LegalOn Technologies、予測AIとGeminiで見込み顧客に「なぜ有望か」の根拠を添えて営業に渡す

同社は自社の営業部門とマーケティング部門向けに、見込み顧客の商談化しやすさを予測するAIを構築した。顧客のメタ情報や行動データから商談化確率をスコアとして算出する仕組みだが、当初はスコアだけが渡されるため、営業担当者がなぜそのスコアなのかを解釈できず、営業とデータ部門の間で確認のやり取りが発生していたという。そこで生成AIのGeminiを組み合わせ、スコアの根拠となる要因を自然な日本語の説明文として自動生成する仕組みを追加した。技術基盤にはBigQuery、Cloud Run、Cloud StorageとVertex AI経由のGeminiを組み合わせたパイプラインを用いている。

• 同社の発表によると、予測AI導入時に架電数が9.8%増加し、生成AIによる根拠説明の追加後にさらに7%増加したとされる
• 同社の発表によると、商談化率が15%向上したとされる
• 同社の発表によると、営業部門とデータ部門の間の確認コストがほぼゼロになったとされる

スコアという数字だけを渡す予測AIは、受け取る側がその数字を信頼して行動に移せるとは限らない。この事例は、スコアに加えて「なぜそのスコアなのか」を生成AIに言語化させることで、現場が納得して動ける状態を作った点が特徴である。予測モデルの出力を業務に定着させたい場面では、精度の向上だけでなく、根拠の説明をどう添えるかも合わせて設計する価値があると読み取れる。