モビリティDX 営業支援 AI業務OS 全体像
Will Smart様の成長を、営業の生産性 から加速する構想です。展示会で交換した名刺・自治体の公募・交通事業者の動きを起点に、①リード発掘→②アプローチ→③商談→④提案書・概算見積→受注→フォローまでをAI／n8nで一気通貫。営業担当は事務から解放され、「商談で喋ること」だけに集中 できます。今お使いのツール（Salesforce・kintone・Googleカレンダー・Gmail・Slack・Zoom 等）はそのまま活かし、n8nで束ねて自動化 します。※本モックは提案時点の仮定に基づく画面イメージです。実際の機能・運用はクライアント様との協議で確定します。
各ページの
今期の新規リード
428件
AIアプローチ送付
1,240通
アポ獲得 63件（返信率+8.4pt）
提案書・概算見積ドラフト
96件
1件あたり 半日→10分
2
企業リサーチAI
モビリティ業界特化で
4
アプローチ生成
メール／トーク台本を
6
CRMへ同時転記
Salesforce／kintone
7
提案書・概算見積
要件から受託開発の
8
次アクション通知
Slackへ即通知・
◎
経営DB・売上予測
勝ちパターンを
新規獲得の自動化
展示会の名刺・自治体公募・交通事業者の動きを「眠る資産」から「攻めるリスト」へ 。AIが企業リサーチとホット度採点を行い、個別最適なアプローチ文面まで自動生成。PFSが最も成果を出してきた領域 です。
展示会名刺 公募ウォッチ リード発掘AI アプローチ生成
商談前後のフル自動化
商談準備・議事録・CRM入力・技術部門への連携という事務作業（約7割）を丸ごと自動化 。少数精鋭の営業組織が、1人あたりの商談数を増やせます。
事前リサーチ 議事録自動化 同時転記
提案・見積・育成の高速化
受託開発の重荷である提案書と概算見積のドラフトを自動生成 。さらに商談をAIが採点し、勝ちパターンを組織のナレッジへ。属人化を解き、受注率を底上げします。
提案書AI 概算見積AI AI営業マネージャー
リード発掘AI 名刺・公募・問い合わせを取り込み、企業リサーチ＋ホット度スコアで「今すぐ攻める先」を提示。
AIアプローチ生成 相手ごとに刺さるメール・電話トーク・フォーム文面を自動作成。n8nで送信し返信を検知。
商談・議事録・同時転記 商談録画→文字起こし→要約・次アクション→CRM同時転記＋通知。入力ゼロに。
提案書・概算見積AI 議事録の要件から、受託開発の提案骨子と工数ベースの概算見積をドラフト生成。
各機能で得られる効果 は右端タブ「導入効果」に整理しています。各機能タブの下部にも、その機能単体で得られる効果を記載しています。
営業担当の一日は、実は約7割が事務作業 （準備・議事録・入力・部門連携）に費やされがちです。ここは、その事務を丸ごと自動化し、担当は「商談で喋ること」だけに集中 する形をつくるレイヤーです。展示会名刺の取り込み、またはGoogleカレンダーへの商談登録を起点 に、相手企業リサーチ・Web会議発行・想定問答・案内メール下書きまで自動生成。商談後は録画を検知して議事録・CRM転記・次アクション通知まで自動で流れます。今お使いのツール（Salesforce・kintone・カレンダー・Gmail・Slack・Zoom 等）はそのまま活かし、n8nで束ねて自動化 します。※本モックは提案時点の仮定に基づく画面イメージです。実際の機能・運用はクライアント様との協議で確定します。
Before（現状）
相手企業のリサーチ、提案準備、議事録、CRM入力、技術部門への連携依頼に時間を取られ、肝心の「お客様と話す」時間が圧迫される。少数精鋭ほど痛手。
After（AI業務OS）
前後の事務はAI／n8nが自動処理。担当は人にしかできない「商談・関係構築」 に集中でき、1人あたりの商談数と提案数が増える。
2
企業リサーチAI
相手企業・担当・
3
Web会議発行・調整
Zoom URL発行・
5
準備完了＋下書き
Slack通知＋
6
録画を自動検知
Zoom録画アップを
7
文字起こし・振り返り
議事録＋改善点を
8
CRMへ同時転記
Salesforce／kintone
「カレンダーに日程を入れる」と「商談で喋る」だけ 。その前後の準備・記録・入力・通知は、すべて自動で流れます。
■ 相手企業リサーチ（要約）
みなと臨海バス株式会社（乗合・貸切バス／保有車両約180台）。今春に湾岸エリアで新路線の実証運行を発表。停留所での運行情報のデジタル表示 とMaaSアプリ連携に関心があると想定。決裁は運輸部長＋経営企画クラス。
