ROI事件ファイル No.313｜『AquaCall社の聞こえない成功』

第一章:AIという幻想——導入しても成果が出ない

KAYOUのAARRR事件が解決した翌週、今度は東京から営業支援企業のAI活用に関する相談が届いた。第二十六巻「再現性の追求」の第313話は、AIを導入しても成果が出ない企業が、振り返りの習慣で改善を日常化する物語である。

「探偵、我々はAIテレアポシステムを導入しました。3ヶ月前です。AIが見込み客リストを分析し、最適なタイミングで架電します。しかし、商談化率が全く上がりません。営業8名のうち、成果を出しているのは2名だけ。残り6名は『AIが使えない』と言います」

AquaCall社 の営業部長、港区出身の山口隆は困惑を隠せずにベイカー街221Bを訪れた。彼の手には、AIシステムの導入計画書と、それとは対照的に「成果出ず」と記された営業会議の議事録が握られていた。

「我々は東京で中小企業向けの営業支援ツールを販売しています。主力商品はCRMとSFAの統合システム。営業チームは8名。月間約2,400件のテレアポを実施していますが、商談化率は低迷しています」

AquaCall社のAI導入停滞: - 設立:2018年(営業支援ツール販売) - 年間売上:4.8億円 - 営業チーム:8名 - 月間架電数:約2,400件(1人300件) - 商談化率:AI導入前8% → 導入後8%(変化なし) - AI投資:システム導入費480万円+月額運用費12万円 - 問題:AIを活用できる営業とできない営業で二極化

山口の声には深い焦りがあった。

「問題は、AIの使い方が分からないことです。AIは『この顧客は今週中に架電すべき』と提案します。でも、なぜそう判断したのか分かりません。営業は『AIの言う通りにやったけど断られた』と言います。成果が出ないので、『AIは使えない』という空気が広がっています」

典型的な営業の1日:

営業Aさん(28歳、入社3年目):

午前9:00: AIシステムにログイン。今日の推奨架電リストが表示される。

【AIの推奨リスト】
1. B社(優先度:高)
   理由:Webサイト3回訪問、資料DL履歴あり
2. C社(優先度:中)
   理由:メール開封、リンククリック
3. D社(優先度:低)
   理由:名刺交換後2ヶ月経過
... (計30件)

午前9:15: B社に架電。

「お世話になります、AquaCallの営業Aです。先日、弊社のWebサイトをご覧いただいたようで……」

B社担当者: 「ああ、見ましたけど、今は必要ないです」

通話時間:45秒、結果:断られた

Aさんは首を傾げた。

「AIは『優先度:高』と言っていたのに……なぜ断られたんだろう?」

午前9:30〜11:30: 残り29件に架電。うち商談化:1件(3.3%)

昼休憩後、午後: また別の推奨リストが表示される。同じように架電。同じように断られる。

夕方: 今日の成果:架電60件、商談化2件(3.3%)

「AIは『これが良い』と言うけど、なぜ良いのか分からない。断られた時、何が悪かったのかも分からない。どう改善すればいいんだ……」

一方、成果を出している営業Bさん(32歳、入社5年目):

同じAIシステムを使っているが、商談化率は18%。

Bさんの1日:

午前9:00: AIの推奨リストを見るが、そのまま架電しない。

「まず、AIがなぜこの顧客を推奨したのか考える。Webサイト訪問履歴があるなら、どのページを見たか確認する。資料ダウンロードがあるなら、どの資料か確認する」

午前9:15: B社に架電する前に、準備。

• B社のWebサイトを確認:「業務効率化」がテーマ
• ダウンロードした資料:「営業管理の自動化」
• 仮説:「営業管理に課題があるのでは?」

架電: 「お世話になります、AquaCallの営業Bです。先日、弊社の『営業管理の自動化』資料をダウンロードいただきましたが、現在、営業管理で何かお困りごとはございませんか?」

B社担当者: 「ああ、実は営業の案件管理が属人化していて……」

商談化成功

夕方: 今日の成果:架電60件、商談化11件(18%)

