Attention、Claude を活用して営業活動を自動化し、収益拡大を加速

営業担当者は、1 日のうち驚くほど多くの時間を販売以外に費やしています。商談を終えるたびに、CRM の項目を更新し、フォローアップメールを作成し、メモを記録する必要ががあります。何千件もの商談をこなす組織にとって、こうした業務の積み重ねは、収益の大きな足かせとなります。Attention は、営業業務の事務作業全般を自動化する AI エージェントのプラットフォームを構築することで、その状況を変えることに着手しました。単なる文字起こしにとどまらず、実際のアクションまで行うのです。

Claude の導入により、Attention は以下を達成しました。

• 営業担当者 1 人あたり、手作業にかかる時間を週 10 時間以上削減
• 商談後の事務作業の 90% を人間並みの精度で自動化
• 交渉中の案件において、チームが信頼して行動に移せる AI の出力により、成約率が最大 40% 向上
• AI 医療分野のリーダーである Abridge において、コーチングの効率が 5 倍に向上
• コアとなるスコアリングパイプラインの統合を 2 週間以内で実現
• エンジニアリングチームの時間を出力のクリーンアップから新しい機能開発へとシフト

課題：商談の文字起こしだけにとどまらないもの

AI を活用した営業プラットフォームの技術的なハードルは、一見したよりも高いものです。文字起こしは簡単です。しかし、信頼性が高く、ニュアンスを捉えた営業インテリジェンスを得ることは容易ではありません。

Attention のプラットフォームは、MEDDIC（指標、決裁権限者、意思決定基準、意思決定プロセス、課題の特定、チャンピオン）といった厳格な評価フレームワークに基づいて商談を評価します。事実と異なる詳細を提示したり、実行不可能なほど一般的なアドバイスを生成したりすることはありません。数千件の会話のパターンを分析し、前四半期に特定の競合他社に取引を奪われた理由を明らかにします。「単なる文字起こしだけでは不十分だと早い段階で気づきました」と、Attention の成長担当バイスプレジデントの Stewart White 氏は述べました。「営業チームはこれ以上のテキストを必要としていませんでした。必要なのは行動でした」

また、Attention はフォローアップメールなどの顧客向けコミュニケーションを自動化するため、すべての出力は、熟練した営業担当者の品質やトーンと合致する必要があります。そうでなければ、営業担当者はツールを使わず、その先の収益向上も一切実現しません。

また、このモデルは規模の拡大にも対応する必要がありました。「データ量が増加してもパフォーマンスが低下しない、大規模なコンテキストウィンドウを備えたモデルが必要でした」と White 氏は述べています。「単に会話を聞くだけでなく、営業手法のニュアンスを理解し、解約リスクを未然に察知し、トップクラスの営業担当者が行うように CRM を自律的に更新できるシステムを構築したいと考えていました」

Attention が Claude を選択した理由

Attention は、製品の推論エンジンとして Claude を選択する前に、いくつかの主要なモデルをテストしました。決定要因は「トーン」でした。営業コミュニケーションは信頼によって成否が決まります。ロボットのような響きを持つ AI 生成の出力は、そもそも使われません。
「営業では、トーンこそがすべてです」と White 氏は述べました。「Claude は、そのままのすぐに使用しても、一貫して、温かみがあり、共感に満ち、人間らしい響きの出力を生成できた唯一のモデルでした。メールの草案作成でも、担当者へのフィードバックでも、Claude は他の LLM にありがちな機械的な構文を避けます。この人間らしさは、ユーザーの信頼を勝ち取る上で必要不可欠な要素でした」

営業のやり取りには言外の意味が多く含まれています。「選択肢を検討しているところです」と言う見込み客と、「今四半期は進める状況にありません」と言う見込み客では、その意味合いが異なります。Claude は意図の理解において常に競合他社を凌駕し、単なるパターンマッチングアルゴリズムではなく、経験豊富なマネージャーのような洗練された視点で商談を評価しました。また、Claude は複雑なシステムプロンプトに正確に従うため、Attention のエンジニアリングチームは、タスクごとに個別のパイプラインを構築することなく、さまざまな営業タスクに対応することができました。

