エネルギー設備の提案効率を6倍にするAI活用法

エネルギー設備のデジタル化は年々進んでいる。受発注システム、在庫管理、顧客CRM——あらゆるデータが揃っているのに、肝心の「提案」だけがベテランの頭の中にある。

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まず、自社の提案プロセスを3つの観点で点検してほしい。

1. 検索: 「産業用蓄電池 容量100kWh リン酸鉄リチウム 屋外設置対応」のような問い合わせに、何分で回答できるか？
2. 選定判断: 候補商品を絞り込む判断は、特定の人に依存していないか？
3. 提案書: 提案書1本に何分かかっているか？

エネルギー設備の平均的な企業では、この3つの合計が75分前後。AI検索を入れると12分になる。

3ステップの改善ロードマップ

Step 1: 商品検索の自動化（初日〜）

AICatalogに商品マスタを取り込む。CSVアップロードまたはAPI連携。3,000〜8,000点のSKUが、自然言語で検索できるようになる。

効果: 検索時間 25分 → 3分

Step 2: 選定判断のAI補助（1週間〜）

ベテランが検索結果を検証し、AIの選定精度を確認する。フィードバックを重ねることで、選定理由の品質が向上する。

効果: 新人でもAIの選定理由を頼りに提案可能に

Step 3: 提案書の自動化（2週間〜）

検索→チャット絞り込み→PDF出力のフローが定着。工場自家消費型太陽光+蓄電池提案書の作成が8分で完了。

効果: 提案書作成 50分 → 8分

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3ヶ月後の姿

指標	現在	3ヶ月後
提案準備	75分/件	12分/件
月間提案件数/人	15〜20件	30件以上
新人の独り立ち	9ヶ月	6週間
ベテラン依存度	高い	段階的に低下

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まとめ

エネルギー設備の提案効率化は、一度に全てを変える必要はない。商品検索の自動化から始めて、選定判断のAI補助、提案書の自動化と段階的に進めればいい。3ステップ、3ヶ月で、チーム全体の提案力が変わる。

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