商談の生の会話を会社の資産へ。キューサイがTreasure AI Voiceで目指す営業改革

商談に眠る情報で「ウェルエイジング」を推進する

1965年の創業以来、「キューサイの青汁」でよく知られる同社。現在は、健康食品・サプリメントなどのヘルスケア商品に加え、美容家のIKKO氏がプロデュースする「コラリッチ」を中心に、スキンケア商品も展開している。

そんなキューサイが掲げるコンセプトは「ウェルエイジングカンパニー」だ。「ウェルエイジング」は同社の造語で、年齢に抗う「アンチエイジング」に対して、加齢を前向きにとらえ、こころ豊かに生きる考え方を指す。室園氏は「たとえば、白髪になった方に毛染めを勧めるのがアンチエイジングなら、サングラスをお勧めして、大型バイクに乗っていただくのがウェルエイジングだ」と説明する。

刻々と変化する生活者のニーズや市場を取り巻く環境を捉え、「ウェルエイジング」を推進するには、「生活者をよく知った上で、提案していかなければならない」（室園氏）という。そのための手段として着目したのが、Treasure AI Voiceの活用だ。

室園氏が所属する法人営業部は、市場・顧客とキューサイをつなぐハブとして、新たな顧客接点や事業機会を生み出す役割を担う。市場の変化を把握し、チャネル設計や価格設定など戦略を立て、市場へ商品を届ける。そうした枠組みの中で今後重視するのが、現場で得た情報を商品開発やマーケティングに還元していくことだという。そのカギを握るのが、日々の商談だ。

商談では、受注や失注といった結果だけでなく、顧客が抱える課題や予算感、競合の情報、担当者の悩み、潜在的な懸念、次のアクションなど、さまざまな情報がやり取りされる。営業活動のみならず全社的に価値のある情報だが、従来の仕組みでは、言葉の背景や小さな兆候まで記録・共有できず、個人の記憶の中にとどまってしまうことも多かった。

そこで同社は、AIを活用して商談に含まれる情報をより細かく捉え、組織で活用する取り組みに着手したのだ。

商談情報の共有が停滞する理由と4つの経営課題

続いて室園氏は、より具体的に商談の流れを整理し、その記録・管理の問題を指摘した。

「商談中は、会話に集中するとメモを十分に取れず、反対にメモに気を取られると顧客の言葉や反応を聞き逃してしまう」

（室園氏）

かといって、商談後に記憶をたどって内容を整理すると、抜け漏れが生じる可能性がある。

その状態で日報を書くと、内容が薄くなるうえ、報告の作成自体に手が進まず、情報共有が滞りがちになる。さらに、担当者によって報告の粒度にばらつきがあり、管理者が内容を読み取りにくいという問題もある。

こうした「情報の切れ目」は、経営上の課題につながっていた。室園氏は、大きく4つの観点から説明する。

1つ目は「情報の非対称性」だ。商談の現場で得られる情報と、社内へ共有される営業報告の内容には、大きな差があるという。「現場で100あった情報が20程度になって報告されることも珍しくない」（室園氏）。

2つ目に挙げるのは「ナレッジの属人化」だ。営業担当者は数字を追うことに集中するあまり、情報の共有を後回しにしがちだ。商談のノウハウが暗黙知として個人の中に蓄積され、若手のOJTなどに活かすことも難しかった。

3つ目は「フィードバックループの断絶」だ。「商品や市場に関する営業からのフィードバックが十分ではない」と室園氏。小売店や生活者の声を商品開発や販売促進、サプライチェーンマネジメントへと還元するサイクルが機能していなかった。

そして4つ目が「提案準備の非効率」。小売店など取引先の求める情報が社内に蓄積されていないため、提案資料が画一的になりやすい。より相手の課題に沿った提案をしようとすると、各担当者が時間をかけて情報を集めなければならず、複数が同じような情報収集を重ねるなど、効率面に課題があった。

スモールスタートでTreasure AI Voiceの活用へ

こうした状況を踏まえ、キューサイはTreasure AI Voiceを導入した。若杉氏は「商談のゴールは受注だけではない。得られた情報を会社として蓄積し、活用していくことも重要だ」と強調する。

まずは、法人営業部32名のうち、商談機会の多い10名に絞り、2026年7月に本格的な音声録音を開始した。レコーダーの録音精度や、出力される日報や週報の品質などを確認しながら、現場で運用を磨いていく方針だ。

当初懸念したのは、取引先の反応だ。商談の録音に難色を示されることも考えたが、実際には抵抗なく受け入れられたという。

また、営業担当者への説明にも配慮した。「商談を録音してデータ化する」と伝えるだけでは、監視されているような印象を持たれかねない。そこで、組織全体のパフォーマンス向上を目的とした取り組みであることを共有し、理解を求めた。

現在は、商談音声の文字起こしから要点整理、日報・週報の作成までをAIが担い、営業担当者やマネージャーが内容を確認する流れで運用している。

「営業担当者による報告には個人のバイアスが入りやすいが、AIを使うことでそれを排除し、客観的に整理できる。さらに、フォーマットや報告項目も統一されており使い勝手がよい」

（室園氏）

いつ、誰と、何を話したかという一般的な記録だけでなく、商談の良かった点や改善点、キーマンのコメント、商談で確認すべきチェックリスト、商談フェーズごとの確認事項など、営業判断に必要な視点を加えて把握できるようになった。

音声データによる事業変革のロードマップ

最後に若杉氏は、Treasure AI Voiceおよび、自然言語で顧客データを扱うことのできるTreasure AI Studioを使用し、日報を作成する流れを実演した。単に文字起こしを要約するだけでなく、AIが商談ステータスやキーマン、同席者などの周辺情報を収集する様子をデモ。それらをもとに、商談のサマリーやグッド／バッドポイント、決定事項、ネクストアクション、チェックリストなどを整理してレポートを作成していく。

「人が何時間もかけて作成するレポートを、AIで周辺情報も収集しながら一気に出力できる」

（若杉氏）

日報だけでなく、管理者向けの週報として取りまとめることも可能だという。

今後は、営業担当者への定着や出力内容の正確性、業務工数の削減効果に加え、商談成果や案件進捗への効果も検証していく。まだ取り組みは始まったばかりであり、トレジャーAIの協力を得ながら改良を重ねていく予定だ。若杉氏は、営業担当者にとっての使いやすさと、管理者が商談内容を指導につなげることを重視する。

さらに若杉氏の構想は、営業領域にとどまらない。今後は、商談データとTreasure AIの顧客情報や購買データを組み合わせ、会社の知見として蓄積していく考えだ。顧客ニーズを踏まえた商品開発やマーケティングなど、より幅広い意思決定への活用を目指す。

商談を可視化する現在をフェーズ1と位置づける若杉氏。商談から得られる暗黙知の言語化（フェーズ2）、成功・失注要因などの分析を通じた知見の蓄積（フェーズ3）、CDP上のデータと連携した知の掛け合わせ（フェーズ4）へと発展させていく考えだ。

「音声データは、まだ十分に活用されていない『宝の山』だ」と若杉氏。商談から得る貴重な情報をチームの知恵へ、そして事業の力へと変えていく。