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AIや機械学習の新規開発案件を7件受注。発注ナビを活用した「隙のない営業戦略」とは

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アクセルユニバース株式会社の扉絵

どれだけ提案力や技術力に秀でたシステム開発会社でも、新規顧客の開拓は簡単ではない。機械学習やAI、生成AIといった先進的な技術に強みを持つアクセルユニバース株式会社も同様の悩みを抱えていた。そんな同社が選んだ解決策が発注ナビの活用だ。同社は、効率的な案件獲得やリードタイムの隙間を埋める営業戦略、さらには失注案件のフォローアップまでを含めた隙のない営業体制を確立し、生成AIなどのAI活用を含む大規模な新規案件を1年間に1件のペースで順調に獲得している。同社の発注ナビ活用法について、同社の取締役である竹中 涼香氏に伺った。

 

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社名 アクセルユニバース株式会社
所在地 東京都渋谷区渋谷3丁目6-6 渋谷パークビル2F
従業員数 31 – 50名
事業内容 Webサイト及びコンピュータシステムの企画・開発・運営・提供・コンサルティング
掲載カテゴリ

業務システム WEBシステム アプリ開発

 

  • 導入前の課題
    自社の強みである提案力や技術力を発揮できる新規案件を獲得するには、事前に発注者の課題やニーズをある程度把握しておく必要がある。仮にテレアポなどでリード情報を得られても、実際に提案してみると、そもそもニーズがないなどの理由で空振りとなるケースも考えられる。そのため、自社の提案力や技術力を活かせる『ニーズのある顧客』と、どのように効率的に出会えば良いのか悩んでいた。
  • 導入後の効果
    同社が得意としている機械学習や生成AIの案件も含め、1件の規模が1,000~3,000万円の大型案件を1年に1件のペースで安定的に受注。また、商談のリードタイムが長い大型案件の合間に中小規模の案件を取りに行くなど隙のない営業戦略で、高い費用対効果を実現した。

 

『提案力や技術力のあるシステム開発会社』だからこその悩みとは

アクセルユニバース株式会社の竹中様

取締役
竹中涼香氏

2012年に設立したアクセルユニバース株式会社は、受託開発を軸として、業務システムやWebシステムの開発、Webサイト制作、スマートフォンアプリ開発、インフラの構築・保守運用、CMS構築と幅広く事業を展開している。顧客の業務改善や課題解決をシステム開発におけるゴールと捉え、指示されたものを開発する『顧客絶対主義』ではなく、顧客のニーズを先取りして提案する『顧客中心主義』のスタンスを打ち出している。

そんな同社には、3つの特徴がある。1つは全体の90%以上が一次請け案件であること。同社は、仕様が固まっていない案件でも企画の段階からコンサルティングを行い、顧客と直接やり取りしながら一緒にシステムを作り上げていくことを得意としている。竹中氏は「お客様のご要望やお困りごとをお聞きし、機械学習やAI、生成AIなど最新技術の活用を含めて、幅広くソリューションを提案できるのが当社の強みです」と胸を張る。

2つめの特徴は、クライアント先には常駐せず、持ち帰って自社で開発する『not常駐』の姿勢を貫いていることだ。同社のエンジニアを常駐させるための高いコストが不要になるため、投資対効果の視点で顧客にも大きなメリットがあるという。そして3つめは、取引先に大手企業が多く、大規模システムの開発事例が豊富にあることだ。

同社は今後、得意とする機械学習や生成AIなどの先進技術を導入したシステムの開発に加え、SRE(Site Reliability Engineering)にも注力していきたいという。「クラウドを前提にしたクラウドネイティブな開発案件が増えてきた中、クラウドシフトにより顕在化してきたのが、『システムインフラを含めたクラウド環境全体の運用の課題』です。SREと呼ばれる領域で、クラウド環境のコストを抑える、セキュリティを担保する、運用の手間を自動化するなどでお客様のクラウド運用を最適化する、そういった取り組みをご提案しています」。

同社のように提案力や技術力に強みを持つシステム開発会社であれば、リファラル案件を含めたオファーが常に来て、顧客や案件の獲得には苦労しないのでは、と思われるかもしれない。ところが実際はそうではなかったようだ。設立当初から営業専門の部署・部門を置かなかったこともあり、竹中氏は「新規顧客開拓には課題感を持ち続けていました」と語る。しかも、そこには提案力や技術力を武器とした受託開発に強みを持つシステム開発会社だからこその悩みがあったのだ。

