大東建託、「生成型AI課長」を導入…実践的な商談スキルを学習、生産性向上

●この記事のポイント
・大東建託は営業担当者の教育と支援を行うロールプレイング・システム「生成型AI課長」を導入
・顧客の特徴に合わせた実践的な応対スキルを学べる
・営業担当者の発言に対する顧客の感情変化を可視化することで、営業スキルの客観的な把握と改善を促す

　不動産大手の大東建託は4月、営業担当者の教育と支援を行うロールプレイング・システムの第2弾となる「生成型AI課長」を導入した。「AI課長」構想は2023年に検討が開始され、24年6月より本格的な開発に着手し、10月に第一弾となる「台本型AI課長」が全国展開。そして今回、営業現場の実態に即した「生成型AI課長」が導入された。顧客の特徴に合わせた実践的な応対スキルを学べるもので、従来の「台本型」から進化し、発言内容・音声のAI解析によって営業職の対応力を多角的に評価・指導するシステムだ。働き方改革で時間に限りがあるなかで、AIを活用して省力化しながらもお客様対応の質を向上させ、生産性の向上を目指している。今回は同社に、効果や背後にある課題、そして今後のAI活用について詳しく話を聞いた。

●目次

• 台本型から生成型AIにアップグレードし、AIが顧客役と評価者役を代替
• 人材教育と効率化の両立を目指す
• 段階的に機能実装、課題解決とAI活用の拡大へ

台本型から生成型AIにアップグレードし、AIが顧客役と評価者役を代替

――大東建託の営業支援ロールプレイング・システム「生成型AI課長」はどんなシステムでしょうか。

DX推進部・芦野直樹次長　昨年10月に「台本型AI課長」をリリースしており、ロールプレイングの第2弾です。シナリオベースで弊社営業担当に対して会話スキルを磨く形ではなく、今回は営業担当がお客様と会話をしていく中で、担当者の発言や音声をAIが評価して返答、そのやり取りを通じて「お客様がどう感じたのか」「こういうアプローチをしたほうがいいのではないか」というアドバイスを「生成型AI課長」からもらう仕組みになっています。

　AI が生成したお客様との対話で、営業担当の発言がお客様の気持ちに寄り添えているか、必要な情報をヒアリングできているかなど、営業に必要な要素をそれぞれ定量化した評価でフィードバックし、営業担当の対応スキルを磨く仕組みになっています。

――このシステムを導入するに至った背景・目的は何でしょうか。

デジタル営業推進部・村上勝彦部長　もともと営業活動の中で現場ではお客様の気持ちに沿った会話の訓練の一つとしてロールプレイングがあるのですが、従来は上司がお客様役をして、「この点は良かった。この点は改善すべきだ」とフィードバックしています。その部分をAIに担わせる仕組みです。

　通常であればロールプレイングは3、4人が集まらないとできませんが、日常の限られた時間の中で集まるのは大変なので、生成AIにお客様役と評価者役を演じさせることで、1人でも時間と場所を問わずにロールプレイングができます。

　営業担当の発言を受けて、AIがお客様の感情変化に沿って返答してくれます。指導者が、営業担当に教えたいお客様の属性や考え方のテンプレートをあらかじめ設定しておくことで、AIが設定通りに演じてくれるので、担当者はそれに沿ってお客様とのやり取りを練習できます。感情解析は「警戒心・興味・信頼」という3つの軸で定量化し、感情の動きで返答を返すことに加え感情が営業担当の発言によってどう動いたか、動いた理由は何なのかを可視化してくれる仕組みになっています

人材教育と効率化の両立を目指す

――「生成型AI課長」導入によって期待される効果は何でしょうか。

村上部長　営業時間を確保できるという効果を見込んでいます。支店に集まることで生まれる移動時間のロスがなくなり、本人や上司がその時間を他に使えるようになると期待しています。また、指導のレベルの均一化が図れます。ロープレ（ロールプレイング）は、評価者によって指導や表現の仕方が変わってしまうことが多々あります。

