STEP 1｜技術パイプライン — 通話データの生成
通話の録音 → 文字起こし → AI要約 → FileMaker保存。ここまでが技術構成の範囲。
通話
Biztel
通話終了
録音データ生成
Request ID発行
→
Webhook
n8n
通話終了通知を受信
録音ファイルを取得
→
音声認識
Whisper
音声→テキスト
全文文字起こし
→
AI要約
LLM
会話内容を構造化
要約・キーワード抽出
→
ここから先が「営業としてどう使うか」— 技術構成だけでは設計できない領域
STEP 2｜営業活用 — 通話データから営業アクションを自動生成
FileMakerに保存された文字起こし・要約データを起点に、AIが営業の次の一手を自動で判定・実行する。
起点
FileMaker
文字起こし・要約データ
+ 顧客情報・履歴
↓ AI が自動判定・分岐 ↓
Task 12, 13, 45
通話品質の可視化
- 全通話をAIが自動採点（スコアリング）
- 低スコア通話のみマネージャーに通知
- 顧客の反応が良かったキラーフレーズを自動抽出
- 成功トークを社内ナレッジDBに蓄積
- 「例外管理」体制の構築 — 全件レビュー不要に
Task 62, 63, 64, 66
次アクションの自動化
- 通話内容からAIが次アクションを自動判定
- フォローメールのドラフトを自動生成
- 追客期日をToDoリストに自動登録
- 期日超過をマネージャーにアラート
- 営業が判断するのは「送信する/しない」だけ
Task 94, 105, 118, 119
データ蓄積と戦略分析
- 通話履歴を統合データ基盤に蓄積
- 不在パターンから繋がりやすい時間帯を予測
- リードスコアリングの精度を向上
- LTVの高い顧客の共通点を特定
- スコアリングモデルを週次で改善
STEP 3｜営業成果物 — 現場に届くアウトプット
最終的に営業担当・マネージャー・経営層に届く成果物。「通話が終わったら、あとはAIがやる」状態。
📧
フォローメール
通話内容に基づくパーソナライズされた追客メールが下書きに自動保存
Task 62
📋
ToDo + アラート
次アクション期日が自動登録。超過時はマネージャーにChatwork通知
Task 64, 66
📊
通話スコアカード
全通話の自動採点結果。低スコアのみ例外管理で指導対象に
Task 12, 13
💬
ナレッジDB
キラーフレーズ・成功トークを自動抽出し社内AIアドバイザーに蓄積
Task 45
🎯
優先アタックリスト
通話データ+顧客履歴からスコアリングした優先順位付きリスト
Task 105
技術構成提案との違い
技術構成のみの場合
通話データがFileMakerに入って終わり。
「入ったデータをどう使うか」は現場任せ。
結果、誰も見ないデータが溜まるだけになるリスク。
営業活用まで設計する場合
通話が終わった瞬間から、フォローメール・ToDo・スコアリング・ナレッジ蓄積が自動で動く。
営業は「喋るだけ」の状態に近づく。