どういうことか。同社では設立当初から代表のコネクションをベースにしたリファラルで案件を獲得できていたが、それとは別に新規顧客を獲得しようとすると『効率の悪さ』を感じていたという。「仮にテレアポなどのサービスを使えば、新規リードの獲得はできるかもしれません。ただし、ニーズのヒアリングやソリューションをご提案する段階まで進み、そこで初めて『そもそもシステム開発のニーズがない』、『すでにお付き合いのあるシステム開発会社がいらっしゃる』などが分かることも多く、空振りやムダ打ちがあると思います」という。つまり、提案力や技術力を活かすには、顧客がどのようなことに困っているのか、そして、それを解決・改善するのにどのようなシステムを導入したいと考えているのか、それらをある程度でも事前に知ることができないと、非常に効率の悪い営業活動になってしまうのだ。

自社の提案力や技術力を発揮できるようなニーズを持っている新規顧客と効率的に出会える方法はないか。そう考えたときに同社はマッチングサービスの活用を検討した。

 

機械学習や生成AIの案件も含め7件の新規案件を獲得。高い費用対効果を実感

数あるマッチングサービスの中で発注ナビを選んだ同社だが、実は他のサービスと比較・検討はしなかった。「単純に比較・検討している時間がなかったのです。発注ナビは創業したての頃にすでに営業の連絡を受けていたので知っていました。そこで改めて説明を聞いて利用を決めたのです」。

同社は発注ナビの利用を開始したことで、本格的に新規顧客の開拓に乗り出した。目指したのは、顧客の要望や困りごとを丁寧にヒアリングし、その内容にマッチしたソリューションを提案できるような、同社の強みを存分に活かせる新規案件の獲得だ。同時にもうひとつ、同社はAIや生成AI、SREなど、新たなテクノロジーやコンセプトを取り入れたシステムやソリューションを構築する案件の獲得を目指した。竹中氏は、「当社がこれから先の将来にわたって力を入れる領域で、新規案件を獲得することを期待しました」と語る。

同社は発注ナビのベーシックプランを契約しており、これまでに4回契約を更新している。発注ナビ経由で獲得した新規案件は7件以上で、1年に1件以上のペースを維持している。しかも、「1件の金額規模が1,000~3,000万円と大規模案件をコンスタントに受注できています。直近の案件で商談の最終段階に入った案件もスマホアプリの開発で2,500~5,000万円程度の規模になります」と、当初の期待通りの成果が出ているようだ。

それだけではない。竹中氏は「当社が得意としている機械学習や生成AIを導入したシステムの案件も受注できているのはありがたいです。規模が大きいと、それだけ商談の期間も長くなり、商談期間が半年以上になる案件もあります。そのため件数は年間1件ペースですが、それでも案件の規模が大きいので発注ナビを利用しての費用対効果は十分にあると感じています」と評価している。

 

同社が実践している『発注ナビを活用した隙のない営業戦略』とは

発注ナビを実際に使ってみた感想について竹中氏は、「発注者であるお客様が発注ナビに提示した開発案件の情報に、プラスアルファで発注ナビの担当者が直接、発注者にヒアリングした情報をいただけるのがありがたいと思っています」と話す。発注ナビの担当者が事前にヒアリングした情報によって、「発注者のニーズがより顕在化し、当社もお客様のニーズをある程度、把握した状況から商談に入れます。案件によっては当社の強みである機械学習やAI、生成AIの活用をご提案する準備を整えたうえで商談に臨むことできるなど、非常に効率が良いと感じています」。

その一方で、実際の活用においては、大規模案件を数多く獲得している同社ならではの工夫もある。竹中氏は「発注ナビを使えば、効率良くニーズが顕在化しているお客様と出会うことができますが、先述の通り、大規模案件では商談の期間が半年以上になるケースも珍しくありません。そうなると万が一、失注した場合のリスクが大きくなります」と説明する。「大きな商談が動いている半年の間に他の案件獲得の動きを同時並行で進めておかないと、半年後、あるいは1年後に『1件も受注なし』となりかねません。同時並行案件の獲得のためにも発注ナビを活用しています」。

具体的には、大型案件だけにこだわるのではなく、大型案件の合間に数100万円ほどの中規模案件を挟み、常に『忙しい状態』を作るようにリスクヘッジするという戦略をとっているのだ。さらに、同社は失注した案件のフォローアップも欠かさない。「発注ナビではご縁がなかったお客様でも、その後にご挨拶にお伺いし、システム開発以外のインフラ構築の別案件をご発注いただいたケースもあります。生成AIやSREなど新しい取り組みにご興味のあるお客様には、そういったお話しもさせていただき、当社の強みをアピールしています」という。

大型案件の隙間を埋めるように中規模案件を受注し、失注した顧客へのフォローやアピールを欠かさない隙のない体制で、着実に案件を獲得してきた同社。これからの営業戦略も、より盤石かつ強固なものとなっていくようだ。

 

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