情報技術 / 企業向けソフトウェア
Fujitsu：分散した製品知識を集めた顧客別の営業提案書作成
- 企業
- Fujitsu
- 国
- 日本
- 導入状況
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業務課題
Fujitsuの営業チームは、幅広い製品群や各所に散在する専門知識を探し、顧客別の提案書にまとめる作業に時間を費やしていた。新入社員は製品情報を探しにくく、経験者も最新資料を特定して整合させる必要があった。提案準備が顧客との関係構築や戦略策定の時間を減らしていた。
使った技術とデータ
FujitsuはAzure AI FoundryのAzure AI Agent ServiceとSemantic Kernelを用い、複数の専門AIエージェントと調整役のAIを接続した。Fujitsu Kozuchi Composite AIが利用者の要求を解釈し、社内の複数資料から知識を検索して統合し、提案書を作る。Azure AI Searchを接続して検索と整理を支援し、新入社員に製品情報や業務指針も提供する。実証段階では営業チームの意見で使いやすさを改善した。ツールが提案準備を担い、営業チームは顧客応対や顧客に合わせた活動へ時間を振り向ける。
成果
Microsoftの顧客事例は、エージェントの提供開始後、営業提案書作成の生産性が67%向上したと述べた。営業チームは知識の不足を補い、顧客関係を強化する助けになったと評価した。この社内プロジェクトの経験はFujitsuの他のAI事業にも反映される。戦略策定の自動化やさらに複雑なエージェント連携は、今後の拡大領域として紹介された。
限界と残る課題
67%の生産性向上の測定方法と標本数は原文にない。約38,000人はこのエージェントを含むFujitsuのAIツールの利用者範囲であり、提案書エージェント単独の利用者数ではない。
出典
公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。