営業AIエージェント：業務・入力・確認の範囲

営業AIエージェントは、指示と提供情報を使い、顧客企業に関する事前準備、問い合わせの確認、フォロー文案などの営業業務を支援します。ツールを与える前に、根拠と権限に基づいて役割を定めます。この設計では営業担当者用の資料を準備します。見込み客への連絡、CRMの変更、確約、成約には、別途承認されたプロセスが必要です。

執筆：Ai Flowi · 公開日：

営業の各役割に範囲を定める

AI営業ボットという言葉は、大きく異なるシステムを指すことがあります。準備アシスタントは承認済み情報を読みます。見込み客評価のアシスタントは分類を提案します。営業会話のアシスタントは、人が確認する回答案を作る場合があります。モデルの流暢な回答を、見込み客への連絡や商談記録の変更の許可と誤認しないよう、役割を明確にしてください。

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営業の役割と権限の対応表
役割必要な入力と出力案権限と確認者
顧客企業に関する事前準備承認済みの顧客企業概要と関連する提案資料から、出典付きの準備メモを作成。資料の参照のみ。営業担当者が最新性と適合性を確認。
見込み客評価の確認提供された問い合わせと文書化された評価ルールから、根拠と不足事項付きの分類案を作成。自動で受け入れや却下は行いません。担当チームが判断。
フォロー文案承認済みの会話要約と許可された次の対応から、メッセージ案と未解決の質問を作成。この設計には送信機能がありません。営業担当者が最終文面を承認。
取引上の確約承認済みの提案と現在の条件が必要になります。この業務はアシスタントの対象から除外。責任者が価格、範囲、提供可否を確認。

見込み客の事実を作らず、営業の背景情報を渡す

承認済みの提案説明、除外事項、見込み客の評価基準、見込み客からの実際の問い合わせを準備します。資料の識別子と改訂日を本文に添えます。予算が書かれていない場合は不明であり、購入意欲が低い根拠ではありません。チームが提供可否を確認するまで、希望納入日は見込み客の希望として保持します。

一般的な指示とアクセスの範囲は、エージェントのガードレールガイドを参照します。営業準備では、提案資料をその見込み客に提供してよい製品の範囲に制限し、無関係な顧客メモを除きます。他の顧客と交渉した条件を見たいという依頼は、営業担当者への質問にし、この見込み客への提案の根拠にはしません。

検索と抽出を別の用途に使う

準備と確認フォームのインターフェースは、Agentの接続リファレンスとStructured Outputのカタログ項目に従います。

標準サービスに週末サポートが含まれるか、見込み客が尋ねる例を考えます。提供された提案説明では対象外ですが、古い会話メモでは交渉できる可能性が示されています。準備メモには現在の除外事項を引用し、見込み客の依頼を保持し、古いメモを未解決の背景情報として示します。次のメッセージ案では営業担当者に例外の確認を求められますが、その例外を提供可能なプランとして記述してはいけません。営業で重要なのは、見込み客の言葉に最も近い文章ではなく、どの資料が回答の根拠として認められるかです。

資料の優先順位ルールで、承認済み提案の版を特定し、矛盾するメモの解決に責任を持つ営業の承認担当者を明示します。正式な根拠となる版がない場合、有用な成果物は両方の出典を示す矛盾の報告です。これらの準備用コンポーネントはカタログに記載されていますが、Ai Flowiによる本番環境でのテストは行われていません。

承認済み知識とモデルのアカウントを準備する

営業向けの取り込みでは、見込み客に提供可能な製品の範囲について承認済みの提案資料を使い、ナレッジベースのリファレンスに従います。モデル設定のリファレンスを通じて、自身の提供元認証情報でモデルを接続します。利用料は提供元から別途請求されます。

設定の支援が必要な場合は、Ai Flowiのエージェントサービスで、範囲を定めた準備業務について相談します。提案するアシスタントには、根拠として使う資料の範囲と確認基準についての合意が引き続き必要です。このガイドは完成済みの営業製品や導入結果を提供するものではありません。

