Qwen Office＋AIスプレッドシートでAI時代のCRMを構築

30分で手掛ける、あなた専用のCRM AIアシスタント

QwenWork実践ガイド

大金を投じて導入したCRMシステムも、結局は画一的なものになってしまう——

稼働から3ヶ月、何度も研修を重ねても、安定して使いこなせるのはいつも同じ顔ぶれだ。システムを維持するIT管理者、商談を登録する営業、そして月末にデータを確認しに来るマネージャーだけである。

営業は言う。「一日中外を走り回って、夜になってからようやくフォロー記録を書く。書いているのは記録ではなく、思い出の記録だ」

マネージャーは言う。「表の半分は項目が空っぽだ。これで意思決定をするのか、それとも想像力を鍛えるのか？」

IT部門は言う。「要望は来期に回しました。皆さん、とりあえずこれで我慢してください」

問題は皆が努力していないからではない。最初から方向性が間違っているのだ。つまり、人間がツールに仕えることを強いられているのである。

発想を転換し、ツールに自分を仕えさせよう

従来のCRMの問題は、ツールが受動的である点だ。あなたが動かさなければ、ツールも動かない。

AI時代において私たちに必要なのは、より優れたCRMではなく、自ら進んで業務を推進してくれるAI社員なのである。

自ら進んで働く：毎朝9時、朝報が自動的にDingTalkに送信される。どの顧客を優先して追いかけるべきか、どの案件を進めるべきか、どの入金催促をするべきか、重要度と緊急度に応じて順序立てられ、余計な指示は不要だ。

自ら進んで整理する：電話を終えて「顧客が連休明けに入金すると言っていた」と一言伝えるだけで、完全なフォロー記録に展開してアーカイブしてくれる。契約書や提案書も一緒に保存される。次に新しい提案書を書く際は、過去のドキュメントやその顧客とのやり取りの記録を自ら参照する。

自ら進んで分析する：表をワンクリックでダッシュボードに変換。四半期レポートはもはやデータの羅列ではなく、現状を明確にし、問題を浮き彫りにして、解決策を提示してくれる。

今日は、「QwenWork + DingTalk AIテーブル + DingTalk」を使って、自動的に営業を推進してくれるAI社員をあなた自身の手で構築し、CRMを埃まみれにしない方法を紹介しよう。

まずは実際の効果を確認

百聞は一見に如かず。まずはこのAI社員が実際に稼働している様子を見てみよう。

インタラクション層 - DingTalk側：いつでもどこでもデータを確認

‹‹ 左にスワイプして表示

データ層 - DingTalk AIテーブル側：データを基盤に、権限に応じて取得

‹‹ 左にスワイプして表示

実行層 - QwenWork側：指示通りに動き、可視化して提示

‹‹ 左にスワイプして表示

この3つがそれぞれの長所を発揮し、組み合わさることで完全なAI社員となる。

4ステップで手掛ける構築法

01 ステップ1：役割の設定

社員を採用する際、最初にやるべきは背景の説明だ。どの業務を担当し、どのような仕事を任せるのかを伝える。

背景を明確に伝えることで、何を注力すべきかを理解する。

QwenWorkを開き、次の文章をそのまま送信しよう。

プロンプト（そのままコピーして使用可能）：こんにちは、私は医療機器販売会社の営業責任者です。あなたに私の営業運営アシスタントを務めてほしい。日常的に顧客のフォロー、チームプロジェクトの推進、タスクのリマインドを手伝ってほしい。あなたは目標志向の人物であり、私と息を合わせて動く必要がある。私たちは主にXX製品を販売しており、顧客の入金と更新状況を重点的に注視している。

ここには2つのポイントがある。

業界は必ず記載すること。業界が違えば顧客のロジックは全く異なる。医療は入金と更新、行政はプロセスの分岐点、ECはリピート購入を重視する。明確に書くことで、どこに注力すべきかを理解する。

背景情報は多いほどよい。何を販売しているか、チームの人数はどれくらいか、どの指標を注視すべきか、知っている情報はすべて与えよう。情報が多ければ多いほど、その判断は業務に即したものになる。

これらの内容はQwenWorkの長期記憶に蓄積される（「設定」->「記憶」からいつでも確認・修正可能）。これにより、今後のすべての会話において、このコンテキストを引き継ぐことになる。

02 ステップ2：データの構築

表は自分で作る必要はない。一言でAIに任せよう。

プロンプト（そのままコピーして使用可能）：「AICRM」という名前のDingTalkナレッジベースを新規作成してください。その中に「顧客管理」という名前のAIテーブルを作成し、顧客テーブル、チームテーブル、フォロー記録テーブル、入金テーブルの4つのテーブルを含めてください。さらに、契約書、提案書、見積書などのファイルを保管するフォルダも作成してください。

まだDingTalkを接続していない場合は、まずQwenWorkの「コネクタ」でDingTalk接続を有効にしよう。

表が作成されたら、まず自身の「データベース」を読み込ませよう。

プロンプト（そのままコピーして使用可能）：AICRMナレッジベースにどのようなテーブルがあり、それぞれどのようなフィールドがあるか確認してください。

ここには2つのテクニックがある。

フォロー記録テーブルは1つで十分だ。手動で分類する必要はない。分類はAIの仕事である。「フォローを1件記録して」と直接伝えるだけで、表への書き込み、顧客の紐付け、ステータスの更新などはすべて自動で行われる。

