モビリティDX AI業務OS 全体像
Will Smart様の成長を 「営業」と「事業運営」 の両面からAI/n8nで支えます。既存ツール(Salesforce・kintone・カレンダー・Slack等)はそのまま活かして束ねます。
※本デモ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・数値・運用はクライアント様との協議で確定します。
各タブの 実行ボタン で、AIの処理と成果物がその場で動きます。
AREA 1 ── 営業支援(新規獲得 → 受注)
核
営業フル自動化「営業は喋るだけ」
商談前後の事務(準備・議事録・入力・部門連携)を丸ごと自動化。少数精鋭でも商談数が増える。
機能
リード発掘 → アプローチ生成
展示会名刺・自治体公募をAIが採点し、相手ごとに刺さる文面を自動作成。
機能
商談転記 → 提案・見積 → 育成
議事録からCRM転記と提案書・概算見積を自動化。商談はAIが採点し組織で底上げ。
AREA 2 ── 事業運営支援(本業の運用・開発)
サイネージ運用監視AI
全国のサイネージ・車載端末の死活監視/配信ミス検知/障害の一次対応を自動化。運用保守の負荷を下げる。
受託開発マネジメントAI
開発本部の複数案件の工数・進捗・採算を横断集計。赤字リスクを早期検知し、要件定義のたたき台も生成。
核 営業フル自動化 ── 「営業は喋るだけ」
営業の一日は約7割が事務。その事務を自動化し、担当は「商談で喋る」ことだけに集中します。
※画面は提案時点の仮定に基づくイメージです。
商談を1件カレンダー登録した想定で、前後の自動処理を再生:
人が手を動かすのは「日程登録」と「商談」だけ。前後の準備・記録・入力・通知はすべて自動。
商談前:AIが作った事前準備 自動
■ 相手企業(要約)
みなと臨海バス㈱/新路線の実証運行を発表。停留所の運行情報表示とMaaS連携に関心。決裁は運輸部長クラス。
■ 刺さる論点(AI提案)
・Smart MaaS-signageで「バス+鉄道を1画面」に統合表示
・複数拠点を1CMSで集中管理(運用が軽い)
・実証スケジュールに沿った段階導入
案内メール下書き 要レビュー
件名:新路線サイネージのご相談・打合せのご案内
先日は展示会にお立ち寄りいただきありがとうございました。新路線の運行情報表示の件、下記でオンライン打合せをご案内します。当日はSmart MaaS-signageの事例と段階導入をご提案します。
▼9/25(木)14:00〜/Zoom自動発行済
[確認して送信][手直し]
営業は喋るだけ準備・議事録・入力を撲滅。商談と関係構築に集中。
少数精鋭でも回る1人あたりの商談数が増え、成長スピードに追随。
既存ツールを活用置き換え不要。n8nで束ねるだけで導入が軽い。
機能① リード発掘AI
展示会名刺・問い合わせ・自治体公募をAIがリサーチし、「今すぐ攻める先」をホット度スコアで提示します。
※画面は提案時点の仮定に基づくイメージです。
| 企業/団体 | 業種 | AI検知シグナル | 相性商材 | ホット度 | 推奨 |
| 「AIで選別・スコアリング」を押すと並びます(行クリックで採点根拠)。 |
名刺が即・攻めリストに展示会翌日にはホット順のフォロー先が並ぶ。
公募を取りこぼさない交通系公募を常時ウォッチし締切前に通知。
目利きを標準化見込み度判断をAIで統一し属人化を解消。
機能② AIアプローチ生成
相手の状況に合わせたメール/電話トーク/フォーム文面を同時に自動生成。n8nで送信し返信を検知します。
※画面は提案時点の仮定に基づくイメージです。
臨海
バス
みなと臨海バス株式会社
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が相手に合わせて文面を作成中…
①メール(初回)
みなと臨海バス 運輸部 ご担当者様
先日は展示会にお立ち寄りいただきありがとうございました。新路線の実証運行の発表を拝見しました。停留所の運行情報表示は、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Smart MaaS-signageは複数拠点を1CMSで集中管理でき、バス・鉄道の統合表示事例もございます。来週15分ほどお時間いただけないでしょうか。
②電話トーク台本
【つかみ】展示会でお名刺交換したWill Smartの田村です。1分だけよろしいですか?
