自然言語処理の AI ベンダー DS 部長・SE 部長の方へ

AI 営業の 8 割が金のムダづかい

に終わっていると分かっている。

分からないのはどう改善するかだ。

— AI 技術+ビジネス交渉力+心理技法を駆使する

 ニュータイプのプリセールス「AI 営業 前さばき」—

いえ、本当の原因は分かっている。そう、あなたにしかできないことが多 すぎるから、ですね。どう改善するか? 答えはズバリ、あなたの分身を つくる、ですね。

なぜ、難しいのでしょう? あなたには容易くても、他がおいそれと追随

できない4大スキルがあるから。それは・・・

 

  • DX部門と情シス どちらも腹落ちできるKPIの落とし込み方。

  • 顧客を教育し、あいまいな要望を明確化できるスキル。

  • なぜ、実績豊富な開発で、地雷を踏む?リスク見極め力

  • 顧客のデータ把握力とデータアセスの面倒くささの判断。

 

詳しくご説明します、お聞きください。

DX 部門と情シスどちらも腹落ちできる KPI の落とし込み方。

LINE 社など別にして、多くの会社はビジネスの KPI が曖昧。だから、AI の KPI 設定は難航する。もし、顧客が過去に IBM Watson など導入し ていたら、めちゃ嬉しい! KPI を流用できるから。あなたも密かに ”ほくそ笑んだ” ことがあるのでは。

そして、ころころ変わる AI のお客さん。それぞれのニーズは・・・

(1) 最初の窓口は、DX や企画部門。「質の高い正解が欲しいんだ」
(2) AI を使うのは、法務部の担当者。「取りこぼしは避けたいです」
(3) 法務部長の意見は違う。「ミスより ROI、効果を上げる必要がある」

 ジャジャーン、登場!
(4) 情報シスのベテラン。「なにやってんの!? ミスは一つも許されない」

 

私(坂井)の意見。顧客の、組織、風土、人をよく見る。立場の異なるお 客さんの気持ちに寄り添う。DX や企画部と一緒に、スライドをつくり、 社内営業もする。遠回りにみえてかえって近道。あなたはどうしています か。

顧客を教育し、あいまいな要望を明確化 できるスキル。

一見よさそうだが実はユルい、顧客の要望がある。「マーケティングで使 う文章の、問題表現を、AI でチェックできませんか?」あなたなら、次

のような質問をするはず。問題表現の種類は? 発生頻度は? 観点は...

 

AI に論理的な推論を期待する、顧客の気持ちも分かります。たとえば、「単語に重み付けするだけでなく、文脈をよみとって判断して欲しい。」

 

チャンス到来。なぜ、人間にできて、AI にできないか? しっかり教育で きる場面です。ですが、体系だって技術を教えられる営業は少ない。お客 さんを生半可な理解のままで放置すると、後で「何で、コレ、できないん だ!」と揉める原因になる。

さらに、担当者の上長は、ROI 的に意味があると考えているのか? など ビジネス目標と AI 開発の方向をすりあわせる力も必要。サンプルデータ をみながら、ウチの技術にハマるのか? 判断できる力も必要。

やること、てんこ盛り。しかも、難易度が高い。営業だけでは荷が重い。 お寒いインテーク(初期面談)に終わると、DS や SE が尻ぬぐいさせら れる...。

なぜ、実績豊富な開発で、地雷を踏む? リスク見極め力。

まず、ビギナー・レベルの罠。好奇心が刺激される案件。初の、とか、大 型の、とか。営業マンの鼻が膨らむ。これは、やるべき、やりましょうよ。 老練なあなたは呟く。「んなもん、カネにならねえ PoC だろ」。

注意すべき落とし穴。できそうにみえたけど、フタを開けたら、あらら...

