訪問営業の録音がたまっていても、所長が聴き直す時間を取れず、指導に使えないことがあります。商談解析を検討するなら、自社の売り方に沿った判定と、気になった場面の音声をすぐ聴けることを確かめてください。想定する運用は、AIが出した点数や要約を手掛かりに、所長が指導する形です。この記事では、訪問営業の録音を指導に使うための商談解析の始め方を説明します。
記事の要点（図解1分）
AIが段階・時間・反応から場面を選び、声の調子は所長が確かめます。
AIで要約・質問をする
※ 開いたAIの入力欄に文が入っていない場合は、下のプロンプトをコピーして貼り付けてください
記事 https://n-v-l.co/blog/sales-call-analysis を読み、次の形で答えて。私について知っている情報があれば前提にする。 1.結論1文 2.記事の具体例3つ（企業名・サービス名・数字入り） 3.読む価値がある見出し2つ＋理由 4.私の会社に効くか（私を知っていれば当てはめ、不明なら判定質問3つ） 5.末尾に「答えてもらえれば、記事とサイト（https://n-v-l.co/）をもとに打ち手と記事にない部分を分けて答えます」 1500字以内。記事にないことは書かない。
ご利用中のAIで記事の要約を作成。その後、記事とサイトの内容をもとに、あなたのご質問に回答します。
商談解析で分かることと人が聴く場面
商談解析で分かるのは、スクリプトに沿った話し方、場面ごとの時間、顧客の反応です。声の調子や間は、AIの結果から気になる場面を選び、所長が音声で確かめます。
岡田全件録音していても、本社の数名が抜き取りで聴いている会社があります。商談解析が合うのは、録音はできているけれど、解析の仕組みを自作できない会社です。自作の仕組みで足りている会社には、追加のツールは要りません。
顧客の反応を見る3つの観点
商談の中身は、スクリプトの段階ごとに、言うべきことを言えたかで測ってよいですか？
岡田基本的にはそれでよいですが、顧客の反応も大事です。反応を見るときは、次を確認します。
- 沈黙や間
- 金額を聞いたときの反応
- 相づちや質問の数
営業担当者どうしを比べるときは、同じ客層・同じ商材の商談で比べます。アポイントが紹介か飛び込みかという、会話以外の条件も成約率に関わります。
相づちの意味は声の調子と間で確かめる
AIの要約では、顧客が「そうだね」と前向きに答えたことになっています。そのまま受け取ってよいですか？
岡田「そうだね」も、しみじみ言ったのか、あっさり言ったのかで意味が違います。文字起こしだけでは分かりません。指導するなら、声の調子と間を聴きます。AIによる感情の推定は参考程度です。
商談の最後で失敗したという要約でも、断られたのか、顧客が忙しくて話せなかっただけなのかは、音声を聴かないと分かりません。気になった商談を選んで聴きに行きます。
所長は、指導の根拠にする場面を、前後の会話も含めて再生します。
対面の商談解析は録音の欠落を確かめる
対面の商談解析では、まず必要な会話が録音に残っているかを確かめます。訪問先に同席者がいることや商談が長いことだけで、解析を諦める必要はありません。
同席者や長さだけで解析を諦めない
岡田家族が加わって3人で話す商談も、スマホを胸ポケットに入れて顧客の声が小さくなった録音も、解析に使えると考えています。2時間を超えること自体も、使えなくなる理由にはなりません。車や風の音が入った部分は除外してよく、外の音が多くても解析に使えた商談はあります。
録音を解析に使えるかという岡田の見解と、製品ごとの認識精度は分けて考えます。使うツールで、自社の録音を試してください。
Google Cloudの音声認識の公式資料では、過度な雑音や反響が認識精度に影響すると説明しています。複数人の同時発話や音量差によって、音声が雑音とみなされる場合もあります。 参照：おすすめの方法｜Google Cloud
試す際は、顧客が小声で答えた場面などを選び、文字起こしと音声を照合してください。自社の録音で必要な発言を拾えるかが、利用を判断する材料になります。
録り忘れと途中で切れた録音を確認する
岡田解析に使えなくなる原因は、録り忘れや、録音が途中で切れることです。使えない録音は使わず、1件ずつ直そうとはしません。
録音が途中で終わっていたら、その後の説明や顧客の返答の有無は確かめられません。録音にない発言は判定の根拠にせず、必要な場面まで記録できた商談を解析の対象にします。
商談解析は1支店で判定を合わせて始める
商談解析は、1支店・5人くらいで試し、AIの判定を所長が録音で確認してから全支店へ広げます。広げる前に、自社のスクリプトのどの段階まで進んだかを、所長とAIが同じ基準で判断できるか確かめてください。
録音から全支店へ広げる4つの手順
1支店から始めて全支店へ広げる場合は、どの順で進めますか？
岡田最初は1支店・5人くらいで試す形です。次の順で進めます。
- 対象の支店での録音開始
- スクリプトの段階の登録
- 所長の音声確認による、AIの段階の判定の調整
