QorusDocs、提案エージェントに自社の知識を活用させるQPilot Workspaceを発表

QorusDocsは、事業開発チームとAIエージェントが提案書、営業資料、提案依頼書への回答を作成するための共有環境「QPilot Workspace」を発表しました。10月27日に発表されたこのワークスペースは、自社固有の知識と、Microsoft 365内での文書作成、レビュー、文書生成のワークフローを組み合わせ、Copilot、Claude、ChatGPTと連携します。

この製品は、プロフェッショナルサービス、法律、テクノロジーサービスの各企業に加え、建築、エンジニアリング、建設業界の企業を対象としています。こうした業界では、説得力のある提案書を作成するうえで、プロジェクトに参加できる人材、その人材がこれまでに手掛けた関連業務、同様の顧客に対する自社の実績といった根拠が重要です。QorusDocsは、こうした組織内に蓄積された知識を、エージェントの業務の基盤と位置付けています。

発表によると、顧客は現在、利用を申し込むことができます。同社によれば、QPilot Workspaceは、案件の開始から、文書の作成、レビュー、案件の完了処理、分析情報の取得まで、一連の提案活動を支援し、最終文書をWordおよびPowerPoint形式で提供します。

PursuitIQが草案の根拠となる情報を提供

QorusDocsは、自社の基盤情報レイヤーをPursuitIQと呼んでいます。同社はプラットフォームのページで、PursuitIQを、現在の人員、実績、承認済みの回答、過去の提案活動、差別化要因を結び付ける共有コンテキストとして説明しています。エージェントはこの情報を使って回答を組み立て、個別の状況に合わせて調整します。一方、戦略の策定、顧客への理解、受注に向けた最終的な提案内容については、引き続き人が責任を担います。

QPilot Workspaceでは、Templates、Assignments、Skillsを通じて業務を整理します。想定されるワークフローは、案件に関連する資料や根拠を確認するところから始まり、初稿の作成、個別調整、共同レビューを経て、納品へと進みます。この仕組みにより、チームは文書の作成だけでなく、その裏付けとなる情報も一元的に調整できます。

「大切なのは信頼性です。適切な人材、関連する経験、そして過去に同じ業務を成し遂げたという証拠です」と、QorusDocsのCEO、Ray Meiring氏は述べました。

実務上の課題は、主張に適切な根拠を結び付けることです。提案書の文章がよくできていても、古い経歴情報や関連性のない事例、求められている業務範囲を裏付けない経験が使われていることがあります。最新の状態に保たれた自社の記録に基づいて文書作成のワークフローを進めれば、レビュー担当者は、こうした詳細を確認する際に、より確かな出発点を得られます。

既存のテクノロジーによる知識の検索と再利用の仕組み

QorusDocsのコンテンツのインデックス作成に関するドキュメントでは、同社が提供してきたAI機能を支えるテクノロジーについて説明しています。文書、テンプレートなどの資料にインデックスを作成することで、Smart Search、QPilot Chat、Smart Skills、AI搭載のテンプレートフィールドから検索できるようにします。このドキュメントによると、インデックスは1日に2回自動更新され、必要に応じて管理者が手動で情報源を更新することもできます。

つまり、コンテンツ管理もAIワークフローの一部です。更新されたスタッフの資格情報や承認済みの回答を草案に反映するには、まず関連する情報源で参照できる状態にしておく必要があります。そのため、提案書を自社の最新の能力に沿った内容に保つには、情報源を整理し、最新の状態に維持することが運用上欠かせません。

同社のQPilotユーザーガイドでは、情報源となるライブラリの選択、メンションによる特定文書の指定、生成された回答の参照元表示などの機能について説明しています。Smart Searchのワークフローでは、質問に合わせた回答を作成するために、最も一致度の高い上位5件の回答を利用できます。これらの機能は、より広範なプラットフォーム内で検索と生成がどのように連携するかを示しています。

文書の組み立てには、さらに別のレイヤーが加わります。Smart Fieldsは、テキスト、日付、選択肢などの構造化情報を収集し、それを使ってWordやPowerPointのテンプレートを自動化します。構造化フィールドと生成された文章を組み合わせることで、新しい案件ごとに文書を手作業で作り直すことなく、チームが一貫性のある成果物を作成できるようになります。

MCPが提案業務と周辺システムをつなぐ

今回の発表では、Model Context Protocol（MCP）コネクターが導入され、チームはCopilot、Claude、ChatGPT内でQorusDocsを利用できるようになります。またQorusDocsは、Salesforce、Dynamics 365、HubSpot、Gongなど、ほかのMCPサーバーとの連携についても説明しており、案件や顧客との会話に関する情報を提案活動に取り込めます。

こうした連携は、よくある調整上の課題に対応するものです。提案に役立つ情報は、文書、CRMの記録、顧客との会話など、さまざまな場所に分散していることが少なくありません。業務環境からこうした情報を参照できるようにすれば、文書作成に取り掛かる前に背景情報を集める手間を減らせます。

Unite.AIがMCP接続レイヤー上のエンタープライズワークフローについて取り上げた記事でも述べたように、接続性は製品を構成する要素の一つにすぎません。アクセスを有用な成果につなげるには、タスクに応じた指示、根拠、レビュープロセスも重要です。QorusDocsが提案活動に関する知識と再利用可能なワークフロー構成要素を組み合わせていることは、こうした全体的な方向性に沿ったものです。

機密性の高い業務情報について、QorusDocsによると、同社のプラットフォームはMicrosoft Azure OpenAI上に構築され、企業のMicrosoft 365環境内のデータにアクセスしますが、そのデータを公開モデルのトレーニングに使用することはありません。また、プラットフォームのページでは、SOC 2 Type IIおよびGDPRへの準拠を掲げ、役割ベースの権限設定と承認ワークフローについて説明しています。

増加する提案業務への対応

同社の2026年版提案業界ベンチマークレポートは、提案業務の責任者約300人を対象とした調査に基づいており、68%が提案依頼の件数増加を報告したことが明らかになりました。正確なコンテンツを見つけることや、専門知識を持つ担当者からの回答や承認を待つことも、報告された課題の一部でした。この調査結果は、問題が執筆の速さだけでなく、調整や根拠となる情報の収集にもあることを示しています。

Marshの上級副社長、Heather Almquistは発表の中で、適切な経歴、プロジェクト経験、承認済みコンテンツをすばやくまとめることが、RFPへの回答で難しい点の一つだと述べました。組織内の知識を一か所に集約すれば、チームが戦略や顧客との関係構築により多くの時間を割けるとも説明しました。

QorusDocsによると、同社の幅広いプラットフォームは、WSP、CDW、Insightを含む200を超える組織で利用されています。QPilot Workspaceは、人とエージェントが共通のプロセスで連携できるようにすることで、この事業をさらに拡張します。提案チームにとって期待されるのは、回答をより簡単に作成・確認できるようにしながら、なぜ自社がその業務を担うべきなのかを、説得力のある具体的な根拠とともに示せることです。