AI導入支援会社の社員の属人化の解決方法

ブランディング戦略立案の仕事は、企業ごとに課題や方向性が異なるため、高度な提案力や企画力が求められます。

AI導入支援会社の属人化を減らし、営業と導入業務を安定させる組織づくり

AIを活用した社員教育や業務自動化の支援では、お客様ごとに業務内容や知識レベル、導入目的が異なります。

そのため、

「商談の説明ができる社員が限られている」
「担当者によって提案内容や成約率に差がある」
「お客様ごとに個別対応が増え、社員の負担が大きい」
「導入方法が担当者の経験に依存している」
「案件が増えても対応できる社員がなかなか増えない」

といった属人化が起こりやすくなります。

今回ご紹介するのは、大阪府でAIに関する社員教育と業務自動化システムの導入支援を行う従業員24名の企業で、営業から導入までの属人化を見直した事例です。

大切にしたのは、専門性をなくすことではありません。

優秀な社員が持つ知識や経験のうち、共有できる部分を会社の仕組みに変え、専門的な判断が必要な仕事へ社員が力を注げる組織を目指しました。

お客様が抱えていた課題

今回のお客様は、大阪府でAIに関する社員教育と業務自動化システムの導入を支援する従業員24名の企業です。

お客様によって業務内容や導入目的が異なるため、商談では技術的な内容だけでなく、

「現在どのような業務を行っているのか」
「どこに時間がかかっているのか」
「何を自動化したいのか」
「社員がどの程度AIを活用できるのか」

などを確認したうえで提案する必要がありました。

【お客様の課題】

商談の進め方が、
担当者の経験や知識に依存している。

お客様ごとに個別対応が多く、
商談や導入支援に多くの時間がかかっている。

技術的・業務的な説明内容が、
担当者によって異なっている。

商談から受注までの流れが統一されておらず、
成約率にばらつきがある。

受注単価に対して営業にかかる時間が大きく、
利益を安定させにくい。

新規案件を増やしたくても、
対応できる社員が限られている。

つまり、

「専門性の高い提案を続けたい」

という考えと、

「担当者だけに頼らず、案件を増やせる組織にしたい」

という二つの課題を同時に解決する必要がありました。

なぜAI導入支援会社では営業や導入業務が属人化しやすいのか

AIを活用した業務改善では、お客様ごとに解決したい問題が違います。

営業活動を効率化したい会社もあれば、資料作成、問い合わせ対応、社内情報の整理などを改善したい会社もあります。

そのため、すべてのお客様へ同じ提案をすることは適切ではありません。

個別提案と属人化を分けて考える

重要なのは、

「お客様によって提案内容を変えること」

と、

「商談や導入の進め方まで担当者任せになること」

を分けて考えることです。

例えば、

商談前に確認する情報
初回商談で聞く内容
業務課題を整理する方法
提案までの進め方
導入前に確認する項目
導入後の確認方法

などには、共通化できる部分があります。

一方で、

どの業務を改善するべきか
どの方法が適しているか
どこまで自動化するか
お客様固有の問題へどう対応するか

といった部分には、専門的な判断が必要です。

つまり、

「全員に同じ提案をさせる」

ことが標準化ではありません。

共通化できる仕事を仕組みにし、専門性が必要な部分に社員の能力を集中させることが大切です。

AI導入・業務改善支援で起こりやすい10の属人化課題

同じような支援を行う企業では、次のような課題が起こることがあります。

1．商談できる社員が一部の人に限られている
2．担当者によって説明内容が異なる
3．顧客へのヒアリング項目が統一されていない
4．提案書を案件ごとに一から作っている
5．成果を出している営業方法が共有されていない
6．技術担当者が商談にも入り、業務負担が集中している
7．受注後の導入方法が担当者によって異なる
8．過去案件の成功・失敗事例が会社に蓄積されていない
9．新人が一人で案件を担当できるまで時間がかかる
10．案件数を増やすと社員の業務量も増えてしまう

