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対話をデータ化して
経営を変革する。

対話データの解析は
データドリブン経営における
最重要なトピックです。
ハイパフォーマーの商談分析から
営業の勝ちパターンを見出すこと。
感覚に頼らず、顧客の生の声を踏まえた
サービス開発を可能にすること。
面接官の好みによらず
優秀な人材を採用すること。
Bring Outは、この全てを
手間なく実現します。

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Our Clients

見出し装飾導入企業

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見出し背景装飾
解析プラットフォーム
解析プラットフォーム
AIコンサルタント
AIコンサルタント
Bring Outは、
テクノロジーと
プロフェッショナルの融合で、
勝ち続ける組織づくりを
サポートします。
最先端の対話解析テクノロジーを
用いた分析基盤を活用し、
経験豊富なコンサルタントが
経営変革の論点を最短距離で導き出します。
動画サムネイル

Our Value

見出し装飾Bring Outの提供する価値

これまで収集困難だった社内外の対話情報を
収集し、解析し、CRMへの格納までを
ワンストップで実行。

現場の業務を最小化しながら、
対話を文字情報に、そして分析可能な
構造データへと自動変換します。

勘と経験に基づく仕事のあり方から、
データに基づく仕事のあり方へ
とトランスフォームしていきます。

01

現場の報告業務削減と、対話データの蓄積を両立

オンラインのみならず、対面商談まで。
ワンクリックで対話内容を文字起こしし、ポイントに応じた解析を実行。
さらに必要箇所に自動的に転記して現場の報告業務を省力化することで、
現場にもストレスのないデータ収集を可能にします。※Salesforceに対応

02

リアルな商談フィードバックで、高精度な人材育成を可能に

話すべき内容のうち、何が話せて何が話せなかったか。
商談のたびにそれぞれが可視化され、各人材の得手不得手が浮き彫りに。
スタッフ全員のレベルの底上げを実現します。

03

顧客の生の声に基づく商品企画を可能に

少量のサンプルのインタビューやアンケートのもとに企画が行われ、
結果的に開発者の想いに過度に依拠したプロダクトとなっていました。
Bring Outは大量でリアルタイムな、真実の声に基づいた商品企画を実現させます。

Functions

Bring Outの機能一覧

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あらゆるデータ化の要望に
フィットさせられる、
カスタマイズ性に富んだ機能

特許取得済みの技術が組み込まれた対話解析ツールで、
現場の報告作成の省力化と構造化データの収集を両立します。

商談の採点
商談の採点
重要会話箇所抽出
重要会話箇所抽出
重要会話箇所の要約
重要会話箇所の要約
採点根拠の見えるダッシュボード
採点根拠の見える
ダッシュボード
対面商談レコーディング
対面商談
レコーディング
オンラインミーティングの自動連携、自動格納
オンラインミーティングの
自動連携、自動格納
会話内容の文字起こしと話者分離
会話内容の文字起こしと
話者分離
発話比率、発話速度の算出
発話比率、発話速度の
算出
セールスフォースへの要約自動出力
セールスフォースへの
要約自動出力

