支援事例
経営課題にどう向き合い、何を実現したのか。
pragmatechesの支援事例をご紹介します。
CASE STUDY 1
収益強化が急務の事業で、月間受注件数を約2.5倍に。
自ら現場に立ち、営業改革を推進
月間受注件数を約2.5倍に。
赤字事業の営業改革を、
自ら現場に立って推進
業 種
製造（情報機器関連）
企業規模
売上高1兆円以上
支援テーマ
営業・マーケティング改革／業務改革・AI活用／アライアンス推進
年度内での収益強化が最優先の事業で、pragmatechesは本部長直下にクライアントと協働チームを組成し、営業・開発・マーケティングを横断する改革を主導しました。まずpragmateches自ら営業の現場に立って成果を示し、営業担当の信頼を得たうえで、営業活動による成果創出、AIを活用した営業業務の効率化、営業活動で得られた示唆の開発・マーケへの還流を推進。月間の商談件数は約2倍、受注件数は約2.5倍に増加しました。
課題
対象事業は直近の業績をふまえ、経営判断で戦略的撤退も視野に入りうる状況に置かれていました。既に一定のコスト削減は完了しており、事業継続に向けて、売上の拡大につながる施策を数か月以内に検討・実行し、成果を出すことが急務でした。他方、営業・マーケティング組織では、売上拡大に向けた戦略や仕組み、実行を支えるリソースのいずれにも課題がありました。最速で成果を出すためには、実際に営業活動で成果を出しながら、その成果を再現する提案方法や営業管理の仕組み・体制を整えることが求められていました。
アプローチ
本部長直下で、営業を起点に、開発・マーケティングにまたがる取り組みを主導する「営業 x コンサルタント」のプロジェクトチームを組成しました。pragmateches自らクライアント顧客への営業活動を担うとともに、売上拡大に必要な施策を部門横断で進めました。
1．自ら営業活動で成果を示し、現場の信頼を築く
営業改革を実現するために、何よりも重要なのは、現場の営業担当からの信頼と考えています。pragmateches自らクライアントの顧客に向き合い成果を出し、実際に得られた顧客解像度と実績をもって、打ち手の意義を証明し、信頼を得ました。pragmatechesチームが営業のフロントに立ち、その活動の型化も実施することで、プロジェクト開始から4か月で約2倍の月間商談数、約2.5倍の月間受注数を実現しました。
2．業務を可視化し、AI活用で営業の負担を減らす
「現在の業務状況・課題の正確な理解なくして、AIによる効率化の成功はない」という信念のもと、クライアントの営業担当の横に張り付き、何にどれだけの時間を使っているかを1分単位で可視化しました。また、自分たちでも営業活動を実施し、「営業の質を落とさないためにどのくらいの業務時間を割くべきか」も検証。そのうえで、現状の業務プロセス・システムを可能な限り踏襲しながら、AIを用いた見込み顧客への対応自動化等を実施し、営業担当のノンコア業務工数を削減しました。結果として、営業担当の一日の平均商談数が1〜3件増加しました。
3．営業活動で得られた示唆をもとに、マーケティング・開発にも踏み込む
売上拡大においては、営業力の改善だけでは限定的で、「これまではアプローチできなかった、どう営業がアプローチしても獲得できなかった顧客から受注できるようにする」ための、商品開発やマーケティングへの踏み込みが肝要です。営業活動で得られた顧客の一次情報をもとに、中長期的な見込み顧客の獲得・供給方法にも関与。さらに受注・失注分析を踏まえた、開発の優先順位・プロジェクト管理まで着手しました。
4．アライアンスの戦略策定から、経営渉外・現場渉外まで担う
売上拡大を早期実現するために組むべき候補企業の選定から、両社で目指す方向性の定義、連携体制の設計までを支援しました。体制の合意後は、経営層・現場双方との調整を進め、インセンティブの設計や営業担当者への同行まで実施。連携を実際の営業活動につなげるため、実行上の障害を一つずつ解消しました。
成果
営業活動自体での成果創出、AIを活用した営業業務の効率化、営業活動で得られた示唆の開発・マーケへの還流など、一連の取り組みを通じて、以下の成果が得られました。
業務工数を、営業1名約1.5時間/日削減し、1日の平均商談数が1〜3件増加
プロジェクト開始から4か月で月間の商談件数は約2倍、受注件数は約2.5倍に増加
当事業として初のQ目標達成を実現、現在も改善継続中
数百億円規模の潜在需要を特定。中期経営計画の全社テーマを、AIエージェントで実装まで動かす
確立された事業モデルに陰りが見え始める一方、経営が描く構想が現場の行動まで落ちきらず、変革が全社に広がらない状態でした。社長直下に入り、中期経営計画の全社テーマを10個程度に可視化。十数本規模の変革プログラムを同時並行で設計・推進し、成長戦略や新市場への参入、数十億円規模の投資判断を描く一方で、顧客接点から社内業務までをAIエージェントで再設計しました。数百件の顧客の声と受注データからは、取りこぼしていた需要を数百億円規模で特定しています。
業種：
製造・流通業（産業財関連）
従業員数：
hogehoge
支援時期・期間：
hogehoge
月間受注件数を約3倍に。赤字事業の営業改革を、自ら現場に立って推進
今期中に黒字転換できなければ撤退という状況で、トップラインを担う営業・マーケティング組織はマネジメント層が手薄でした。本部長直下にチームを組成し、開発・マーケティング・営業のすべてを主導。まず自らフロントに立ち、本体営業の2倍の活動量と1.5倍の受注率で信頼を得たうえで、業務の見える化とAIによるリード対応の自動化、提案の型化を進めました。月間の商談件数は約2倍、受注件数は約3倍に増えています。
業種：
製造業（情報機器関連）
従業員数：
hogehoge
支援時期・期間：
hogehoge
3か月で資本交渉のテーブルへ。数十社の販売網再編を、10年の経済価値モデルで動かす
国内有数の産業車両メーカー。足元は最高益ながら、競合は販売会社の統合を終え、海外勢の参入も現実味を帯びていました。販売網は数十社に分かれ、安定した収益ゆえに自ら変わる動機が乏しい状態。3か月で資本交渉を始められる状態にすることをゴールに、資本と組織のスキームを幅広く比較して1案に絞り、税務・法務の障壁を潰しながら10年分の経済価値モデルを構築しました。経営層で1案に合意し、売上1.7倍・営業利益1.8倍の絵を数字で示しています。
業種：
製造業（モビリティ関連）
従業員数：
hogehoge
支援時期・期間：
hogehoge
移行コストを約60%、期間を半分に。生成AIでレガシーな顧客管理システムを刷新
PL/Iで書かれた数百万行規模の顧客情報管理システムを、Javaへ全面移行する計画。当初の試算は約50億円・3年規模でした。私たちは汎用のAIエージェントと内製ツールを組み合わせ、実際に稼働している資産で変換を検証。変換前後のシステムに同じデータを入れて同じ結果が返ることを確かめたうえで、全資産に当てはめて投資判断の材料を提示しました。開発から単体テストまでで人手比約8倍の生産性を実証し、コスト約60%減・期間半減の見通しを示しています。
業種：
エネルギー・インフラ
従業員数：
hogehoge
支援時期・期間：
hogehoge
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