Bさんは毎日、自分の架電内容をメモしている。

「成功パターン:資料DL後の顧客には、その資料のテーマで質問すると話が広がる」

第二章:暗黙知という壁——成功者の方法が共有されない

「山口さん、営業BさんとAさんの商談化率の差は、何が原因だと思いますか?」

私の問いに、山口は答えた。

「Bは経験豊富です。顧客の反応を読み取る力があります。一方、Aはまだ若い。経験が足りません。ただ、Bに『どうやってるの?』と聞いても、『経験だよ』としか言われません。その経験を、どうやってAに教えればいいのか……」

現在のアプローチ(属人化型): - 成果:個人の経験と勘に依存 - 共有:「こうやってる」という口頭説明のみ - 問題:成功パターンが言語化・共有されない

私は改善の習慣化の重要性を説いた。

「経験を閉じ込めてはいけません。KPT——Keep、Problem、Try。何を続け、何が問題で、何を試すか。この3つを繰り返せば、成功パターンは組織の資産になります」

⬜️ ChatGPT｜構想の触媒

「経験を一人に閉じ込めるな。KPTで成功を言語化し、全員の武器に変えろ」

🟧 Claude｜物語の錬金術師

「改善は会議室ではなく、日常の中に宿る。KPTが、振り返りを習慣に変える」

🟦 Gemini｜理性の羅針盤

「KPTは改善の鏡。Keep(継続)・Problem(問題)・Try(挑戦)の3段階で、成果を再現せよ」

3人のメンバーが分析を開始した。Geminiがホワイトボードに「KPTフレームワーク」を展開した。

KPTの3ステップ: 1. Keep(継続):うまくいったことを続ける 2. Problem(問題):うまくいかなかったことを特定 3. Try(挑戦):次に試すことを決める

「山口さん、AquaCallの営業チームに、KPTの習慣を導入しましょう」

第三章:毎日の鏡——15分の振り返りが成果を生む

Phase 1:KPTの導入(1週間)

まず、営業チーム全員にKPTの仕組みを説明した。

ルール: - 毎日、業務終了前に15分、KPTシートに記入 - 翌朝、チーム全員で5分間共有 - 週1回、30分のKPT振り返り会議

KPTシート(テンプレート):

【日付】2025年11月12日
【担当者】営業A

【Keep(うまくいったこと)】
- 

【Problem(うまくいかなかったこと)】
- 

【Try(次に試すこと)】
- 

最初、営業チームは戸惑った。

「何を書けばいいんですか?」

「うまくいったこと、うまくいかなかったこと、次に試すこと。それだけです。例えば……」

Phase 2:1週目のKPT実践

営業Aの1日目のKPT:

【Keep】
- AIの推奨リスト上位5件に集中した
- 午前中に架電を終わらせた

【Problem】
- AIが推奨する理由が分からず、準備なしで架電した
- 60件中、商談化2件(3.3%)

【Try】
- 明日は、AIの推奨理由を確認してから架電する

営業Bの1日目のKPT:

【Keep】
- 資料DL顧客には、その資料のテーマで質問した(成功率高い)
- Webサイト訪問履歴から顧客の関心を推測した

【Problem】
- メール開封だけの顧客は、話が広がらない(断られる)

【Try】
- メール開封顧客には、まず「どの部分に興味を持ったか」を聞く

翌朝の5分間共有:

営業Aは、Bのシートを見て驚いた。

「Bさん、『資料DL顧客にはテーマで質問』って、そういうことだったんですか! 僕は何も考えずに架電してました……」

営業B: 「そうだよ。AIが推奨する理由を見れば、顧客の関心が分かる。それに合わせて話せば、商談化しやすい」

営業A: 「今日から試してみます」

Phase 3:2週目のKPT実践と改善

営業Aの7日目のKPT:

【Keep】
- AIの推奨理由を確認してから架電(商談化率 3.3% → 8%)
- 資料DL顧客には、そのテーマで質問

【Problem】
- Webサイト訪問だけの顧客は、まだ断られることが多い

【Try】
- Webサイトの「どのページ」を見たかを確認する(Bさんの方法)

営業Bの7日目のKPT:

【Keep】
- メール開封顧客に「興味を持った部分」を聞く(成功率向上)

【Problem】
- 電話に出ない顧客が多い(架電タイミングの問題?)

