株式会社ブリングアウト
企業におけるAI活用のパイロットプロジェクトは、先進国である米国で95%以上が失敗に終わっているという結果が出ており、多くのプロジェクトがROI迷子になっている現状があります。この失敗の主な理由は、AIモデル自体の性能不足ではなく、企業固有のワークフローや複雑なコンテクストをAI側に適切にインプットできていない点にあります。
この課題に対しては、「コンテクスト・エンジニアリング」が極めて重要であり、企業固有の文脈を反映したデータの下準備と設計を行うことで、AIは初めて具体的な行動変容につながる価値ある結論を生成できるようになります。 実際の商談500本での解析事例や、組織実装での具体的な失敗・成功事例を本資料の中で公開しています。
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背景となる課題
多くの企業がAI導入による企業価値の伸びを期待し、非常に多くのパイロットプロジェクトが開始されました。しかし、最近のMITレポート（2025年8月時点）では、生成AIのパイロットプロジェクトの95%がPL（損益計算書）インパクトをほとんど生み出していないという結果が示されています。
プロジェクトの失敗原因は、AIモデルのエンジン性能そのものではありません。例えば、ChatGPT-3.5から4、そしてGPT-5へと性能が進化しているものの、個人レベルでは効果の上昇幅を感じづらくなってきています。失敗の本質的な理由は、企業固有のワークフローをAI側にインプットできていない点にあると指摘されています。企業においては、より複雑なコンテクスト（文脈）が存在するため、これをAIに伝えきれていないと、生成AIの効果が得られません。
定量的分析と重要要素の特定
営業シーンにおけるAI活用（セールス）の分析を例にとると、「勝ちパターン」や「受注・失注の違い」を知るために、例えば500本の商談データをAIにインプットして質問を投げた場合、一般的な結論しか得られません。具体的には、「受注した商談では顧客側に明確な課題があったが、失注した商談では課題が曖昧だった」といった、当たり前すぎる結論が出てきてしまいます。
組織にとって意味のあるAI活用を行うためには、業務に深く根差した『固有の文脈（コンテクスト）』を考慮し、データが下準備されている必要があります。この下準備には、たとえば以下のラベリングと採点が含まれます：
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属性情報のラベリング: 商談がクロージングか初回か、受注か失注か、商材AかBかといった属性情報。
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トピックの構成要素のラベリング: 商談内で話されたトピック（アイスブレイク、課題のヒアリング、予算の質問など）の構成要素。
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採点（スコアリング）: 各項目について、営業担当者が「うまく聞けたのか」あるいは「全く聞けていないのか」といった採点。
これらのコンテクストを整理・設計した上でAIに質問を投げかけると、具体的な差が見えてきます。
この詳細な分析結果は、今後の営業行動に直ちに応用可能であることを示唆しています。例えば、初回の商談で提案を行う際には、現場の担当者に気に入ってもらえるような説明が必須である、という具体的な示唆を得ることができます。これは資料作りや、深掘りを行う際のやり方を考えることに活かせます。
コンテクスト設計の有無は、AIが導き出す結論の有用性に非常に大きな違いをもたらします。この「コンテクスト・エンジニアリング」は、企業固有の情報を設計した上でAIに正しい解を出させるための手法であり、国内外で非常に重要なキーワードとして語られ始めています。Google DeepMindの重要なキーマンも、今後はプロンプトスキルよりもコンテクスト・エンジニアリングが重要になると発言しています。
AIを導入して成果を上げるためには、企業固有のコンテクストをしっかり設計し、AI側を動かしていくことが不可欠であるという展望が示されています。
資料の中では、そのほか、固有のコンテクストを踏まえて設計されたAIが組織で価値を生み出している事例として、受注確度の自動予測や、顧客の声に基づく戦略立案プロセスなど、複数の事例が紹介されています。
実際の商談５００本での解析事例や、組織実装での具体的な失敗・成功事例を本資料の中で公開しています。 全文のDLはこちらから
【Bring Outについて】
Bring Outは「対話をデータ化して経営を変革する」ことを掲げています。
①企業や利用シーンに合わせた対話情報の活用設計や対話内容を構造設計（コンテクストエンジニアリング）を行うコンサルタントチームと、
②言語解析を行う独自開発のAIインフラ、
③分析結果に基づいて企業に合わせた要約や解析結果を表出させる特許取得済みのソフトウェア
の３点で構成されたサービスを提供しています。東洋経済のすごいベンチャー１００や日経の未来の市場を創る１００社など数々の受賞歴を持ち、多くの大企業にサービス提供をしております。
【会社概要】
会社名：株式会社ブリングアウト
代表者：代表取締役社長 中野慧
本社：東京都中央区銀座1丁目22番11号銀座大竹ビジデンス２階
設立：2020年12 月
事業内容：大規模言語モデルを活用した、対話内容解析サービスの提供
【本件に関するお問い合わせ】
株式会社ブリングアウト 広報担当 藤橋 Email： pr@bringout.cloud