契約書、提案書、見積書、AI議事録——これらはすべてナレッジベースに保存できる。今後顧客に新しい提案書を書く際、過去の提案書や打ち合わせの議事録を引き出して参考にする。提案書生成後はワンクリックでWordやPDFをダウンロードし、そのまま顧客に送信できる。

03 ステップ3：プロセスの設定

これは「受動」から「能動」へと移行するための重要な一歩だ。

まずは一度試してみよう。

プロンプト（そのままコピーして使用可能）：今日必ずフォローすべき顧客と、入金期限を過ぎている顧客を確認し、リストを作成してください。各項目には推奨トークスクリプトを添えてください。

満足できる結果が得られたら、定期タスクにアップグレードすることもできる。

プロンプト（そのままコピーして使用可能）：先ほどのプロセスを定期タスクとして設定し、毎朝9時に実行して結果を私に送ってください。各項目に対応する担当者がいる場合、その担当者に関連する内容をその担当者のDingTalkに送信してください。

これにより、毎朝あなたのDingTalkに自動的に営業朝報が届く。優先度の高い顧客、今日のタスク、催促すべき入金など、すべてにトークスクリプトが付いており、そのまま使える。

日常のフォローも楽になる。顧客との面談後、AI社員に分かりやすい一言を投げかけるだけでよい。

XX顧客に入金催促のメッセージを送ったら、明日振り込むと言ってもらえた。とても嬉しい。

AIは自動的にフォロー記録を作成し、顧客を紐付け、入金ステータスを更新する。さらにおまけでリマインドもしてくれる。「口頭の約束はあてにならないので、明日は必ず着金を確認してください」と。

04 ステップ4：体験の最適化

最初に構築したAI社員は、大概率で単なる「データ運搬屋」になってしまう。例えば四半期レポートを作成させると、ダッシュボードのスクリーンショットが並べられ、ページごとに数字が羅列されるだけかもしれない。

妥協せず、直接修正させよう。

プロンプト（そのままコピーして使用可能）：現在の内容は単なる出来事の羅列で、洞察がなく、レポートとは言えない。現状を一言で明確に説明し、数字は後ろに証拠として配置し、最後に次のアクションと提案で締めくくってください。

修正後の内容は全く違ったものになる。冒頭で現状を一言で説明する。「顧客は増えているが、キャッシュが追いついていない」——83.7万件の商談を抱え、入金率は22%、期限超過はどの顧客層に集中しているか、段階的に掘り下げ、最後に対応策で結ぶ。

AIが生成する結果は、80点がプロンプトの誘導、100点がイテレーションによる。不満な箇所があれば、分かりやすい言葉で伝えて修正させよう。修正するたびに良くなっていく。

応用編

基本版が動作するようになったら、さらに拡張することもできる。

営業ダッシュボードの作成：QwenWorkにAIテーブルのデータをワンクリックでダッシュボードに変換させる。顧客分布、営業ファネル、入金進捗、チームの負荷がすべてダッシュボードに表示される。ダッシュボードは部門の大型スクリーンに投影でき、日常的な確認や朝会での議論に活用できる。

グループメッセージの自動フォロー：顧客と固定のDingTalkグループがある場合、QwenWorkに顧客とのコミュニケーション内の重要情報を定期的に整理させ、フォロー事項を抽出することで、手動での記録入力を減らせる。FeishuやWeComのチャット履歴も、QwenWorkはコネクタを通じて読み取ることが可能だ。

既存CRMとの連携：すでにCRMシステムを導入している場合は、IT担当者にシステムのデータインターフェースをMCPとしてQwenWorkに接続してもらい、QwenWorkに既存システム上で作業を行わせる。

役割に応じたデータ権限の設定：複数人で同じデータを共有する場合、AIテーブルの高度な権限設定でアクセス範囲を構成できる。例えば、営業には自分が担当する顧客のみを閲覧させ、マネージャーには管理するチームのデータを閲覧させるといった設定が可能だ。

まとめ

AIテーブルは万能なブロックのようなもので、あらゆる軽量業務システムを構築できる。

しかし、「構築できる」と「構築できるスキルがある」は別問題だ。多くのユーザーが習得の難易度が高く、構築できないと訴えている。

現在、テーブルの構築、データの取得、タスクの実行といった作業はすべてQwenWorkに任せることができ、あなたは分かりやすい言葉で指示を出すだけでよい。

DingTalkがアカウントとリーチを管理し、AIテーブルがデータと権限を管理し、QwenWorkが作業を管理する。

この鉄の三角形を組み合わせれば、ほとんどの業務システムをあなた自身の手で構築できる。

次回の記事でどのような実践を見てみたいか、コメント欄でお知らせください～

· · ··· · ·

QwenWorkをより使いやすくするための深掘りコラム。誰もがAgentの達人に

We dedicated to serving clients with professional DingTalk solutions. If you'd like to learn more about DingTalk platform applications, feel free to contact our online customer service or email at このメールアドレスはスパムボットから保護されています。閲覧するにはJavaScriptを有効にする必要があります。. With a skilled development and operations team and extensive market experience, we’re ready to deliver expert DingTalk services and solutions tailored to your needs!