■ 商談で刺さりそうな論点（AI提案）
1
Smart MaaS-signage で「バスと鉄道の情報を1画面に」統合表示を訴求
2
複数拠点を1つのCMSで集中管理できる運用負荷の軽さを提示
3
実証運行のスケジュールに合わせた段階導入プランを用意
みなと臨海バス様 商談 事前準備 完了 」を通知しました。担当は内容を確認するだけです。
宛先：みなと臨海バス様 件名：新路線でのデジタルサイネージご相談・オンライン打合せのご案内
お世話になっております。株式会社Will Smartの田村でございます。先日はオートモーティブ ワールドにてお立ち寄りいただき誠にありがとうございました。新路線でのバス運行情報表示の件、下記日程でオンライン打合せをご案内いたします。当日はSmart MaaS-signageの事例と、貴社実証スケジュールに沿った進め方をご提案できればと存じます。
AIは下書きまで、送るかどうかの判断は人 が握ります。
■ 議事録（要約）
新路線12停留所のうち、まず主要4拠点でSmart MaaS-signageを試験導入する方向。バス・鉄道の情報統合表示に強い関心。予算感は初年度で〜1,200万円。次回、技術部門同席で構成案と概算見積を提示する運びに。
■ 商談振り返り（AIコーチング）
導入イメージの共有は良好。予算・決裁フローの確認がやや後手 に回ったため、次回冒頭で「予算枠と決裁時期」を確認推奨。競合（他サイネージ）比較の論点は未提示 → 早めに差別化材料を提示すると有利。
■ 次アクション（自動登録＋通知）
2
4拠点の現地レイアウト資料を先方へ共有
〜09/29 CRMへ同時転記し、次アクションをSlackと技術部門チャンネルへ通知しました。提案書・概算見積の自動生成は
機能④ 提案書・概算見積AI へ。
「線」の部分をn8nが担います。 どんなシステム・ツールでも、n8nでつなげさえすれば自動化が可能です。
「考える」部分は生成AI が担当。既存資産を活かしながら、段階的に内製化まで支援します。
営業は「喋るだけ」に集中 準備・議事録・入力・部門連携の事務を撲滅。人にしかできない商談・関係構築に時間を振り向けられる。
少数精鋭でも商談数が増える 55名規模でも1人あたりの生産性が上がり、上場後の成長スピードに営業がついていける。
既存ツールを活かせる Salesforce・kintone・カレンダー等を置き換えず、n8nで束ねて自動化。導入ハードルが低い。
展示会（オートモーティブ ワールド等）で交換した名刺の山、Webからの問い合わせ、自治体の交通系公募情報 ── これらはそのままでは資産になりません 。AIが1件ずつ企業をリサーチし、モビリティ業界特化の観点で「今すぐ攻めるべき先」をホット度スコアで提示 。営業担当は、優先順位の高いリードから動くだけになります。※本モックは提案時点の仮定に基づく画面イメージです。
—
—
—
企業／団体 業種 AIが検知したシグナル 相性商材 ホット度 推奨アクション
「AIでリード選別・スコアリング」を押すと、優先順位順に並びます。
名刺が「即・攻めリスト」に 展示会後の名刺を放置せず、翌日にはホット度順のフォロー先が並ぶ。商機を逃さない。
自治体公募を取りこぼさない 地域交通・MaaS関連の公募をAIが常時ウォッチし、締切前に自動アラート。
属人的な「勘」を標準化 見込み度の判断基準をAIが統一。ベテランの目利きを組織の仕組みにできる。
選別したリードごとに、相手企業の状況に合わせたアプローチ文面 をAIが自動生成します。定型のテンプレ一斉送信ではなく、「相手が今困っていそうなこと」から書き起こした個別最適な文章 。メール／電話トークスクリプト／問い合わせフォーム文面の3チャネル分を同時に用意し、n8nで送信・返信検知まで自動化します。※本モックは提案時点の仮定に基づく画面イメージです。
臨海
みなと臨海バス株式会社
乗合・貸切バス／新路線の実証運行を発表 決裁：運輸部長
Smart MaaS-signage 運行情報表示
AIが相手企業に合わせて文面を作成中… 検知シグナル・商材・決裁者を踏まえて最適化しています
PFS自身が実践する「Giver精神」の営業 を型にしています。売り込みから入らず、まず相手の課題仮説を提示し、価値を先に渡す。
みなと臨海バス
運輸部 ご担当者様
先日はオートモーティブ ワールドにお立ち寄りいただきありがとうございました。株式会社Will Smartの田村と申します。