複数当てはまる場合には、

「優秀な社員をさらに忙しくする」

のではなく、

「優秀な社員が行っていることのうち、何を他の社員でも再現できるか」

を整理することが重要です。

属人化を減らすために行った10の取り組み

今回の支援では、営業から導入までの仕事を見える化し、成果につながっている進め方を会社に残すことを目指しました。

1．商談から導入までの流れを見える化する

問い合わせ、ヒアリング、提案、契約、導入、運用支援まで、現在どのように仕事が進んでいるのかを整理します。

2．商談前に確認する情報を決める

お客様の業種、業務内容、現在の課題、導入目的など、事前に確認したい情報を整理します。

3．初回ヒアリングの基本項目を共有する

すべて同じ質問にするのではなく、業務課題を把握するために最低限必要な質問を共通化します。

4．成果を出している社員の商談方法を整理する

何を説明したかだけでなく、

「なぜその質問をしたのか」
「何を聞いて課題だと判断したのか」
「なぜその提案を選んだのか」

まで共有します。

5．提案書の基本構成を整える

毎回ゼロから作るのではなく、共通部分をひな型にし、お客様固有の課題に合わせる部分を明確にします。

6．技術説明を分かりやすく整理する

専門知識が少ないお客様にも理解しやすいよう、よくある質問や説明方法を整理します。

7．導入時の基本プロセスを整える

契約後に何を確認し、どの順番で導入し、誰がどこまで担当するのかを見える化します。

8．成功事例と失敗事例を共有する

導入結果だけでなく、顧客課題、提案理由、うまくいった点、改善すべき点を記録します。

9．新人が段階的に担当できる仕組みをつくる

最初からすべてを任せるのではなく、

説明できる
ヒアリングできる
提案できる
導入支援できる

というように段階を分けて育成します。

10．仕組みづくりへの貢献を人事評価へ反映する

個人の売上だけではなく、ノウハウ共有、後輩育成、商談プロセスの改善、導入業務の標準化などを社員目標として設定し、達成度を賞与へ反映する仕組みを整えました。

問い合わせから導入までの営業プロセスを見える化する

AI導入支援では、営業と技術支援を別々に考えないことが大切です。

例えば、

問い合わせ
↓
お客様情報の確認
↓
初回ヒアリング
↓
現在の業務を確認
↓
課題の整理
↓
改善できる業務の検討
↓
提案内容の検討
↓
提案
↓
見積もり
↓
契約
↓
導入前の確認
↓
導入・設定
↓
社員への説明・教育
↓
利用開始
↓
利用状況の確認
↓
改善・追加支援

という流れです。

この流れを見える化すると、

商談に時間がかかっているのか
課題整理に時間がかかっているのか
提案書作成に時間がかかっているのか
技術説明に時間がかかっているのか
導入後の問い合わせが多いのか

を分けて確認できます。

商談時間を短くすることだけが目的ではない

営業効率化というと、

「商談時間を短くする」

ことだけを考えがちです。

しかし、必要なヒアリングまで削れば、提案の精度が下がる可能性があります。

大切なのは、

繰り返し説明している内容
毎回作成している資料
事前に確認できる情報
他の社員でも対応できる説明

などを整理し、

「専門家が本当に判断する必要がある部分」

へ時間を使えるようにすることです。

専門知識を会社のノウハウとして残し、導入支援まで安定させる

AIや業務自動化のように専門性が高い仕事では、

「技術に詳しい社員を増やせば属人化が解決する」

とは限りません。

重要なのは、その社員が何を知っているかだけでなく、

「どのように考えているか」

を会社に残すことです。

成功事例は結果だけでなく判断理由まで残す

例えば、過去の案件について、

顧客の業種
抱えていた業務課題
どの業務に時間がかかっていたか
何をヒアリングしたか
どのような改善方法を検討したか
なぜその方法を選んだか
導入時に何が問題になったか
導入後にどのような変化があったか

