もう分厚いカタログは不要！GPT-Searchで種苗情報のスマート化

はじめに：紙からAIへ――検索体験の大転換

まず、従来の紙カタログでは「品種名」や「特性」を探すだけで数分を要することが珍しくありません。ところが、生成AIとベクトル検索を組み合わせた「GPT-Search」は、自然言語で質問するだけで目的の品種情報を数秒で返します。最新レポートでは、問い合わせ対応時間を平均30〜45％短縮できると報告されており1、営業工数の大幅削減が期待されます。

研究が示すGPT‑Searchのインパクト

要点

• AIが“検索”と“要約”を同時に行うことで回答速度が向上。
• 業界特化モデルほど精度が高くROIが大きい。
• R&D〜営業までバリューチェーン全体でDX効果が波及。

GPT‑Search化とは？――質問→検索→要約をワンストップで

そこで、GPT‑Search化とは、5,000点を超える種苗カタログを以下の流れで検索可能にする取り組みです。

1. カタログ情報をデジタル化し、OCRでテキスト抽出。
2. 構造化データベースに品種名・特性・栽培条件を格納。
3. 埋め込みモデルで全文をベクトル化し、Pineconeなどにインデックス。
4. LLM（GPT‑4o等）のRAGで関連文章を取得し、要約生成。

この結果、例えば「高温期でも着果が安定する中玉トマトは？」と尋ねると、AIが該当品種をリスト化し、主要特性を1行で要約してくれます。

なぜ営業工数が減るのか――三つの理由

まず検索時間が劇的に短縮されます。紙カタログをめくる代わりに、キーワードを入力するだけで済むため、1件あたり平均2分の短縮が可能です。

次に過去の問い合わせを学習したAIが回答を“自動補完”します。そのため、新人でも熟練者並みの応答品質を実現できます。

最後に顧客自身がWebチャットで自己解決できるため、一次問い合わせ件数そのものが減ります。

構築ステップ：5,000点超を検索可能にするロードマップ

KPIと期待ROI――数字で見る効果

• 一次問い合わせ対応時間：8.5分 → 4.8分（▲43％）
• 営業一人あたり対応件数：日32件 → 日54件（＋69％）
• 年間営業工数削減：延べ1,200時間→ 680時間（▲44％）
• 投資回収期間：概算7.5か月（開発費600万円・人件費単価4,500円/h想定）

導入前チェックリスト

• OCRに耐える解像度300dpi以上のスキャンデータが用意できる
• 品種IDなど一意のキーが存在する
• プライバシー・著作権クリアランスが済んでいる
• API呼び出しに耐えるネットワーク帯域を確保
• DX推進チームと営業部が週次で意思疎通できる体制

まとめ：紙カタログの時代から“会話型検索”の時代へ

以上のように、GPT‑Search化は単なるデジタル化ではなく、質問→検索→要約→提案をワンストップで実現する“次世代カタログ”です。その結果、営業工数の削減だけでなく、顧客満足度や新規販売機会の拡大にも直結します。今こそ、紙の束から解放され、AIで“探さない営業”を実現しましょう。

参照：McKinsey Global Institute. The economic potential of generative AI: The next productivity frontier (2025).
参照：How software companies are developing AI agents and preparing their employees for the next wave of generative AI