準備アシスタントを設定する

設定例です。実行を記録したテストではありません

  1. Knowledge Base: knowledge_baseに承認済みの提案資料集を選びます。search_queryに架空の提案に関する質問を入れ、include_metadata = trueを維持し、確認可能なtop_kを選びます。retrieve_dataで適用される除外事項を確認します。製品名の一致だけでは営業の回答を正当化できません。
  2. Type Convert: Tableの変換手順を使って、retrieve_dataをinput_dataとして渡し、output_typeに”Message”を選びます。営業担当者が、問い合わせと識別表示付きの提案根拠を含む最終的な業務用Messageを準備します。一致する利点だけでなく、現在の除外事項も保持してください。
  3. Agent: 準備した営業業務をinput_valueに入れます。modelを選び、api_keyを渡し、根拠に基づく準備メモと見込み客の未回答の質問を中心にsystem_promptを書きます。agent_descriptionには「参照専用の営業準備」を設定します。format_instructionsで、見込み客の発言、提案の根拠、次に尋ねる質問案を区別します。
  4. 権限： この準備例ではtoolsを接続しません。カタログにあるという理由だけで書き込みや送信用のツールを加えないでください。提供済みの資料でメモを作成できるため、外部に対する行動を決定する必要はありません。
  5. Structured Output: 確認用の処理のinput_valueにAgent.responseを使います。この処理のmodelを選び、未解決の提案の矛盾を保持するようsystem_promptを書きます。task_type、source_references、missing_information、draft_text、review_requiredを持つoutput_schemaを定義し、schema_name = SalesPreparationReviewを使います。抽出では推論を事実に変えず、不確実性を保持する必要があります。

見込み客評価は独立したルールに基づく確認にする

問い合わせの情報の充足度と見込み客評価ルールを検討する業務には、別のAIによる見込み客評価ガイドを使います。このページでは、その推奨を使える人と未決事項を定めています。生成された分類には、根拠、不足する入力、評価基準の版を添えてください。

受信した問い合わせの記録には、検証済みのSheets受け付けレシピを参照します。受け付けの書き込み成功は、営業判断、CRM連携、連絡の許可を検証するものではありません。組み合わせた業務で必要なテストを決める際も区別します。

営業担当者の確認資料を点検する

出力案には、準備メモ、提案の出典、未回答の質問、次のメッセージ案が含まれます。営業担当者が、提案に関する主張を提供資料までたどれるようにします。値引き、納期の約束、製品機能を示唆する文には、明示的な裏付け資料と承認権限を持つ人が必要です。

予算の欠落、提供できない機能の依頼、提案の版の矛盾、敵対的な指示を含む問い合わせを確認します。アシスタントは矛盾や不足を示すべきです。抽出フィールドだけでなく回答全体も確認してください。整ったスキーマでも根拠のない文章を隠すことがあります。

AI営業エージェントの設計が適さない場合はいつですか？

簡単なフォームのチェックリストで足りる場合はエージェントを使いません。この例は自律的な営業連絡、標準機能としてのCRM同期、売上改善を立証しません。以前の営業会話には古い提案の前提が含まれる場合があります。context_idもn_messagesも、見込み客の記録が分離されたままであることや、記憶した条件が最新であることを証明しません。

複数回の処理で文案を作る場合は、実行した処理工程と提供元への呼び出しを数えて予算を見積もります。最終メッセージを送信しなくても、表現を改善するために繰り返した試行には利用量が発生します。

プラン：Goは年払いで月額USD8から（月払いUSD10）、Plusは月額USD16から（月払いUSD20）、Pro 100は月額USD80から（月払いUSD100）、Pro 200は月額USD160から（月払いUSD200）、Pro 500は月額USD400から（月払いUSD500）。毎月5,000～250,000 Flowi Tokensが含まれ、追加購入も可能です。ノード実行1回につき1トークン。サードパーティのAPIとモデルの利用料金は含まれません。

マーケティング文案の確認は、前工程で認められる主張の範囲を定めます。ウェブサイト変更の確認は、取得と承認の独自の制限の下で、顧客企業に関する事前準備に日付付きの公開根拠を提供できます。