dotData、大東建託の営業提案を支援するAI基盤構築を開始

dotDataは、大東建託の賃貸住宅建築営業を支援する「AI営業サポートプラットフォーム」の構築プロジェクトを開始しました。
折衝履歴や建物情報、顧客情報を分析し、提案のタイミングや内容の判断を支援します。
営業ノウハウの形式知化を通じて、営業活動の効率化と提案力の向上を目指します。

記事の概要

dotDataと大東建託は、営業DXの一環としてAI営業サポートプラットフォームの構築を始めました。
対象は、大東建託の中核事業である賃貸住宅の建築営業領域です。
折衝履歴、建物情報、顧客情報などの営業データをdotDataで多角的に分析します。
営業ノウハウを特徴量として抽出し、提案に関する知見の形式知化を目指します。
分析結果を基に、オーナーごとに提案が有益になるタイミングや内容の候補を示します。
提案の推奨理由となるデータ上の根拠も提示し、営業担当者や管理職の判断を支援します。
商談記録などのテキスト情報も分析し、個人に依存していた知見の組織共有を目指します。
まずAI分析の有効性を検証し、支店での試行を経て、段階的な業務実装を進めます。

記事のポイント

1. 分析対象の営業データ： 折衝履歴や建物情報、顧客情報を横断的に分析し、提案判断に活用します。
2. 根拠付きの提案支援： 提案タイミングや内容の候補と、その背景にあるデータ上の根拠を示します。
3. 段階的に業務へ実装： 有効性検証と支店での試行を経て、分析結果の提供までの自動化を目指します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 自社の営業データを横断分析する際、提案候補だけでなくデータ上の根拠まで現場に返せるかを要件に含め、検証から支店試行へ進む段階設計が参考になりそうです。
• 営業部門の管理職： 個人の商談記録に埋もれた知見を共有するには、AIの推奨を鵜呑みにせず担当者が判断できる表示と、現場での活用方法を試行段階で詰める必要がありそうです。
• 営業支援サービス提供者： 営業支援サービス提供者は、構造化データだけでなく商談テキストを扱い、推奨理由を説明可能な形で示すことが、導入先の組織展開を左右する要件になり得ます。

このニュースの背景

大東建託は中期経営計画に基づき、営業効率化と生産性向上を進めています。
両社は2026年7月から内部監査領域でdotDataを本格運用しており、今回、営業部門へ活用範囲を広げます。
営業データの分析に加え、商談記録などのテキストも扱い、経験に依存していた知見の共有を目指す文脈です。

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