繊維・生地資材×AI検索の導入シナリオ

繊維・生地資材の営業組織が「提案の属人化」に気づいてからAI検索を導入し、3ヶ月で変化を実感するまでの流れを描く。

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きっかけ: ベテランの退職予定

ある繊維・生地資材企業で、20年選手のベテラン営業が来年退職することが判明した。織物・ニット生地からボタン・ファスナー・芯地まで、取扱20,000〜60,000点の商材を横断的に把握できるのはこのベテランだけ。色番×素材×生地幅×ロット単位の組み合わせが膨大で、在庫品と取り寄せ品の判断がベテラン頼み——この知識が丸ごと失われる危機感が、検索の仕組みを見直すきっかけになった。

導入1週目: データ取り込み

商品マスタ（CSV）をAICatalogに取り込む。品番・商品名・スペック・価格——既存データをそのまま流し込むだけ。特別なデータ整備は不要だった。

導入2〜3週目: ベテランが検証

ベテラン営業が実際の顧客要望をAICatalogに入力し、返ってくる結果をチェック。「綿100% ブロード 白 生地幅112cm 反物 防縮加工済」と入力すると、自分が選ぶであろう商品がほぼ同じ順で並んでいた。選定理由も的確。「これなら任せられる」——ベテランのお墨付きが出た。

導入1ヶ月: 新人が使い始める

新人2人がAICatalogを使い始める。最初は半信半疑だったが、選定理由を読みながら提案するうちに「なぜこの商品なのか」が分かるようになった。提案準備時間は75分から12分に短縮。

導入3ヶ月: 組織の変化

指標	導入前	3ヶ月後
提案準備時間	75分/件	12分/件
新人の対応力	ベテラン同席が必須	単独で8割の案件に対応
提案件数/月	60件（チーム計）	100件超
ベテラン依存度	極めて高い	段階的に低下中

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まとめ

繊維・生地資材のAI検索導入は、「ベテランの退職」という危機感がきっかけだった。しかし実際に導入してみると、ベテランの知見を組織に残すだけでなく、新人の成長速度と提案件数の増加という副次効果も得られた。

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