- 全支店への拡大
支店ごとに商品や売り方が違う会社は、商品ごとに1支店ずつ選びます。スクリプトがなく、段階を比べられない会社は、先にスクリプトをそろえます。
録音をすでに始めている支店なら、既存の録音で段階を判定できるか確認します。録音件数が増えたことと、指導に使える解析結果が得られたことは、分けて判断してください。
見積もり前の顧客の発言を確かめる
AIの段階の判定と所長の判断が食い違わないか、最初に確かめるのはどの場面ですか？
岡田見積もりの前です。成約率の高い人は、見積もりを出す前に、顧客の「今すぐ・お宅で・あなたに」がそろっています。段階の区切りは顧客の発言で決まるため、営業担当者の行動で見分けるAIの判定とはずれることがあります。
1回の訪問で契約まで進む商談は、場面の並びも目安どおりにはなりません。判断が割れたときは、会社の基準を言葉で決め直します。
商談解析ツールは自社の売り方で選ぶ
商談解析ツールは、自社のスクリプトで判定できるかと、確認したい場面の音声をすぐ聴けるかで選びます。録音できることに加え、所長が結果を確認し、基準を直せることが必要です。
試すのは、次の2つです。
- 解析の機能：自社のスクリプトの段階での判定、判定基準の修正、場面の時間の比較
- 音声の確認：該当する場面の再生と、言ってはいけない言葉の候補表示
解析の機能で確かめる3つの項目
岡田採点の基準は、売り方ごとに分けないと合いません。解析の機能では、次の3つができるかを確かめます。
- 自社のスクリプトの段階での判定
- 判定基準の自社での修正
- 営業担当者や支店ごとの場面の時間の比較
該当する音声をすぐ聴けるか確認する
岡田該当する場面の音声を、探さずにすぐ聴けるかも確かめます。言ってはいけない言葉を拾う機能は、所長が聴く候補として表示する作りかを見ます。AIが自動で断定すると、誤検知によって信用を失うからです。
説明をしたかどうかは、AIで判定しやすい内容です。一方で、言い換えていても顧客が同じ意味に受け取る表現の判断は難しく、所長が音声を聴く必要があります。
商談解析を続けるために決める4つの項目
商談解析を続けるには、導入前に解析結果を見る人を1人決めてください。決めずに入れると、録音がたまるだけになります。
決めることは次の4つです。
- 利用目的（最初は育成）
- 解析結果を見る人
- 録音率の目標
- 点数を手掛かりに、所長が音声を聴いて指導する時間
導入前に共有する3つの項目
録音はたまっているのに、解析結果が見られなくなるのはなぜですか？
岡田所長が「確認する時間が取れない」と言って、ツールを入れているだけになることがあります。導入前に決めるのは、次の項目です。
- 利用目的
- 解析結果を見る人
- 録音率の目標
営業担当者が嫌がるのは、録られることよりも、聴かれて批評されることです。逆に、自分から聴いてほしいと言う人もいます。点数は最初は育成に使い、慣れてから評価にも使うと考えています。
利用目的を説明するときは、育成と人事評価のどちらに使うのかを明確にします。途中で利用目的を変える場合も、営業担当者への説明が必要です。
点数を手掛かりに所長が聴いて指導する
岡田AIの指摘は一辺倒になりやすく、営業担当者に直接返すと嫌がられます。点数は聴く場面を選ぶ手掛かりにして、所長が音声を聴いて指導します。
確認する時間が限られる場合は、成約率の低い人の商談や、失注した商談から選びます。段階の達成率が低い商談や、顧客の反応が悪い場面も候補です。
録音を聴いても理由が分からないときは、音声に残らない情報を確かめてください。
岡田顧客の表情や商談前後のやり取りが、成約率の差に関わることもあります。金額を聞いた瞬間の表情を見た方がよい場面もあります。
必要に応じて営業担当者に当時の状況を聞き、その内容と解析結果を合わせて指導内容を決めてください。
まとめ｜録音から指導につなげる準備を
商談解析を試す支店を決めたら、現在のスクリプトと録音を用意してください。所長が自分の判断とAIの判定を比べ、気になった場面をすぐ再生できるか試します。
岡田所長が録音を聴いて、段階の判定を合わせる作業は必要です。結果を見る人は、導入前に1人決めておきます。
全支店へ広げる前に、所長が確認して指導に使えた商談を振り返りましょう。商品や売り方が違う支店は、それぞれの基準で確かめてください。
エンジニア出身。大阪大学在学中から複数のプロダクトを立ち上げ、2019年にNOVEL株式会社を設立。上場企業を含む60件以上のAI導入・システム開発を支援し、見積もりと要件定義は自ら担当する。著書『2冊目に学ぶ ChatGPTプロンプト攻略術』（C&R研究所、2024年）。
社内のエンジニアや代表への取材と、お客様の導入支援の記録をもとに記事を作っています。NOVELは上場企業を含む60社以上のAI導入・システム開発を支援し、商談解析AI「DOKO」などの自社製品も開発しています。
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