AIによる利益率改善・不採算顧客特定システム 
基幹システム（ERP）とSFAのデータをAIで統合解析し、製品別・顧客別の「真の利益率（ネットマージン）」を可視化する施策です。BtoBビジネスでは売上高の規模に惑わされがちですが、実際には過剰なカスタマイズや過度なアフターサポート、物流コストにより赤字となっている取引が散見されます。AIが「手離れの悪さ」や「原価高騰の影響」を自動算出し、不採算取引を特定。経営層はデータに基づき、価格改定やサービス内容の変更、リソースの再配置といった意思決定を迅速に行うことができます。営業担当者に対しても利益ベースの評価を可能にし、組織全体の「稼ぐ力」を最大化。どんぶり勘定を脱却し、高収益体質への変革を支援します。
 職種 |
経営企画 |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
全業界 |  目的 |
効率化 収益最大化 |
| 業界② |
 対象 |
収益管理 | |
 費用 |
300〜2000万円 |  実施期間 |
120 |
主なToDo
- 財務データと営業活動データの統合基盤（DWH）構築
- コスト配賦ロジック（物流費、人件費等）の策定
- 経営判断用ダッシュボードの構築とアクションプラン策定
期待できる効果
「売上は高いが赤字」の取引を解消し、営業利益率を数％改善。経営資源の最適配分を実現。
躓くところ
コスト配賦ルールに対する営業現場の納得感。データの入力精度。
