オープンハウスとワークスモバイルジャパン、ストックマーク、サンブリッジは連携して、最先端のAI（自然言語処理）技術を用いて顧客とのLINEトーク内容を分析し、より顧客の期待に答えるために、これまでにない新しい気づきや満足感を感じてもらえるよう、AIを活用した新たな営業提案手法の開発ならびにそのためのCRMシステムの構築を目的としたPoC（Proof of Concept：概念実証実験）を開始する。
今回のPoCでは、オープンハウス営業担当者と顧客のLINEトーク内容をストックマークのAIソリューション「Asales」で分析。同ソリューションは、人間の精度を超える文章読解技術BERTを搭載しており、AIが顧客への最適なアプローチトークやタイミングのレコメンドを行うことで、顧客により満足してもらえる提案の実現を目指す。オープンハウスは営業活動にLINEを活用するため、2017年2月より「LINE WORKS」を導入。すでに数多くのトークデータが蓄積されている。
同PoCで、顧客情報を蓄積するプラットフォームとしてはセールスフォース・ドットコムが提供する「Salesforce Sales Cloud」を採用。LINE WORKSとのトーク内容含む成約までの多様な顧客情報を、個人が特定できないかたちでの情報のみ集約し、総合的な分析を行う。各データを接続するためのAPI開発・検証環境の構築は、Salesforceプラチナコンサルティングパートナーであるサンブリッジが行う。
概念実証実験 概要
LINEのトーク内容に加え、多様な顧客情報、成約情報などを社内CRMに集約。その蓄積されたデータをストックマークが提供する「Asales」で分析し、AIが過去のナレッジから最適なアプローチやトーク内容を営業担当者にレコメンドする。具体的には、AIが「友達リストから対象の顧客を探す」「メッセージを考える・打つ」「顧客データを確認する」といった一連の提案をすべて自動実行することを目指す。
実施項目
トップセールスの会話の傾向性分析
オープンハウスですでに蓄積しているLINEトーク内容（約22万件）をAIで学習。販売成績と紐づけた学習を行うことで、成約につながりやすいトークアプローチが何かを相関的に分類する。レコメンドアルゴリズムのベースを構築しながら、販売成績上位営業担当者のアプローチに共通するコミュニケーション要素を可視化する。
AIによる最適なアプローチタイミング、会話内容のレコメンド
LINEのトーク内容や顧客情報、過去の成約情報、自社HPの行動履歴などのデータをCRMに集約、蓄積。AIがトーク内容だけでなくその他属性情報との相関関係を分析し、より成約につながりやすいトークアプローチ、タイミングのレコメンドを営業担当者に提示する。