　根底では同じことを言っているにもかかわらず、伝え方が違うと受け取る側が迷ってしまうことがあります。しかし「生成型AI課長」をベースに置けば、あらかじめ指導のポイントをAIに学ばせているので、そのルールに沿った指導がされます。また、評価がデータとして蓄積されていくので、上司は後からロープレの実施内容を詳細に確認して、さらに細かな指導も可能になります。他の訓練事例もデータとして残っているので、適切な話法のナレッジシェアにも活かせます。

――節約できた時間を社員はどのように有効活用するのでしょうか。

村上部長　商談をするために資料を準備したりお客様と面談したりと、日常的にしなければいけないことがたくさんありますが、今は働き方改革で弊社も使える時間が減っています。事前準備もしっかりしてお客様が望んでいるものを提供していこうと思うと、極力そこにしっかり時間を使って準備をして向かわなければいけません。

　そのため、営業に求められる一般的なお客様とのコミュニケーションスキルの訓練は生成AIの力を借りて効率的に実施し、時間が節約できたのであれば、実際のお客様への提供価値の向上につながればと思っています。もちろん上司から部下への指導機会を減らすということではありません。

段階的に機能実装、課題解決とAI活用の拡大へ

――現場からのフィードバックは、どのように行っていますか。

村上部長　ローンチ前にPoC（概念実証）を2カ月実施してきたのですが、全国で19支店を選抜して直接、私が伺って支店長に説明をしました。実際に使ってみると、地域によってお客様の性格的な特徴も都心部と地方とはかなり違ってくるのもあり、そこに寄せていく作業を一緒にやりながら理解を求めてきました。

　現場の方からは「今まで1つの言い方でしか対応できなかったものが、いろいろ繰り返して練習したことで、他の人の話法も目にする機会があって話す幅が広がった結果、お客様と円滑に会話ができるようになった」という嬉しい声は聞いています。

　やはり使っていただいて本当に効果があるかは、お客様の反応が良くなったということでしか測れないので、効果を感じるまで使っていただくためには、いろいろ工夫が必要だろうと感じています。

――顧客の満足度を上げていくためのサイクルは。

村上部長　お客様の満足度を上げるためには、営業担当者が各段階でお客様にとって有益な存在になるような適切な接し方が重要になってくると思います。そのため、生成AIには実際のお客様の応対をよりリアルに再現させることに拘っています。

　営業担当の発言に対するAIの返答は、感情評価に基づいて生成されます。感情評価の結果とその理由が可視化されるので、そこにおかしな判定があればAIにチューニングを加えて、応対の精度を向上させています。

　そのチューニングに力を注いだ結果、現在では概ね適切に反応するところまで来たので、全国展開に踏み切りました。日常の練習をしていく中で、担当者がフィードバックをくれる仕組みもあります。それを検証してAIの判断基準に足りないものがあれば追加していき、辞書として参照させるべきものが必要であればそれを用意していくということを繰り返していくことで、精度はさらに高まっていくと考えています。

――「生成型AI課長」の開発プロセスと工夫・苦労した点は。

芦野次長　全支店一斉に公開するのではなく、まずは一部の支店で利用してもらいそのフィードバックから、改善開発を実施し全支店に展開するという段取りで進めてきました。今後は表情の解析・評価を導入する予定になっています。

　苦労した点は、表情や感情解析です。解析で定量化するのも難しいですが、生成型AIそのものの反応や処理の速度が遅く、その改善がシステム的な課題の1つです。言葉の解析と表情の解析を同時に行わなければならず、レイテンシー発生の原因になっています。言葉と表情の解析処理を効率的に分散化するなど、速度改善を図っていきたいと考えています。

――このほかに貴社として取り組んでいるAIやITの活用について教えてください。

芦野次長　今回の営業職種が使っているAI課長は社内で評判が良く、工事職種や設計職種からも同じようなものが開発できないかという声が上がっています。また、ChatGPTを活用したAIチャットボットを開発し、さまざまな業務で利用しています。例えば災害対応や、営業職種の業務的な問い合せなどに利用しています。その他、当社グループではAIを取り入れた数多くの業務変革を推進しています。

（文＝Takuya Nagata／作家、社会開発家、テクノロジー・エキスパート）