AI導入支援 × 部門をまたぐ業務設計

AI導入を、
受注と継続につながる仕組みに。

問い合わせから商談、受注後の対応まで。必要に応じて、契約・請求への情報の受け渡しも整えます。
散らばる顧客情報と次のアクションをつなぐ。AI・CRM・業務フローを設計・実装し、現場で使い続けられる仕組みにします。

自社でAIを活かせる業務を相談する

対応できることを見る

特定のAIツール導入ありきではなく、今の業務とデータの流れから考えます。

営業・CRM

商談記録、CRM入力、次のアクションの設計

顧客対応・CS

受注前の文脈を、受注後の対応でも使える形に

顧客データ・部門連携

部門ごとに分かれた顧客情報を、ひとつの流れに

つなぐ対象

ツールが増えても、顧客情報の置き場は増やさない。

フォーム、チャット、表計算、生成AI。ツールが増えるほど、顧客の情報はその数だけ分かれていきます。diver が設計するのは、個々のツールではなく、それらが何を、どの順番で、誰に渡すか。集まる先は、すでにお使いの CRM です。

図は対象の種類を示すものです。実際に扱うツールは、今お使いの環境に合わせて決めます。

公開事例

Hmlet Japan株式会社様

営業担当者ひとりが対応できるリードが、月間50件から約120件へ。約2.4倍になりました（3年間での変化）。

事例を読む

上記は各社の公開事例に基づく個別成果です。成果は業務・体制・導入範囲により異なります。

課題

作業は速くなった。担当が変わるたび、
お客様へ同じ説明をお願いしている。

AIを導入しても、顧客情報と仕事の流れが部門ごとに切れていれば、一部の作業が速くなるだけで終わります。

商談の情報が、次の担当者に残らない

会話で得た課題や約束が、CRM や引き継ぎに十分残らない。受注後・導入後の対応が、毎回ゼロから始まる。

顧客データが、部門ごとに分かれている

マーケティング、営業、CS で見ている情報が異なり、顧客が今どの段階にいるのかを一貫して追えない。

次に何をすべきかが、個人任せになっている

問い合わせ、商談、オンボーディングの後に行うべきことが、担当者の経験や記憶に依存している。

対象領域

実装するのは、日々の作業そのものです。

商談後の記録、導入担当への引き継ぎ、顧客データの名寄せまで。現場で動く手順に落とし込みます。

営業・CRM

商談前の情報整理、商談内容の記録、CRM入力、次のアクションの設計。営業担当者が顧客との対話に集中しやすい流れをつくります。

商談前

前回までのやりとりと、決まっていないことを揃える

商談後

話した内容と約束を、CRM に残る形にする

次の一手

誰がいつ何をするかを、記録から決まるようにする

顧客対応・CS

問い合わせ内容、契約・導入時の情報、顧客とのやりとりをつなぎます。商談で聞いた課題や期待値を、受注後の担当者がそのまま使える形で引き継ぎます。

引き継ぎ

商談で聞いた課題と期待値を、導入担当が読める形で渡す

問い合わせ

内容を分類し、過去のやりとりと同じ場所に置く

継続

利用の状況と顧客の声を、次の提案につなげる

顧客データ・部門連携

マーケティング、営業、CS に散らばる顧客情報を整理します。契約情報を、請求・支払いの担当やシステムへ正しく渡せるようにします。

名寄せ

同じ会社・同じ人が別々のレコードにならないようにする

流入経路

どこから来た顧客なのかを、受注まで追えるようにする

参照

各部門が同じ顧客像を見て話せる状態にする

体験

成果を生む業務の流れを、実際に見てみてください。

AIが業務の中でどう動くのかを、実際の画面のまま追えるようにしました。クリックで進みます。ご登録は要りません。

デモ用の環境です。実際の画面や項目は、お使いのツールと扱う情報に応じて異なります。

RevOps

部署の中も、部署のあいだも、
一続きに設計します。

リードを獲得してから、商談し、受注し、活用・継続につながるまで。顧客にとっては一つの体験でも、社内では複数の部門とツールをまたぎます。RevOpsは、マーケティング・営業・CSが、同じ顧客情報を受け渡しながら動けるようにする仕事です。

先に決めるのは、変えたい顧客対応です

ツールの選定はそのあとです。どの場面を変えるのかが決まっていないと、導入したAIが、現場の業務に定着しません。

情報を担当者の中で止めません

既存の CRM や顧客データを踏まえ、次に必要な人へ渡る形に整えます。

使われるところまで見ます

実装して終わりにせず、現場での使われ方を見ながら調整を続けます。

自社の課題に近いものを相談する

進め方

何をお願いするか、決まっていなくてかまいません。

「AIで何ができるのか」ではなく、「今どの業務で、情報や次のアクションが止まっているのか」から始めます。
状況に応じて、取り組む範囲と進め方を整理します。

STEP 01

現状の可視化

営業・顧客対応・顧客データの流れを確認し、時間がかかる作業と情報が途切れる場所を洗い出します。

STEP 02

AI前提の再設計

先に取り組む業務を絞り、AI・ツールに任せる範囲と人が判断する場所を設計します。

STEP 03

ツール選定

既に使っているツールを続けるかから判断し、業務に合うツール構成を選びます。

STEP 04

実装・自動化

設定・データ連携・自動化の構築まで diver 側で実装します。お客様側にエンジニアは必要ありません。

STEP 05

伴走・継続改善

実際の運用を見ながら使い方と仕事の流れを調整し、チームの標準的な進め方として残します。

今の状況を相談する

よくあるご質問

AI導入のテーマが決まっていなくても相談できますか？

はい。まずは、営業や顧客対応のどこに時間がかかっているか、情報がどこで途切れているかを伺います。

特定のAIツールを決めてから相談すべきですか？

営業だけの支援ですか？

会計・労務領域も依頼できますか？

業務の流れが止まる場所から、
AI導入を始めませんか。

自動化する対象は、話をうかがってから一緒に決めます。
まずは、営業・顧客対応の現状をお聞かせください。

自社でAIを活かせる業務を相談する

AI導入を、
受注と継続につながる仕組みに。

ツールが増えても、顧客情報の置き場は増やさない。