Members

メンバー

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プロフェッショナル人材が
経営変革の成功にコミット

30,000時間に及ぶ対話データの解析と
200以上の対話解析モデルの構築経験に基づき、
コンサルタントが経営変革を最短距離で実現します。

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中野 慧
CEO
東京大学卒業後、Bain & companyでプロジェクトマネージャーとして多種多様なプロジェクトを経験。その後リクルートでスタディサプリのプロデューサーとして、戦略商品企画、販売まで横断的に経験。二社目のベンチャーとして、Bring Outを創業。
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林 翔太
COO
日本IBMにて、AIを活用した新規事業開発の企画・開発プロジェクトをマネージャーとしてリード。日本のユニコーンランキング1位のPreferred Networksにて営業及び事業開発で活躍の後、Bring Outに参画。
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小原 正大
CTO
早稲田大学卒業後、リクルート入社。リクルートでは複数新規事業をプロダクトマネージャーとしてリード。Junction Asia で Grand Prize、Battle Conference UNDER30 2018 にて Best Session Award を受賞。その後HR Startup のCTO を経て、Bring Out に参画
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奥田 遼介
Senior Advisor
東北大学卒業後、2014年Preferred Infrastructureに入社、同年Preferred Networks(PFN)に転籍。PFNでは取締役兼最高技術責任者(CTO)として、Deep Learning技術を中心とするAI・DXのコンサルティングから研究・開発までを担当。現在AIの戦略アドバイザーを務める。
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中村 優文
VP of AI biz dev
Stanford大学卒業後、三菱総研にて、エネルギー分野の調査・コンサルティングに従事。その後トムソン・ロイター、クラリベイト、salesforceでのカスタマーサクセスを経てBringOutに参画。
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津村 和輝
AI biz dev
東京大学工学部、東京大学大学院卒業。Bain & company にて4 年間のコンサルティング経験を経て、2020 年12月の創業時からBring Out に参画。
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平山 奈津未
VP of customer success
大企業向けHRサービス事業にてマネジメント改革プロジェクトを多数経験。営業・営業企画を経験後、営業部長に就任。マーケティング・インサイドセールスの立ち上げを行う。その後、組織・人材のグローバルコンサルティングファーム、コーン・フェリー・ジャパンに入社。セールスイネーブルメントコンサルタントとして営業組織改革に従事したのち、Bring Outに参画。
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山﨑 文隆
VP of customer success
株式会社キーエンス新卒入社。 営業、IT系の新規事業の立ち上げ、本社ITインフラ部門を経験。 その後、新エネルギー系のベンチャー、株式会社インテリジェンスの経験を経て Sansanで大手企業向け営業、マーケティング、新規事業の立ち上げに従事。23年9月BringOutにジョイン。カスタマーサクセスを担当
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佐久間 桂吾
VP of sales
NTTデータで大手金融機関を中心に新規事業立ち上げ等に従事。その後、Amazon Web Services Japanのシニアアカウントエグゼクティブとして活躍の後、BringOutに参画。
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谷 昭吾
Sales
東京大学経済学部卒業後、東京海上日動へ入社。資産運用を担当した後、海外事業や地震のリスクに備えた商品設計と商談を担当。その後、不動産テックカンパニーのGAテクノロジーズに転職し、組織マネジメント、営業企画、人事評価設計に携わる。2023年9月、BringOutへ参画。
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東原 匡志
Sales
天理高校で春夏甲子園出場。明治大学で全国制覇を達成したのち、新卒キーエンスに入社。入社後15カ月連続で目標達成。その後も成績優秀賞など表彰をうけ2022年下期より当時事業部最速でリーダーに昇進。日本全体の営業生産性向上に取り組むべく23年9月にブリングアウトに参画。
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木場 麻沙子
Customer success
大手携帯キャリアの販売代理店にて営業およびカスタマーサポートに従事。その後放送局編成部にて放送にかかわる企業活動をサポート。育児休業を経て2022年よりBringOutに参画。現在二児の子育て中。福岡在住
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西川 遼
Engineer
楽天で社内のプライベートクラウド構築を担当後、Rakuten Americas Regional Head で新規事業開発、インフラ、バックエンド、フロントエンドなど多岐に携わる。トレジャーデータ株式会社を経て、BringOutに参画
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松村 康人
Engineer
社員第一号としてパレットクラウド入社。地域限定SNS 、大手不動産管理会社のCMS、賃貸管理会社向け入居者システム等の多岐にわたる開発実績を保有。また、プロジェクトマネジメントをはじめ新規開発・技術リード、カスタマーサポート等幅広い領域で高いスキルを持つ
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相田 義仁
Engineer
大学卒業後にファッション系スタートアップを立ち上げ。開発責任者として、ファッションSNSのiOSアプリ・化粧品ECサイトの開発を主導。2016年、不動産ITベンチャーに参画。Webディレクションを中心に、開発・カスタマーサポートまで一貫して担当。2018年、HR系スタートアップに参画。これまでの幅広い業務経験を活かし、デザインのマネジメント・実装を主導
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小倉 大樹
Engineer
Soliton Systems, K.K. でのフロントエンドエンジニアを経てAdgolithmics, Inc にて約2年Reactでフロントエンドの刷新やPythonエンジニアとして従事。楽天グループ傘下、LOB, Incではフロントエンドおよびプロジェクトマネージャーとして活躍
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藤橋 咲和子
VP of Admin
Yahoo!、Asurion Japanなど事業会社での事業企画・計数管理、プライベートエクイティファンド投資先での事業再編に携わる。慶応義塾大学大学院では「営業組織における知識活用」が修士論文テーマ。バックオフィス担当として2023年11月にBring Outに参画。

Results

実際の成果

見出し装飾
プライム上場大手SI企業
新人の売上
60%増加
お客様との間で納期をしっかり合意するよう切り出すことが売上への相関性が高いことを特定。フォーカスを絞り合意を徹底させることにより、売上の60%向上を実現しました。
新人の売上60%増加
プライム上場大手金融機関子会社
報告業務時間を
90%削減
詳細な顧客管理シートへの記載内容に沿う形でモデルをカスタマイズ。生成された要約を確認・修正するだけの作業へと変更され、報告書作成時間が90%削減されました。
報告業務時間90%削減
プライム上場大手IT企業
商談200本から
顧客課題を一瞬で抽出
お客様が日々の商談の中で課題として掲げた内容。通常であれば顧客アンケートを設計して情報収集しなければ定量データがわからないものが、追加作業なしで毎月アウトプットされ全社で共有することが可能になりました。
商談200本から顧客課題を一瞬で抽出