AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの営業が『AIで勝率を出せる』って騒いでましてね。本当に数字で判断できるものなんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、端的に言うと『過去の案件データをもとに、その案件が期内に受注する確率を数値化する』仕組みですよ。一緒に工程を見ていけば、導入可否の判断ができるんです。
なるほど。でも我々はB2Bの商談で件数自体が多くない。そんなデータが少ない状況でも使えるんですか？
いい質問ですよ。確かにB2Bはトランザクションが少ないですが、本稿では『特徴量設計と回帰モデル』で安定させています。要点を三つで言うと、1)過去案件の属性を丁寧に作る、2)回帰（regression）という確率を出す手法でモデル化する、3)モバイルで現場に届ける、です。
で、回帰っていうのは要するに点数を出して順番を付けるってことですか？我々が日常で使う「確率80％」みたいな数になるんですか？
その理解で合っていますよ。ここで使う回帰（regression）＝回帰分析は、案件ごとに受注確率のような連続的な数値を予測する手法です。実務的には「何％の確率で今四半期に受注するか」を数値で出して優先順位付けに使えるんです。
それは便利そうですが、うちの営業はクラウドも苦手でスマホ経由で見る習慣もない。現場に落とし込めるんでしょうか。
現場導入は大事な視点ですね。論文の実装例ではモバイルアプリで営業が手元で確認できるようにして成功率を見せています。ポイントは画面をシンプルにすること、また営業の行動を数値化して改善サイクルを回すことですよ。
で、投資対効果（ROI）ですよ。モデル作るのにエンジニアとデータ整備にコストがかかるわけで、それに見合う成果は見込めるんでしょうか。
鋭い問いですね。論文は実データで精度評価を行い、従来の手作業評価よりも営業成果の予測精度が高く、効率向上につながる点を示しています。導入の判断基準は三点、1)現在のデータ整備状況、2)トップダウンでの運用ルール、3)数値を使ったPDCAが回せるか、です。
そのPDCAって現場の抵抗が出そうです。例えば営業が『この数値は間違っている』って言い出したらどうするんですか。
重要な点ですよ。ここは『説明可能性（explainability）』の工夫が必要です。数値の根拠を簡単に示し、営業側のフィードバックをモデル改善に取り込む設計が欠かせません。最初から完璧を目指さず、現場と共に改善する姿勢が肝心です。
これって要するに、AIが営業を全部やるのではなく、優先順位付けと意思決定の補助をするってことですか？
そのとおりですよ。まさに補助ツールです。使い方を誤ると逆効果になるので、運用ルールと現場教育を必ずセットにします。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。ではまずデータの棚卸と、試験的に数チームで導入して効果を見るという段取りで進めてみます。要は『過去データで学んだ確率を現場判断に使う』、こう説明すればいいですね。
素晴らしいまとめですね！その言い方で現場に共有すれば納得が得られやすいです。では次のステップとして、必要なデータ項目と最低限の体制をリストにしてお渡ししますよ。
1.概要と位置づけ
結論から述べると、本研究が最も変えた点は「営業案件ごとに期内受注確率を数値化し、従来の属人的評価を定量的な優先順位付けに置き換えられること」である。本稿は過去の商談データを特徴量に変換し、回帰モデル（regression 回帰分析）で確率を予測する実務寄りの枠組みを示した。ビジネス上の意味は単純で、限られた営業資源をより効果的に配分できる点にある。従来の経験則頼みの営業判断はチーム間でばらつきが出やすく、リソース配分の非効率を招いていた点を、本研究はデータ駆動で是正する提案として位置づけられる。さらにモバイルアプリなど現場実装を念頭に置いた点で、経営層の意思決定支援に直結する実用性が高い。
2.先行研究との差別化ポイント
従来研究はB2Cの大量取引を前提にした手法が多く、B2Bの少件数かつ変動の激しい商談環境には適合しにくかった。本研究はB2Bの特性を踏まえ、ノイズの多いデータや事象の希少性に対処する特徴量設計と回帰ベースの枠組みを提示している点で差別化される。加えて、評価の際に営業の手動評価と比較して利得（gain）を示すなど、現場導入に向けた実務的評価を行っている点も特徴だ。モデル性能だけでなく運用面、つまり現場が受け入れやすい提示方法やアプリ連携を重視している点が実用性を高めている。総じて、学術的な精度追求だけでなく、企業の営業プロセスに落とし込む実装知見を示した点が最大の差異である。
3.中核となる技術的要素
本研究の中核は「特徴量設計」と「回帰モデル」にある。特徴量設計とは、商談の規模、顧客の業種、過去の商談履歴、提案フェーズなどの情報を数値やカテゴリに変換する工程であり、これは機械学習の成否を左右する重要な前処理である。回帰（regression 回帰分析）とは、各案件が期内に受注する確率という連続値を予測する手法で、分類モデルとは異なり確率そのものを出力できる点が使い勝手を高める。さらに本稿では、データの偏りや少数サンプルへの対処、モデルの汎化を考慮した評価設計が述べられており、実務で再現可能な工程を示している。説明可能性のために、予測値の根拠を営業に示す工夫も技術要素の一つである。
4.有効性の検証方法と成果
有効性の検証は企業の実データを用いた後向き検証（backtesting）で実施され、モデルの出力と実際の受注結果を比較することで評価されている。指標としては精度のみならず、営業効率改善を示す利得（gain）や、チーム間での評価一貫性の向上も示されている。結果として、手作業による評価よりも売上予測の精度が向上し、適切な案件選別ができることが確認されたと報告されている。重要なのはこの検証が単なる実験室的評価ではなく、モバイルアプリを介した現場利用想定での評価に踏み込んでいる点で、導入時の期待値を現実に近い形で提示している。したがって、経営判断に必要なROIの勘定に役立つエビデンスを示している。
5.研究を巡る議論と課題
主要な議論点はデータの質と量、モデルの説明性、そして運用面での受容性である。まず、B2Bの取引は件数が限られるため、十分な学習データを確保する方法論が課題となる。次に、営業がモデルを信頼して使うための説明可能性確保が必要で、数値の裏付けや要因提示が重要である。最後に、モデルを単なる数値化ツールで終わらせず、営業の行動変容につなげる運用設計が不可欠で、ここは人とプロセスの問題として継続的改善が求められる。これらの課題は技術的解決だけでなく組織変革とセットで取り組む必要がある。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は顧客購買イベントの時系列モデルや相互興奮プロセス（self/mutual-exciting point process）など、より動的に購買行動を捉える手法の適用が期待される。また、営業リソースの最適化問題にグラフマッチングや最適化手法を組み合わせる研究も進むだろう。運用面では現場フィードバックをモデルに反映するオンライン学習や、モデルの説明性を高める可視化手法の実装が重要になる。最終的には、数値化した勝率を用いた意思決定フローを社内に定着させ、継続的なビジネスインパクトを生むことが目標である。
検索に使える英語キーワード: sales pipeline, win propensity, regression, B2B sales forecasting, sales assistant mobile application
会議で使えるフレーズ集
「過去の商談データを基に、各案件の期内受注確率を数値化する提案です」
「まずはパイロットで二、三チームに導入し効果を検証しましょう」
「本件は判断の補助であり、最終意思決定は営業責任者に残ります」
