乱雑な問い合わせを
営業準備済みRFQへ自動変換
SpiceWorxのAIアシスタントが産業機器流通業者からの非公式な製品問い合わせを 構造化された見積依頼へ変換する仕組みを視覚的に解説します。
ライブデモを試すエンドツーエンドのプロセス
顧客の最初のメッセージから受信トレイへの2通のメールまで — システム内のすべての判断ポイントを示します。
同じ問い合わせ — 全く異なる結果
産業機器流通業者は毎日、不完全で構造化されていない問い合わせを受け取っています。見積もりを開始する前に、何度もやり取りが必要になります。
- 型番・シリーズ不明 — 営業が確認必要
- 電圧・接点構成が不明
- 数量・配送先が不明
- 複数回のやり取りが見積もりを遅らせる
- 製品カテゴリ・ブランドを抽出
- 不足情報を自動フラグ
- スマートなフォローアップ質問を生成
- 見積もり可能な構造化RFQを準備
5ステップのデモフロー
自然言語での問い合わせから構造化された2通のメールまで — 1分以内に完了。
AIが抽出する情報
すべての会話は以下のフィールドを持つ構造化JSONペイロードに変換されます。ハイライトされたフィールドは見積もりに不可欠な項目です。
ハイライト されたフィールドは見積もりに不可欠な項目です — AIはフォローアップ質問でこれらを優先します。
問い合わせはどれだけ絞り込まれているか？
すべてのRFQには0〜100%の完成度スコアが付与されます。営業チームは今すぐ見積もり可能なものとフォローアップが必要なものを即座に把握できます。
最良ケース：全フィールド取得済み
自動生成される2通のメール
顧客への確認メールと営業チームへの構造化ブリーフ。いずれもAWS SESで即時送信されます。
既存インフラを最大活用
POCは最小限の新規コードで構成 — 既存のFastAPIバックエンド・LLM連携・AWSインフラを再利用します。
- —
/ja/demo-rfq-assistant.html - —既存AIナレッジシステムデモをベースに
- —チャットUI＋見積フォーム
- —リアルタイムRFQカードプレビュー
- —
POST /rfq/analyze - —入力: 会話履歴＋顧客情報
- —出力: 構造化RFQ JSON
- —出力: 2通のメール下書き
- —FastAPIバックエンド
- —既存LLM連携
- —AWSホスティング＋S3
- —メール送信用SES
- —既存見積フォーム
これはチャットボットではない
産業機器流通業者はAIを買うのではありません。ビジネス上の成果を買うのです。AIはその手段に過ぎません。
段階的な展開
V1は意図的に最小構成 — まずビジネス価値を検証し、その後チャネル拡張とCRM連携を追加します。
- 製品チャットUI
- RFQ引き継ぎフォーム
- 構造化抽出
- 顧客確認メール
- 営業メールブリーフ
- 製品カタログRAG
- 技術マニュアル
- 仕様比較
- メールチャネル
- 埋め込みウィジェット
- ホワイトラベル対応
- リード追跡
- RFQ分析
- 営業パフォーマンス
- 問い合わせトレンド
成功基準
「これは私たちの製品カタログでも使えますか？」
見込み顧客がそう聞いてきたら、デモは成功です。もはやチャットボットではなく — 産業機器流通業者向けの営業支援システムです。
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