小林 正明

営業・ITコンサルタント向けAIエージェントを作成してみた。 提案書生成を自動化し、コストと生成時間を大幅に削減する仕組み 営業やITコンサルタントの現場では、 面談後の作業に多くの時間がかかります。 ・議事録整理 ・顧客課題分析 ・過去事例の検索 ・提案書作成 これらの作業に、数時間〜数日かかることも珍しくありません。 そこで今回、 面談 → 分析 → 提案書生成までを自動化するAIエージェント（RAGシステム） を構築しました。 営業担当者が面談を録音するだけで、 AIが顧客情報を解析し、提案書を生成します。 💫何より面談中に仮提案が可能！ ◎面談から提案書までの処理フロー 面談を録音 ↓ 音声AIで文字起こし ↓ AIが顧客情報を構造化 （業種・規模・課題） ↓ RAG検索で過去事例を取得 ↓ 最適な提案内容を生成 ↓ PowerPoint提案書を自動生成 処理時間は 約30秒〜1分 従来 提案書作成 数時間〜数日 AI生成 30秒 営業の資料作成時間を大幅に削減できま す。 ◎AIエージェント簡易構成図　 営業担当者 │ │ 面談録音 ▼ 音声AI（Whisper） │ │ 文字起こし ▼ LLM解析 顧客情報抽出 （業種・規模・課題） │ ▼ RAG検索 過去提案DB (pgvector) │ ▼ LLM生成 提案内容生成 │ ▼ PPT自動生成 (PptxGenJS) │ ▼ 提案書完成 30秒〜1分 ◎コスト比較（大手CRM＋AI構成との比較） 営業支援システムとして よく使われる大手CRMの参考価格は次の通りです。 例：⚠️契約内容にて費用は変わります。 Starter 約3,000円 / ユーザー / 月 Pro 約12,000円 / ユーザー / 月 Enterprise 約21,000円 / ユーザー / 月 Unlimited 約42,000円 / ユーザー / 月 例えば営業チーム 10人規模 の場合 CRM費用 Starter 約30,000円 / 月 Enterprise 約210,000円 / 月 さらにここに ・AI API ・RAG検索基盤 ・ストレージ が追加されます。 結果として 月20万〜50万円規模 になるケースも珍しくありません。 今回のAIエージェントの運用コスト 今回の構成では ・AI推論 ・DB ・ベクトル検索 ・認証 ・ストレージ を統合しています。 月額コスト AI推論 約5ドル データベース 約25ドル ホスティング 約20ドル 合計 約50〜100ドル / 月 つまり 大手CRM＋AI構成と比較すると 約20分の1〜30分の1 のコストになります。 ◎Groqを採用した理由 今回のAIエージェントでは LLM推論基盤にGroqを採用しています。 理由は大きく3つあります。 1 AI生成速度が非常に速い GroqはGPUではなく LPU（Language Processing Unit）という AI専用チップを使っています。 そのため生成速度が非常に高速です。 数百トークン / 秒の生成速度を持つモデルもあり リアルタイム処理に適しています。 営業面談の解析や提案生成を 数十秒以内で実行できます。 2 AI推論コストが非常に安い Groqの代表的モデル LLaMA 70B 入力 0.59ドル / 100万トークン 出力 0.79ドル / 100万トークン 例えば 面談1件 入力 1000トークン 出力 1000トークン この場合 AIコスト 約0.001ドル 月100件処理しても 約3〜5ドル 程度になります。 3 オープンモデルを使える Groqでは LLaMA Mixtral Gemma などのオープンモデルを使えます。 そのため ・AIベンダーロックインを回避 ・RAG構成と相性が良い ・カスタム設計が可能 というメリットがあります。 ◎AI導入で営業はどう変わるのか AIが普及すると 営業の役割は2つに分かれます。 資料を作る営業 課題を見つける営業 前者はAIが代替しやすく 後者の価値はむしろ高くなります。 つまり 営業の役割は 資料作成 ↓ 顧客課題の発見 へと変わっていきます。 今回作ったAIエージェントは その前提で設計しています。 ◎最後に RAGと生成AIを組み合わせたAIエージェントは 営業やコンサルティングの働き方を大きく変える可能性があります。 面談 分析 提案 この一連の流れが AIによってリアルタイム化する時代が近づいています。 今回のシステムはまだPoC段階ですが 営業DXの新しい形が少し見えてきました。 AI時代の営業について 皆さんはどう考えますか。 最後まで読んでいただきありがとうございます😊