案件。コンサルタントが、データ量をみて AI 化できると判断したそうな。 本当? 調べる。たしかにデータ”総量”は多い。が、SKU(最小管理単位) 単位のデータは少ない。あらら...。ビジネスと AI を熟知したあなたなら、

失敗しようのないミスですが。

そして、炎上。営業でなんとかしてよ、顧客対応は...。けれど、「納得で きない、分かるやつ、連れてこい!」怒鳴られて、営業も困っちゃう。毎 回、引きずり出される、あなたも困っちゃう。

なにが問題か? AI 技術を熟知し、かつ、お客さんとしぶとく交渉できる

人が、極めて少ない。キーマンに、重要な業務が、過度に集中する。もしかすると貴社に潜んでいるリスクかもしれません。

顧客のデータ把握力とデータアセスの

面倒くささの判断。

営業も、顧客も、面倒くさい。くさくて、たまらん。それが、データアセ ス周りの仕事。その序章は・・・

顧客 「画像も、チェックして欲しいんですけど...」

坂井 「えっ。ずっとテキストでの、お話でしたよね。」

 

顧客 「テキストを画像で、PPT に貼り付けたケースもあるようだし...」

坂井 「そうなんですね。各観点で、どれくらいの件数ですか?」

 

顧客 「うーん・・・」

坂井「月に 1 万件ならやる意味あります、10 件では必要ないですよね。」

 

顧客 「実は、上司の発案で。件数は見当つきません...」

 

AI に求める機能を、ヌケモレなく網羅的に考える。真面目な取組です。 でも、データを確認するのは面倒くさいんですよね。

もちろん、データの重要性を知っている、データの傾向をつかんでいる、 お客さんもいます。それでも、面倒な壁が2つ。

1つめの壁は、セキュリティ。本番データにアクセスできない。データ閲 覧に稟議がいる。たしかに面倒くさい。

なんとかセキュリティをクリア。さらに、2つめの壁。そう、顧客は忙し い、時間がない。だから、データ収集が進まない。ぶっちゃけ、面倒くさ いから後回し、の部分もありそう。ですが、急かしたところで進まない。 なぜならば・・・

本当は、心の壁が、阻んでいる。

そこで、カウンセリング的に関わる。密かにお客さんが抱える、微妙な心 理に気づく。労う。共感する。心理技法で、絡まった糸をほぐしていく。 次第にホンネを打ち明けてくれる。これも面倒くさい? 簡単じゃないで すが、プリセールスの重要な、介入ポイントと私(坂井)は考えます。

ここで介入するメリットはーー、

 

(1)信頼関係を築ける。(2)どんな組織、風土、人なのか見える。 (3)AI と IT の切り分けができる。(4)その説明を顧客にできる。(5)仮説と実験計画 を立てる。(6)スジのよさそうなアルゴリズムを見立てる。そして高すぎた AI への期待感を引き下げ、不十分なデータしかなくても、(7)どうビジ ネス目標を達成するか? お客さんと私たちが、一緒に考えるチームの土 台ができる。

データが出てくる。仮に 100 件でも、精査するには、根気と時間がいる。 人柱と言われるほど大変な仕事。この間に、少しばかり面倒でも、データ

アセスメントの手法や工程も、お客さんに学んでもらう。階層型クラスタ リングなど。データの傾向を実感できる人が育つと、案件も前進する。

いろいろ面倒ですねー、プリセールスって。でも、1 年以上も通い詰めて、 やっと案件を獲得した後で、ぐじゃぐじゃになるのは、もっと面倒ですも のね。

営業に44%もの時間を奪われた。でも、 オレがやるしかない... 本当に?

ある上場 AI 企業の、技術部長。最大 44%もの時間が、プリセールスに奪 われていました。私(坂井)が行くまでは。なぜ、そうなってしまうので しょう?