まで整理します。

すると、新しい社員は、

「この会社では、この仕組みを導入した」

という結果だけではなく、

「なぜ、この方法を選んだのか」

まで学べます。

導入後の支援も属人化させない

受注後の仕事にも、

初期設定
利用方法の説明
社員教育
問い合わせ対応
利用状況の確認
改善提案

などがあります。

ここが担当者任せになると、案件が増えるほど一部社員の負担が大きくなります。

そこで、

共通化できる説明
よくある質問
導入時の確認事項
問い合わせの一次対応
専門担当者へ相談する基準

などを整理します。

専門家を不要にするのではありません。

専門家でなくてもできる仕事を仕組みにし、

「専門家にしかできない仕事へ、専門家の時間を使える状態」

をつくることが目的です。

会社の課題を社員目標と人事評価につなげる

営業や導入の仕組みを作っても、社員が使い続けなければ元の状態へ戻ってしまいます。

そこで、

会社の経営課題
↓
社員の具体的な目標
↓
日々の行動
↓
達成度の確認
↓
人事評価
↓
賞与への反映

という流れをつくりました。

例えば、

「商談方法が担当者によって違う」

という課題なら、

「成約案件を毎月振り返り、質問内容・提案理由・成約理由を共有する」

という目標にできます。

「提案作成に時間がかかる」

という課題なら、

「提案書の共通部分を整理し、他の社員も利用できるひな型を作る」

という目標にできます。

「導入支援が特定社員に集中している」

という課題なら、

「導入手順を整理し、別の社員が通常案件を担当できる状態にする」

という目標にできます。

「新人が育たない」

という課題なら、

「後輩社員が一人で初回ヒアリングを実施できる状態まで育成する」

という目標にできます。

「自分ができる」から「会社ができる」へ

人事評価では、

個人売上
受注件数
担当案件数

だけを見るのではなく、

ノウハウ共有
業務改善
後輩育成
成功・失敗事例の共有
業務の標準化

なども確認します。

これによって社員の意識を、

「自分の成果を出す」

だけではなく、

「自分の経験を使って、会社全体が成果を出せるようにする」

方向へ広げていきます。

より具体的な解決方法についての無料セミナーを開催しています

取り組みによって生まれた変化｜売上4,800万円・利益2,400万円増加につながった事例とご相談

今回の大阪府・従業員24名のAI教育・業務自動化支援会社では、

商談プロセスの見える化
ヒアリング項目の整理
提案方法の整理
提案書のひな型化
技術説明の整理
導入プロセスの標準化
成功・失敗事例の共有
新人育成の仕組み化
社員目標の設定
人事評価と賞与への連動

などに取り組みました。

その結果、

・営業方法を社員間で共有しやすくなった
・商談の進め方のばらつき改善につながった
・営業と導入業務の再現性向上につながった
・社員の属人化解消に対する意識が高まった
・会社として課題改善を進めやすくなった

という変化が生まれました。

結果として、

売上は4,800万円増加、
利益は2,400万円増加

につながりました。

ただし、同じ方法を導入すれば、すべての企業で同じ売上・利益の増加が実現するという意味ではありません。

顧客数、契約単価、社員数、サービス内容、市場環境、既存の営業体制などによって成果は異なります。

今回の事例で重要なのは、

「専門性の高い社員の能力を会社全体の能力へ変えていく」

という考え方です。

この仕組みは、AI関連の企業だけでなく、

システム開発
IT支援
Web制作
広告・マーケティング
営業支援
コンサルティング
人材・採用支援
製造業
建設業
専門サービス

など、営業・制作・技術・専門知識が特定社員に集中している企業にも応用できます。

サービスは全国のあらゆる業種の企業に対応できます。

「専門知識を持つ社員に仕事が集中している」
「担当者によって商談の成約率が違う」
「提案に時間がかかりすぎている」
「新人へノウハウをうまく引き継げない」
「案件を増やしたいが社員の負担も増えてしまう」

このようなお悩みがある場合は、まず、

「優秀な社員が何をしているか」

だけではなく、

「なぜ、その判断をしているのか」

まで整理することから始める方法があります。

ご相談はこちらからお送りいただけます。

よくあるご質問 FAQ

ブランディング戦略立案の仕事は、企業ごとに課題や方向性が異なるため、高度な提案力や企画力が求められます。