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。

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。

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。

AI導入支援・業務自動化支援|営業・顧客対応の仕組みをつくる|diver中心に CRM があり、そのまわりにフォーム、チャット、生成AI、表計算、メール配信、カレンダーの6つが円で並び、それぞれが中心とつながっています。その全体を AIエージェント の輪が囲んでいます。道具は CRM に集まり、AIエージェントはその流れ全体の上で動くことを示しています。
AI導入支援・業務自動化支援|営業・顧客対応の仕組みをつくる|diver中心に CRM があり、そのまわりにフォーム、チャット、生成AI、表計算、メール配信、カレンダーの6つが円で並び、それぞれが中心とつながっています。その全体を AIエージェント の輪が囲んでいます。道具は CRM に集まり、AIエージェントはその流れ全体の上で動くことを示しています。

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)。

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。

01

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。

02

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。

03

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。

01

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

02

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

03

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。

1

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。

2

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。

3

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

状況を聞く

顧客対応や営業活動で、時間がかかること・情報が途切れる場所を確認します。

STEP 02

変える仕事を決める

先に取り組む業務と、関係する人・データ・ツールを整理します。

STEP 03

AIとツールを組み込む

業務に合う構成を考え、必要な設定・連携・実装を進めます。

STEP 04

現場で使える形に整える

実際の運用を見ながら、使い方や仕事の流れを調整します。

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。