX企業
受注率（決裁者向け動画と顧客専用ページの導入後）
約10% → 約20%
医療DX企業｜決裁者向け動画と顧客専用ページで、受注率が約10%から約20%に
伸びている事業なのに、トップセールスの売り方が再現できない——商談録画をすべてAIで解析して訴求を型化し、決裁者が7分で判断できる動画と顧客専用ページを用意したところ、月およそ60商談を母数に受注率が約10%から約20%になりました。顧客専用ページは月80件ほど、動画は1社あたり3本ほどを継続して作れる体制にしています。医療DX企業でのセールスイネーブルメント実績の記録です。
損害保険代理店（自動車・火災・傷害などの個人向け損害保険を中心に募集）
損害保険会社の専属代理店（富山県・法人）
代理店側の作業時間。自己点検153問と規程・帳票約30点を手作業で作る場合の見積と、AIの下書きを目視で確認するだけになった場合の見積（いずれも当社推定）
約80時間 → 約6時間
損害保険代理店｜自己点検チェックシート153問と規程・帳票約30点をAIで下書きし、営業プロセスを文書化
2026年度から本格運用が始まった損保協会の代理店業務品質評価制度で、損害保険代理店には「自己点検チェックシート」（150問超・9月末提出）と、保険会社からの体制整備資料（規程・計画・帳票）が求められました。中身は意向把握・提案理由・対応履歴・お客さまの声・KPIという営業プロセスの言語化そのものです。小規模な専属代理店で、基礎情報から153問の回答案を生成し、規程・計画・帳票約30点を一式で下書き。手作業なら約80時間と見積もった作業が、AIの下書きを確認するだけの約6時間になりました（いずれも当社推定）。代理店システムを入れずに規制対応を終え、そのまま営業の仕組みになった記録と、単体で受ける場合の料金（年間価値85万円×40%）を公開しています。
BtoB向けの営業・マーケティング支援サービス
営業・マーケ支援サービスを1人で運営する事業者（個人事業）
定型19業務の合計時間（事業者実測・1件ずつ1回実行した場合）
14時間55分 → 54分
1人運営の営業支援業｜リード対応から受注後までを自動化し、定型19業務が14時間55分から54分に
営業担当は事業主1人。人を増やせない個人事業で、リード対応・商談準備・提案ページ・発信・数字の集計までをAIで自動化した事例です。定型19業務の合計が14時間55分から54分に、フォーム送信から一次返信までは7分（専用提案ページつき）。人がやるのは商談・承認・受注の確定・施策の決裁の4つだけになりました。大企業ではなく、1人の事業でここまでできるという記録です。
自社での実践
一人の会社を、AIの社員で回す
クライアント案件ではなく、当社自身の話です。社員がいない状態で、集客・リード対応・商談準備・改善を どこまでAIに渡せるかを半年かけて検証しました。商談準備は1時間30分→13分、19業務の合計は14時間55分→54分 （いずれも自社実測）。発表の録画6分と、うまくいかなかったところも載せています。
全体図と発表の録画を見る支援実績の編集方針
掲載しているのはすべて実在の企業での実績です。数字が一人歩きしないよう、 次の4つを全記事で必須にしています。
- 1. 会社像は、自社と比べられる粒度で書く。業種・事業モデル・従業員規模を示します。規模を表す数値はレンジ（数百名・数十億円など）で記載します。
- 2. 数字には「誰が測ったか」を付ける。クライアント実測／当社実測／公開情報を区別し、計測の定義（例：受注率＝商談→受注）と時点を明記します。
- 3. 測っていないものは書かない。効果を測定していない施策は、数字を付けずに実施内容だけを書きます。推定値を実績として載せることはしません。
- 4. うまくいかなかった施策も書く。どの事例も、最初の進め方では成果が出ていません。何を外して、どう変えたかを各記事に「最初に外した仮説」として残しています。 成功した打ち手だけを並べた事例は、読んでも再現できないためです。
なお、記載している数字はいずれも複数の施策を同時に進めた期間の前後比較であり、 AIツール単体の寄与を切り出したものではありません。各記事にその旨を明記しています。 社名は、公表の許諾を得たもののみ掲載しています。
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