新路線の実証運行の発表を拝見しました。停留所での運行情報の見せ方や、バス・鉄道をまたいだ案内は、利用者の分かりやすさに直結する一方、拠点が増えるほど運用が重くなりがちかと存じます。
弊社のSmart MaaS-signageは、複数拠点を1つのCMSで集中管理でき、バスと鉄道の情報を1画面に統合表示した事例がございます。実証スケジュールに沿った段階導入の考え方も含め、15分ほどご共有できればと存じます。
来週で15分、オンラインでお時間いただけないでしょうか。
【つかみ】
展示会でお名刺交換させていただいたWill Smartの田村です。お時間1分だけよろしいですか？
【要件】
新路線の実証運行の件を拝見しまして。停留所の運行情報表示、拠点が増えると更新や管理が大変になりがちですよね。
【価値提示（Giver）】
実は複数拠点を1画面のCMSでまとめて管理できる仕組みがあり、バスと鉄道を統合表示した事例もございます。
【軽い一歩】
参考事例だけでも一度お持ちできればと。来週15分ほど、オンラインいかがでしょうか？
③フォーム／SNS文面
みなと臨海バス ご担当者様
Will Smartの田村と申します。新路線の実証運行の発表を拝見しご連絡しました。
停留所の運行情報表示について、複数拠点を1つのCMSで集中管理し、バス・鉄道を統合表示した事例がございます。実証スケジュールに合わせた段階導入も可能です。
参考事例のご共有だけでもと考えております。15分ほどお打合せのお時間をいただけますと幸いです。
送信タイミングを最適化して配信 し、開封・返信を検知。返信があればリードを自動で「ホット」へ昇格し、担当のカレンダーに商談枠の候補を提示します。
アプローチ作成がゼロ工数 1件ずつ調べて書く時間を撲滅。ホットリードへ即日アプローチできる。
返信率が上がる 相手の状況に合わせた個別最適な文面で、テンプレ一斉送信より反応が取れる。
新人でもベテランの型で書ける PFS流のGiver設計をAIが再現。営業の質を担当者に依存させない。
商談は「人が喋る」唯一の工程。その録画をトリガーに、AIが文字起こし→要約→次アクション抽出 を行い、n8nがSalesforce／kintoneへ同時転記 。担当が議事録を書いたりCRMに入力したりする作業はゼロになります。パイプラインは自動で最新化され、停滞案件や高確度案件は担当・上長へ自動通知されます。※本モックは提案時点の仮定に基づく画面イメージです。
4
CRM同時転記
Salesforce／
議事録要約
主要4拠点で試験導入の方向。バス・鉄道統合表示に強い関心。次回、技術同席で構成案・概算見積を提示。
ゼロ 。上記はすべてAI／n8nが自動で記録・更新しました。
🤖 営業支援AI → #sales
みなと臨海バス様の商談、議事録とCRM転記が完了しました。確度がB→Aへ上昇。
🤖 営業支援AI → @田村
次アクション3件を登録しました。最短期日は「技術部門へ概算見積依頼（〜09/26）」です。
🤖 営業支援AI → #tech-連携
みなと臨海バス様の構成案・概算見積のご依頼です。要件は議事録リンクをご参照ください。
田村（営業）
ありがとう、助かる。次回商談だけ調整します。
自動集計 。滞留している案件（次アクション未設定・◯日連絡なし）はAIが検知し、担当と上長へリマインドします。
議事録・入力がゼロ工数 商談後の事務が消滅。担当は次の商談へすぐ動ける。
案件が「見える」経営に パイプラインが常に最新。上場企業に求められる予実管理・見通しの精度が上がる。
失注リスクを早期に検知 滞留案件をAIが自動でアラート。放置による取りこぼしを防ぐ。
受託開発の営業で最も時間がかかるのが提案書と見積の作成 です。商談の議事録から要件を構造化し、AIが「課題→ソリューション→システム構成→スケジュール」の提案骨子 と、過去案件をもとにした工数ベースの概算見積 をドラフト生成。技術部門は「ゼロから作る」のではなく「AIのたたき台をレビューする」だけになります。※概算見積は過去案件パラメータに基づく参考値です。最終見積は技術部門の精査を前提とします。
主要要件
バス・鉄道の運行情報 統合表示／複数拠点をCMS集中管理
Before
営業が要件を整理し、技術に相談し、提案書を書き、見積を積む。初回ドラフトまで半日〜数日 。担当により品質もバラつく。
After
議事録から約10分でたたき台 。技術部門はレビューと精査に集中。提案スピードが上がり、失注前に一手打てる。
