スライド生成AIシステム開発支援

概要

営業資料の作成を自動化するスライド生成AIシステムの新規SaaS開発を支援。ペルソナ設定AIと情報ヒアリングAIを組み合わせ、ターゲットに最適化された営業資料を自動生成する仕組みを構築した。営業担当者が「誰に向けて」「何を伝えたいか」を入力すると、AIが対話的に必要情報を引き出し、資料の骨子から文言までを生成する設計を採用している。

LangChain / LangGraph による多段ワークフロー制御を中核に、複数のAIエージェントが役割分担して資料を組み立てるアーキテクチャを取った。新規SaaSとしてゼロから設計するため、プロダクト要件の整理から技術選定までを伴走した。

技術構成

• フロントエンド: Next.js。資料生成UI・プロジェクト管理画面を実装
• バックエンド: FastAPI。AI処理を担うPython側のAPIサーバー
• AIフレームワーク: LangChain / LangGraph。マルチステップAIワークフローを宣言的に定義
• 構成方針: ペルソナ設定AIとヒアリングAIを独立コンポーネントとして分離し、再利用性を確保

実装内容

• ペルソナ設定AIの構築: ターゲット属性・課題・ニーズを自動分析し、訴求ポイントの仮説を提示
• 情報ヒアリングAIの構築: 対話形式で営業担当者から必要情報を収集し、足りない要素を能動的に質問
• スライド自動生成パイプライン: ヒアリング結果から構成案・スライド本文・話法を生成し、編集可能な状態で出力
• LangGraphによるワークフロー制御: ペルソナ分析→ヒアリング→構成設計→本文生成の流れを状態遷移として実装
• FastAPIによるAPI設計: フロントエンドとAI処理を疎結合に保ち、AIモデルの差し替えやチューニングを独立して実施可能に

背景

新規SaaSプロダクトとしてゼロから開発。営業現場では資料作成に多くの時間が割かれており、しかも担当者ごとに品質のばらつきが生じやすいという構造的な課題があった。テンプレート配布だけでは個別の商談に最適化できず、結局は属人的な作り込みが必要になる。

ターゲットごとにカスタマイズされた資料をAIが自動生成する仕組みが求められた。同時に、対話を通じて担当者の頭の中にある情報を引き出す設計により、「使うほどに資料品質が上がる」プロダクトを目指した。

導入効果

• 営業資料の草案をAIが生成し、担当者は確認と修正から着手できる
• ペルソナ分析から本文生成までの手順が固定され、担当者ごとの作り方の違いが揃う
• ターゲット属性に応じた訴求ポイントを提示し、商談ごとに資料を作り分けられる
• ペルソナ分析を自動化し、訴求設計の観点を経験によらず同じ形で出力できる
• 対話型ヒアリングで、担当者が明示していなかった前提を質問として引き出し資料へ反映
• マルチステップAIアーキテクチャにより、後続の機能拡張や別プロダクトへの転用が容易

本事例のような新規AIプロダクトの試作開発は新しく作りたい方向けの相談ページで対応しています。