【Try】
- AIが推奨する時間帯ではなく、業種ごとの最適時間を試す
  (製造業:午前10時、IT業:午後3時)

営業チーム全員が、毎日KPTを記入し、翌朝共有する。

すると、成功パターンが徐々に言語化され、全員で共有されるようになった。

Phase 4:1ヶ月後のKPT分析

1ヶ月分のKPTシートを集計し、成功パターンを抽出した。

チーム全体のKeep(成功パターン)トップ5:

1. 資料DL顧客には、そのテーマで質問する(記載回数:32回)
2. 商談化率:18%
3. Webサイトの訪問ページを確認し、関心を推測する(28回)
4. 商談化率:15%
5. メール開封顧客には『興味を持った部分』を聞く(24回)
6. 商談化率:12%
7. 業種ごとの最適時間帯に架電する(18回)
8. 電話接続率:38% → 52%
9. AIの推奨理由を事前に確認する(48回)
10. 商談化率:8% → 12%

これらを「営業ナレッジ集」として文書化し、全員に配布

チーム全体のProblem(共通課題)トップ3:

1. 名刺交換後2ヶ月以上経過した顧客は、話が広がらない(記載回数:42回)
2. メール開封のみの顧客は断られやすい(38回)
3. 決裁者に繋がらない(28回)

これらに対するTry(試す施策)を全員で議論

Phase 5:AIとKPTの連携(2ヶ月目)

KPTで蓄積された成功パターンを、AIシステムにフィードバックした。

AI開発ベンダーに依頼: - 成功パターン5つをAIの推奨ロジックに追加 - AIが推奨理由を提示する際、「資料DL顧客」「Webサイト訪問ページ」などを明示

2ヶ月目の新しいAI推奨画面:

【AIの推奨リスト】
1. B社(優先度:高)
   理由:資料DL(営業管理の自動化)
   → 推奨トーク:「営業管理でお困りごとは?」

2. C社(優先度:中)
   理由:Webサイト訪問(料金ページ閲覧)
   → 推奨トーク:「導入コストについてご相談ありますか?」

営業Aの反応: 「AIが『なぜ』と『どう話すべきか』を教えてくれる! これなら僕でもできる!」

第四章:習慣という資産——6ヶ月後の組織変化

6ヶ月後の成果:

商談化率の劇的向上: - 営業チーム全体:8% → 16%(+100%) - 営業A(元3.3%):3.3% → 14% - 営業B(元18%):18% → 22% - その他6名も平均15%に収束

財務効果: - 月間商談化数:192件 → 384件(+100%) - 成約率(商談→受注):25%(変わらず) - 月間受注:48件 → 96件 - 平均受注単価:120万円 - 月間売上:5,760万円 → 1億1,520万円(+100%) - AI投資回収期間:2.1ヶ月

組織の変化:

KPTの習慣化: - 毎日15分のKPT記入が定着(欠席率:2%) - 毎朝5分の共有会が文化に - 週次振り返り会議で、月間の成功パターンを更新

ナレッジの蓄積: - 6ヶ月で累計720件のKPTシート - 成功パターン:38個を文書化 - 新人営業の立ち上がり期間:6ヶ月 → 2ヶ月

山口の感想:

「AI導入当初、『AIが全て解決する』と思っていました。でも、AIはツールでしかない。使う人間が成長しなければ、成果は出ません。

KPTを導入したことで、営業チームは『なぜ成功したのか』『なぜ失敗したのか』を言語化するようになりました。そして、成功パターンを全員で共有できるようになりました。

今では、新人でも2ヶ月で戦力になります。ベテランの経験が、組織の資産になったのです」

第五章:探偵の診断——改善は会議室ではなく日常に宿る

その夜、KPTの本質について考察した。

AquaCall社は、AIを導入しても成果が出なかった。AIは推奨リストを提示するが、「なぜ」そう推奨するのか、「どう」話すべきかは教えてくれなかった。

KPTで毎日の振り返りを習慣化したことで、成功パターンが言語化された。そして、それが全員で共有され、組織の資産になった。

「改善は一度の会議では生まれない。日常の中で、小さく振り返り、小さく試す。その積み重ねが、組織を変える」

次なる事件もまた、KPTが改善を日常化する瞬間を描くことになるだろう。

「経験を閉じ込めるな。KPTで毎日振り返れ。Keep・Problem・Try。この3ステップが、属人化を組織知に変える」——探偵の手記より

関連ファイル