導入により、その適合性が確認されました。チームは、3 つの Claude モデル（Haiku、Sonnet、Opus）をすべて統合し、タスクの複雑さとレイテンシー要件に基づいてそれぞれに適切なモデルを選択しました。Attention は 2 週間未満で Claude をコアとなるスコアリングパイプラインに統合しました。このモデルの高い制御性により、エンジニアは出力のクリーンアップに費やす時間を短縮し、機能のリリースのための時間を増やすことができました。

Attention のプラットフォームが Claude を推論エンジンとしてどのように使用しているか

Attention は、エージェントアーキテクチャ、オーケストレーションロジック、CRM 統合、および 200 以上の統合を網羅するルーティングシステムを構築しました。Claude は、そのアーキテクチャ内の推論エンジンとして機能します。White 氏は次のように述べています。「Attention は強力な AI セールスプラットフォームを構築しました。そして Claude の推論能力こそがインテリジェンス層を卓越したものにしています」

このプラットフォームの AI エージェントは、営業チームから寄せられる可能性のある、あらゆるリクエストに対応できます。営業チームのリーダーは Attention を活用して、「前四半期に競合他社 X に案件を奪われた理由に関するレポートを生成してください」といった複雑な質問をしたり、顧客を失う前に解約リスクを特定する自動トリガーを構成したりしています。個々の担当者は、このツールを使用して 1 日の反復的な作業を取り除きます。例えば、Claude は面談記録を分析して Salesforce または HubSpot の CRM フィールドに記入し、会話で明らかになった具体的な課題を踏まえたフォローアップメールの下書きを作成します。

また、このプラットフォームは、Claude が会話から抽出した内容に基づいて、チーム間でインテリジェンスを振り分けます。Claude が解約リスクを示す感情やキーワードを検知すると、カスタマーサクセスチームにアラートをトリガーします。顧客が機能の不足について言及した場合、システムはそのスニペットを抽出し、プロダクトチームの追跡システムに送ります。Claude は、固定されたキーワードルールに依存するのではなく、会話を解釈し、Attention のプラットフォームがその結果を振り分けます。

「Attention は単なるツールではなく、基本的な運用レイヤーです」と、営業担当の VP の 1 人がチームに語りました。「生成されるインサイトは非常に優れているため、パイプラインの状況を正確に理解するために商談内容を聞く必要さえありません」

時間の節約から商談成約まで

Attention の試算によると、これまでに 160 万時間以上の事務作業を自動化しており、これは顧客とのやり取り 1 件あたり約 20 分の事務作業に相当します。現在、商談後の事務作業の 90% は自動的に処理され、その精度は顧客から「人間並み」と評されています。

より重要な指標は、その精度が下流のプロセスにどのような成果をもたらすかという点です。コーチングスコアが信頼できる場合、マネージャーはそれを活用し、営業担当者はスキルが向上し、商談成約率も向上します。フォローアップメールが適切に調整されれば、担当者がそれを送信し、案件は前進します。Attention の顧客からは、商談成立率が最大 40% 向上したという報告が寄せられています。これは、Claude の出力の品質によって直接もたらされたものです。AI 医療分野のリーダーである Abridge は、コーチングの効率が 5 倍に向上しました。Engine の市場投入チームは、全体で週に 250 時間以上の時間短縮を実現しています。これらの結果は、推論レイヤーが十分に優れており、営業チームが交渉中の案件においてそれを信頼できるかどうかにかかっています。

Claude の制御可能性は、Attention 自体の開発スピードにも直接的な影響を与えました。このモデルは複雑な指示にもうまく処理できるため、エンジニアは、AI の出力を修正するためのコードを書く時間を大幅に削減し、新しい機能の開発により多くの時間を割けるようになったと述べています。

自律的な営業業務ワークフローの構築

Attention は、分析にとどまらず、ワークフローに能動的に参加する新世代の自律型エージェントへと拡大しています。つまり、会議のスケジュールを積極的に設定し、商談前に見込み客について調査を行い、AI を活用したロールプレイを通じて営業担当者が反論への対応を練習できるよう支援します。

「Anthropic が推論速度とコンテキスト ウィンドウのサイズにおいて進歩を遂げるにつれ、Attention はこうした技術的な成果を顧客にとっての利益へと結びつける役割を果たしていきます」と White 氏は述べました。「私たちは、営業スタックの自動化というミッションにおいて Anthropic を、中核的なインフラストラクチャパートナーと位置付けています」

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