大きく3つ。まず、相談役。営業パーソンは、技術について、”気軽に相 談”できる人がいない。DS も SE も、デキる担当者ほど忙しい。技術部長 も”そんなことに” 時間をつかって欲しくない。=オレがやるしかない。

次は、提案書の査読。営業が書いた、提案書の良し悪しを判断する。最新 の論文と、枯れたアルゴリズムの使い分け。実験計画やプロジェクトの難 易度の評価。必要な人材・スキルの判断。コストが合うのか。競合に勝て るのか....。=オレがやるしかない。

 

そして、現場。複数部署のニーズのすりあわせ、顧客教育、要望の明確化、 リスクの見極め、データアセスメント周りのあれこれ、炎上対応、カウン セリング的な関わり、人間関係づくり...。AI 技術だけでなく、酸いも甘 いもかみ分けた、人間力ある人しかできない。=オレがやるしかない。

そう、あなたにしかできないことが多すぎる。どう改善するか? 答えは

ズバリ、あなたの分身をつくる、です。

私(坂井)は、あなたと全く同じことはできません。けれど、他の人には できない、あなたの重要な一部を担うことができます。

坂井 尚行 プロフィール

Noyuki Sakai

東京大学大学院 にて理論物理を学び、2006 年 後期博士課程中退。

2006 年、金融工学の IT 企業、シンプレクス・テクノロジー(株) [当時上 場]入社。

2010 年、インターネット広告代理店、(株)オプト[当時上場] 。 大手競合が 6 ヶ月かけたが未完の案件。ぐちゃぐちゃのシステム・人間関係を、 わずか 2 ヶ月で実装させる。

2015 年、パーソナル人工知能を活用するカラフル・ボード(株)「AI 利き酒師」をエンジニアとして開発。日経新聞にも掲載。 2017年、学習型人工知能をBtoBに応用するSOINN(株)にて、 上場企業を中心に、AI 導入のコンサルティング業務を行う。

2017 年 6 月、Google 同様、超人的 AI の実現を目指す「ドワンゴ 人工知能研究所」より業務委託を開始。

2018 年 4 月、某ペット保険にて審査・査定業務のデータアセスメント、および、画像認識の業務委託を実施。

2018 年11月、自然言語処理に特化したデータ解析企業 FRONTEO より業務委託を開始。

想像してみてください。

もしも、あなたが一人で背負ってきた、プリセールスの全部、あるいは、 一部でも、任せることができた日を。どれだけ「あなた本来の仕事」がで きることでしょう? どんなイノベーションをもたらすことでしょう? それは、あなたの人生にどんな価値をもたらすのでしょう?

AI 技術+ビジネス交渉力+心理技法を

駆使するニュータイプのプリセールス 「AI 営業 前さばき」

よくあるプリセールスは売り手ですが、私(坂井)は、顧客と AI ベンダーの「橋渡し」役です。営業部と 技術部の「橋渡し」役でもあります。

みんな仲良くしよう、ではありません。別に、バチバチやりあってもいい。

ただ、見えていない相手の世界を、聞こえてこない思考を、こんがらがっ た感情を、ひもとくスキルが全く欠けている。それが、AI 営業の現状。 もったいない、と思うんです。

なんとか「橋渡し」するには、DS や SE の「前」工程の営業フェーズで、 「捌(さば)く」しかない。だから、「AI 営業 前さばき」と呼んでいます。

ノーリスクで「AI 営業 前さばき」を

試したい人、他にいませんか?

あなたが「AI 営業 前さばき」を導入することに対して、非常に懐疑的に なることはよく分かります。採用面接で有能にみえたけど、仕事をやらせ てみたらカスだった、は避けたいはず。契約する前に、私(坂井)の実力 や相性を確かめたいでしょうし、私も貴社を知る時間が必要です。

そこで、この「AI 営業 前さばき」に、保証制度をご用意しました。あな たはノーリスクで「お試し」いただけます。NDA の後、

私(坂井)は全身全霊をかけて、貴社の、

 

  • 提案書(営業)を読み込みます。

  • PoC レポート(DS)を読み込みます。

   その後、

  • あなたにインタビューさせてください。

  (60 分×3 回程度)

 

ここまで最短2週間、最長3週間めど。トップ・インタビューで、あなた が納得されたら、私(坂井)を現場に出しください。実際の、仕事ぶりを 見定めてください。万一、ご満足いただけなければ、遠慮なく切ってくだ さい。お金はすべて返金いたします。あなたに損はありません。

あなたとご縁がありますことを楽しみにしています。

合同会社ハイロード・コンサルティング

               代表 坂井尚行

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