2024.10.10
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IVS2023 LAUNCHPAD KYOTO Poetics(全1記事)
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山崎はずむ氏(以下、山崎):はじめまして、Poeticsの山崎と申します。我々は電話・オンライン商談を解析するAI「JamRoll」を提供しています。
JamRollが解決する課題は、営業のブラックボックス化問題。成約・失注といった結果はSalesforceを見ればわかりますが、「なぜ失注したのか」というプロセスが見えないと改善策を打ち出せません。
一方で、成約や失注の原因をSalesforceに入力するのは非常に手間です。営業メンバーは忙しいために、なかなか入力作業に時間を当てられません。その結果、営業ノウハウが属人化し、体系的な教育ができないという弊害が生じます。
こうした営業の課題を一気通貫で解決するのがJamRollです。電話・オンライン商談をAI解析し、ブラックボックス化問題を解消。商談後の入力作業もすべて自動化します。
デモをご覧ください。お使いの会議ツールとワンタップで接続設定ができるようになっており、誰でもすぐに使い始めることができます。一度接続設定をすると、AIアシスタントが会議に自動で参加してくれますので、いつも通り商談に参加すれば大丈夫です。商談が終わると自動で録画データが生成され、アップロードやダウンロードは一切不要です。
実際の商談のデータを見てみましょう。一時データとしての録画が残りますので、報告者の主観に依存せず、商談の事実を確認することができます。また、自動で話者分離されるので、セールスのパフォーマンスやお客さまの反応に絞って振り返ることができます。さらに、プレゼン部分を自動検出しますので、プレゼンの内容だけを簡単にチェックすることもできます。
また、商談中の会話は、すべて音声認識で文字起こしされていますので、議事録を取る必要は一切ありません。「でも結局、文字起こしは読めないんじゃないか?」。実際に日本語の音声認識は非常に難しいですが、こここそが我々の強みです。
認識精度が非常に高いと言われているGoogleの音声認識とJamRollの音声認識を比較してみましょう。音声データを流してみます。このように、Googleがミスしてしまうような難しい箇所でもしっかり認識ができている。
この自社開発の音声解析AIこそ、我々の最大の競合優位性です。
「とはいえ、全部文字起こしした内容を見る時間もなかなかない」。そういうこともあるでしょう。でも大丈夫です。商談の内容をAIが自動で要約をしますので、ポイントを絞って確認することができます。さらに、タスクやToDoといったネクストアクションにつながる項目もすべて自動で抽出しますので、次回の商談準備も簡単です。
また、商談に対してAIが自動でフィードバックをしてくれますので、改善ポイントもすぐに見つかります。独自開発の感情解析AIでお客さまの感情を把握し、商談が響いているかどうかも一目瞭然です。
「でも、結局Salesforceに入力しなきゃいけないんじゃないか?」。大丈夫です。商談が終わると、自動で要約も含めて重要情報がSalesforceにすべて転記されるので、入力作業はゼロです。
「いや、Salesforceを見る暇もない」というあなたは、今すぐWantedlyに登録して転職しましょう。YOUTRUSTを使ってもいいかもしれません。でも大丈夫です。Slackで商談の要約が自動で通知されますので、なんとSalesforceに行かなくても商談の概要を把握できるんです。
導入効果です。新メンバーの立ち上がりに、通常半年かかっていたところがなんとわずか1ヶ月。初月で4件受注するメンバーも登場しています。また売上は20パーセント向上し、入力工数は90パーセントダウンしています。
トラクションです。SaaSの月次の売上平均成長率は、通常2.1~4.4パーセントと言われていますが、JamRollはなんと驚異の27.5パーセント。ID数も右肩上がりに成長しており、順調に四半期ベースで100パーセント増加を達成。まだリリースから1年弱ですが、スタートアップからエンタープライズまで数百社以上に使っていただいています。
また、JamRollはインサイドセールスの電話でも使っていただけます。従来ツールが電話そのものの提供のため、インフラを変える必要があるのに対し、我々は今使っている電話に対してアドオンするだけなので、インフラを変えずにすぐに利用できます。
さらに価格も月額5,000円/ID。これは従来のインサイドセールス向けの電話ツールと比べると、価格を1/2から1/3に抑えられるんです。
今後の展望です。我々がタックルしているのは約5,000億円近い巨大なセールステック市場。ここからさらにAI API市場へと展開していきます。と言うのも、JamRollが獲得している音声データ・録画データはすでに30万時間を超えており、これはOpenAIのWhisperの学習データ数の40倍以上になるんです。
しかも大規模言語モデルは誰でも手に入るデータを学習しているのに対して、我々は生の商談データという非常に希少性の高いデータを獲得し、学習に回しています。このデータを使って、AI SaaSからAI APIプラットフォームを展開します。
まずは、先ほどご覧いただいた認識精度日本最高峰の音声認識AIから順次リリースしていきます。その開発を支えるのはAlexaやSiriを開発してきたAIのスペシャリストであり、その理論的背景を哲学者が支えるという、世界的にも非常に珍しいチーム編成になっています。
実際我々は、民間企業として初めて哲学の学会で論文発表を行い、その成果がJamRollのAIに活かされ、国際的な評価も得ています。我々は海外のピッチコンテストで、すでに10度以上優勝しています。
私たちはPoeticsという会社です。AIは大規模言語モデルで終わりではありません。科学と未開拓の人文知を組み合わせることで、次のAIを日本から展開していきましょう。ぜひ応援をよろしくお願いします。どうもご清聴いただきありがとうございました。
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