【要件】新路線の実証運行の件で。停留所の運行情報表示、拠点が増えると管理が大変ですよね。
【価値】複数拠点を1画面のCMSでまとめて管理でき、バス・鉄道の統合事例もございます。
【一歩】参考事例だけでも。来週15分いかがでしょう?
③フォーム/SNS
みなと臨海バス ご担当者様
Will Smartの田村です。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1CMS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。段階導入も可能です。15分ほどお打合せのお時間をいただけますと幸いです。
n8nが送信タイミングを最適化して配信。返信があればリードを自動で「ホット」へ昇格し、商談枠の候補を提示。
作成がゼロ工数ホットリードへ即日アプローチできる。
返信率が上がる個別最適な文面でテンプレより反応が取れる。
新人でもベテランの型PFS流Giver設計をAIが再現。
機能③ 商談・議事録・同時転記
商談録画を起点に 文字起こし→要約→CRM同時転記 まで自動。議事録もCRM入力もゼロになります。
※画面は提案時点の仮定に基づくイメージです。
商談録画がアップされた想定で再生:
議事録要約
主要4拠点で試験導入の方向。バス・鉄道統合表示に関心。次回、技術同席で構成案・概算見積を提示。
担当の入力はゼロ。すべて自動記録。
🤖 AI → #sales
議事録とCRM転記が完了。確度がB→Aへ上昇。
🤖 AI → @田村
次アクション3件を登録。最短は「技術部門へ概算見積依頼(〜09/26)」。
🤖 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。
滞留案件(連絡なし・次アクション未設定)はAIが検知し担当・上長へリマインド。
議事録・入力がゼロ商談後の事務が消滅。すぐ次へ動ける。
見える経営にパイプラインが常に最新。予実精度が上がる。
失注を早期検知滞留案件を自動アラートし取りこぼし防止。
機能④ 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約10分でドラフト生成します。
※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。
Before:要件整理→技術相談→提案書→見積積み上げで半日〜数日。品質もバラつく。
After:議事録から約10分でたたき台。技術部門は精査に集中。
提案骨子—
概算見積—
提案書ドラフト(骨子) 自動
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、拠点増の運用負荷とバス/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。運行データ・MaaS連携で統合表示。
3. システム構成 サイネージ端末(4拠点)/配信CMS(AWS)/運行データ連携API/集中監視。12拠点拡張を見据えた構成。
4. スケジュール 要件定義3週→設計・開発8週→設置・試験3週→実証運行と並走で本稼働。
概算見積(参考値) 過去案件
| 要件定義 | 120万円 |
| CMS構築(クラウド) | 280万円 |
| 運行データ連携・統合表示 | 240万円 |
| サイネージ端末(4拠点・設置込) | 320万円 |
| 試験・実証並走 | 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の精査を前提とします。
提案が速いドラフトが約10分。競合より早く出せる。
機能⑤ AI営業マネージャー
商談をAIが4軸ルーブリックで採点しフィードバック。勝ちパターンを組織のナレッジにし、少数精鋭を底上げします。
※画面は提案時点の仮定に基づくイメージです。
みなと臨海バス様との商談をAIが採点:
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
