5カ所に分散した顧客情報が、
既存顧客への訪問をためらわせる要因になっていた

　BtoB営業では、取引状況や過去のやり取りを踏まえ、顧客ごとに適切な提案をすることが重要です。WinActorの販売代理店であり、企業のDXを支援するブレイン・ゲートプラスも、既存顧客への訪問に向けた情報整理に課題を抱えていました。
　「営業担当者は、個々の顧客を訪問する前の資料を十分に作成できていませんでした。資料作成に時間がかかるため、やりたいけれどできない。十分な情報を持たないままでは、提案にも行きづらい。そういう状況でした」(髙橋氏)
　必要だったのは、過去の取引履歴や顧客とのやり取り、購入している商品・サービスなど、顧客を理解するための情報をまとめた資料です。しかし、情報は販売管理システム、ライセンス管理表、問い合わせ台帳、現行の営業管理ツール、旧営業管理ツールの5カ所に分散していました。
　そのため、営業担当者が訪問前に確認するのは、参照しやすい現行の営業管理ツールが中心でした。長く取引している顧客でも、過去の経緯を十分に把握したうえで訪問することが難しい状況でした。
　「自分が担当したお客様であればある程度わかりますが、古くからのお客様や前任から引き継いだお客様となると、過去の取引履歴が明確ではありませんでした」(髙橋氏)

AIを使って初めて、WinActorしかできないことが見えた　MCPへの対応がAI活用の橋渡しをしてくれた

　ブレイン・ゲートプラスでは、法人向け生成AIプラットフォーム「JAPAN AI」を2025年8月に導入し、AIエージェントを活用した社内業務の構築を進めました。その一環として「営業訪問資料自動生成」のプロジェクトに着手します。
　ところが、AIエージェントだけでは解決できないことが分かりました。Web上やクラウド上のデータは参照できますが、社内のローカル環境にある5つの情報源にはアクセスできず、APIによる連携手段もありませんでした。そこで着目したのがWinActorです。
　「AIエージェントにできないことは、逆にRPAであるWinActorが得意とすることでした。AIエージェントですべてが解決できそうな空気もありますが、WinActorにしかできないことがあると気づきました」(髙橋氏)
　では 、どこまでをRPAが担い、どこからをAIに任せるのか。
　「決められたルールに従って社内システムにアクセスしデータを抽出するといった、確実性の求められる業務フローはWinActorに任せる。一方、人の考えや分析が必要な部分に関しては、AIエージェントに任せることにしました」（安齋氏）
　また安齋氏は、WinActorが優れている点について、「WinActorは、部品が細かく分かれているところが一番のメリットです。人が直感的に業務に対する部品を組み込んで、設定も簡単にできます。国産なので、サポート面でも安心です 」と話します。

顧客情報を網羅したレポートが約20分で完成
営業担当者が自信を持って顧客に足を運べる状態へ

　構築した仕組みでは、社内用と顧客用の2種類のレポートを作成できます。社内用には、顧客対応の履歴や取引規模の推移、ライセンス数、今後12カ月の契約更新予定などを整理。過去の相談内容や要望、同業界のDX事例、企業情報、直近のニュースまでを一つにまとめます。さらに、次回の訪問で確認すべき「ヒアリング項目」もAIが提示します。
　「営業担当者は多くの案件を同時にかかえており、個々の顧客に対して何を聞けばいいかを言語化する時間がありません。そこをAIが支援して、次の営業シーンで提案するべき内容を予測して、『ここだけは聞こう』というリストにまとめます」（安齋氏）
　顧客用レポートは編集可能なスライド形式で出力されます。2種類のレポートが完成するまでの時間は約20分です。
　今後はWinActorのシナリオを増やし、より多くのデータをAIに提供することで、分析や予測などへの活用を広げ、マーケティングへの展開も期待しています。同社では、この仕組みを自社だけでなく顧客企業にも提案していく計画です。
　「『AIエージェントを使い始めたからRPAは不要』という考えは、誤りだと考えています。WinActorで作ってきた業務シナリオは大きな財産です。それを生かしながらAIエージェントと連携すればいいのです。WMCによって、その橋渡しができるようになりました」（安齋氏）

WinActorとAIエージェントによる「営業訪問資料の自動生成」の流れ