—
—
1. 課題
新路線の複数停留所で運行情報を分かりやすく表示したいが、拠点増に伴う更新・管理負荷とバス／鉄道の情報分断が課題。
2. ソリューション
Smart MaaS-signageを中核に、複数拠点を1CMSで集中管理。運行管理データとMaaSアプリを連携し、バス・鉄道を1画面へ統合表示。
3. システム構成
サイネージ端末（4拠点）／配信CMS（クラウド・AWS）／運行データ連携API／集中監視。将来12拠点への拡張を見据えた構成。
4. スケジュール（案）
要件定義（3週）→設計・開発（8週）→現地設置・試験（3週）→実証運行と並走で本稼働。
項目 内容 概算
要件定義 現地調査・要件整理 120万円 CMS構築 配信・集中管理（クラウド） 280万円 運行データ連携 API連携・統合表示 240万円 サイネージ端末 4拠点分・設置込み 320万円 試験・実証並走 調整・運用支援 160万円 概算合計（税別） 1,120万円
参考概算 です。実際の見積は技術部門による精査を前提とし、要件確定後に確定します。
提案スピードが劇的に向上 半日〜数日のドラフト作成が約10分に。競合より早く提案できる。
技術部門の負荷を軽減 ゼロから作らず「レビューする」だけ。少人数の技術リソースを有効活用。
見積のバラつきを抑制 過去案件のパラメータで概算を標準化。担当依存の見積を仕組みに。
商談の録画・議事録をAIが分析し、PFSが実際に使っている商談評価ルーブリック（4軸） で採点します。良かった点・改善点をフィードバックし、勝ちパターンを組織のナレッジへ。少数精鋭の営業組織を底上げ し、上場後の成長スピードを人材の属人化で止めないための仕組みです。※本モックは提案時点の仮定に基づく画面イメージです。
ヒアリング—
課題整理—
提案力—
クロージング—
🤖 AI営業マネージャー
良かった点： 冒頭で相手の「実証運行の発表」に触れ、関係づくりから入れていました。導入イメージの共有もスムーズです。
🤖 AI営業マネージャー
改善点①： 予算・決裁フローの確認が終盤になりました。次回は冒頭で「予算枠と決裁時期」を押さえると提案設計が精緻になります。
🤖 AI営業マネージャー
改善点②： 競合サイネージとの差別化（CMS集中管理・統合表示）を明示できると、比較検討で優位に立てます。
🤖 AI営業マネージャー
次回への一手： 「4拠点の現地レイアウト資料」を先に共有すると、技術同席の次回商談が具体化します。トークスクリプトを用意しました。
担当 直近商談スコア 強み 強化ポイント
片川 S / 92 ヒアリング・課題整理 — 田村 A / 84 関係構築・提案 予算確認・差別化提示 小野尾 A / 81 クロージング 序盤ヒアリング 新人・鈴木 B / 68 誠実さ 課題整理・提案設計
「勝ちトーク」をAIが抽出 し、テンプレ・想定問答としてチームへ共有。新人はベテランの型をすぐ真似できます。
個別トレーニング課題 を提示。少数精鋭でも育成のスピードを上げられます。
商談品質を可視化 感覚だった商談の良し悪しを4軸で採点。改善が具体的になる。
育成スピードが上がる 新人がベテランの勝ちパターンをすぐ学べる。少数精鋭の底上げに直結。
属人化を解消 勝ちトークを組織資産に。人の入れ替わりに強い営業組織へ。
導入効果 サマリー
本AI業務OSは、Will Smart様の「新規獲得」と「営業生産性」 の両輪を同時に押し上げます。少数精鋭の営業組織が、上場後の成長スピードに追随できる状態をつくることが狙いです。※数値は仮定に基づく試算であり、効果を保証するものではありません。
STEP 1 商談フル自動化から カレンダー起点の事前準備 議事録・CRM同時転記 まず「営業は喋るだけ」を体感 STEP 2 新規獲得の自動化 展示会名刺のリード発掘AI 自治体公募ウォッチ AIアプローチ生成 STEP 4 組織で勝つ AI営業マネージャー 勝ちパターンのナレッジ化 内製化の伴走
一例 です。最も効果が出やすい領域から着手し、投資対効果を確認しながら広げる進め方を想定しています。実際のスコープ・順序はクライアント様と協議のうえ決定します。
既存システムを置き換えず束ねる Salesforce・kintone・カレンダーと連携 スモールスタートで内製化支援 PFS自身が実践する営業の型 リード発掘→商談→提案→採点の一気通貫 商談評価ルーブリックの知見 新規獲得→受注→フォローが接続 データが分断せず経営DBへ蓄積 成長を営業から加速する設計