良い点: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た。導入イメージ共有もスムーズ。
🤖 AI営業マネージャー
改善①:予算・決裁フローの確認が終盤に。次回は冒頭で「予算枠と決裁時期」を。
🤖 AI営業マネージャー
改善②:競合サイネージとの差別化(CMS集中管理・統合表示)を明示すると比較で優位。
商談品質を可視化感覚を4軸で採点し改善が具体的に。
事業運営 サイネージ運用監視AI
全国のデジタルサイネージ・車載端末を24時間AIが監視。死活・配信ミス・画面異常を検知し、一次切り分けと自動復旧まで行います。
※画面は提案時点の仮定に基づくイメージです。運行情報配信(Smart MaaS-signage等)の運用保守を想定。
全端末をAIが巡回チェックする様子を再生:
| 設置場所 | 種別 | 状態 | AI一次対応 |
| 中央駅 東口コンコース | 据置 | 正常 | — |
| 湾岸大橋 バス停 | 屋外 | オフライン | 検知待ち |
| みなと臨海バス 3号車 | 車載 | 正常 | — |
| 湊南シティモール 2F | 据置 | 配信遅延 | 検知待ち |
| 空港連絡ターミナル | 据置 | 正常 | — |
| 桜川駅 北口 | 屋外 | 正常 | — |
湾岸大橋バス停:通信断を検知→端末を遠隔リブート→自動復旧。復旧までのダウンタイムは約90秒。保守出動は不要でした。
湊南シティモール2F:配信サーバの遅延を検知。自動リトライで一部回復もハード要因の可能性→保守担当へエスカレーション+切り分け結果を添付。
運用工数を削減目視巡回が不要に。異常だけに人が動く。
ダウンタイム短縮検知〜一次対応を自動化し復旧が速い。
SLAを守れる24時間監視で顧客への説明責任も果たせる。
事業運営 受託開発マネジメントAI
開発本部の複数案件の工数・進捗・採算を横断集計。AIが赤字リスクを早期検知し、要件定義のたたき台まで生成します。
※画面は提案時点の仮定に基づくイメージです。工数・チャット・チケット等の既存ツールをn8nで束ねる想定。
全案件の工数・採算をAIが横断チェック:
| 案件 | 進捗 | 工数消化 | 粗利率 | リスク |
| A自治体 MaaS実証 | 68% | 112% | 8% | 判定待ち |
| 臨海バス 運行サイネージ | 45% | 48% | 34% | 健全 |
| 物流B 配車システム | 82% | 95% | 17% | 判定待ち |
| 商業C 館内案内 | 30% | 25% | 38% | 健全 |
| D社 クラウド移行 | 90% | 88% | 29% | 健全 |
A自治体 MaaS実証:工数112%消化で進捗68%=赤字化。要因は仕様変更の未管理。対策:変更管理表の起票と追加見積の協議をリマインド。
物流B 配車システム:粗利率が閾値20%を下回る見込み。終盤の追加要望を精査し、スコープ確定を推奨。
目的:新路線の運行情報を4拠点で統合表示
機能要件:①運行データ取込 ②バス/鉄道 統合表示 ③CMS集中管理 ④遠隔監視
非機能:稼働率99.5%/屋外耐環境/多言語
前提・課題:運行データのI/F仕様が未確定=要ヒアリング
議事録・RFPからPMのたたき台を自動作成。ゼロから書く時間を削減。
採算の見える化案件横断で工数・粗利をリアルタイム把握。
炎上の早期検知赤字化・工数超過をAIが先回りアラート。
導入効果 サマリー
営業と事業運営の両面で、少数精鋭が成長スピードに追随できる状態をつくります。
※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。
順序・範囲は一例です。効果の大きい領域から着手し、投資対効果を見ながら広げます。
n8n × 生成AIの実装力既存システムを置き換えず束ねる。スモールスタートで内製化まで伴走。
営業自動化が主戦場PFS自身が実践する営業の型と商談評価の知見。
本業まで一本の線で営業だけでなくサイネージ運用・受託開発まで接続し経営DBへ。
Will Smart様が「移動」を支えるように、PFSは「営業と運営」を支えます。効果の大きい1機能から、一緒に始めさせてください。