営業の現場では、スキルの属人化、ノンコア業務の負担、人手不足といった課題を抱える企業が少なくありません。こうした課題の解決手段として、いま注目されているのがAI（人工知能）の活用です。AIは営業をデータドリブンに進化させ、ノンコア業務の効率化を実現します。
本コラムでは、営業にAIを活用することで得られるメリットや、実際の活用シーンを詳しくご紹介。AI導入企業の成功事例や導入ステップについても解説していますので、ぜひ参考にしてください。
目次
営業にAIを活用するメリット
営業にAIを活用することで得られるメリットについて、データ活用、業務効率化、人材育成の3つの視点から見ていきましょう。
データドリブンな営業の実現
AIを活用すれば、膨大な顧客データや商談履歴に基づいた営業活動が可能になります。AIが顧客の行動パターンや購買傾向を分析することで、最適なタイミングでのアプローチや提案内容のブラッシュアップをサポート。さらに、過去の成約データをもとに売上予測の精度も向上し、より戦略的な営業計画を立てられるでしょう。勘や経験に頼るのではなく、データに基づいた営業が実現します。
ノンコア業務の効率化
営業担当者の業務には、顧客対応や提案活動といったコア業務のほかに、データ入力や報告書作成などのノンコア業務があります。AIによる自動入力により、これらのノンコア業務にかかる時間を削減することが可能です。その結果、顧客との対話や関係構築、戦略立案など、本来時間を使うべき業務に注力できるようになります。
営業スキルの標準化
営業担当者の持つノウハウやスキルは、個人の経験知として蓄積されがちです。AIを活用すれば、優秀な営業担当者の商談データを分析し、形式知として組織全体で共有できるようになります。商談の成功パターンが可視化されるため、経験の浅い担当者でも一定の水準を満たす営業活動を行えるようになるでしょう。
営業におけるAI活用例
営業活動にAIを活用することで、業務効率化などさまざまな効果が期待できます。ここでは、4つの具体的なAI活用シーンについて解説します。
- 顧客管理・案件管理の効率化
- 商談管理とトークスクリプトの自動生成
- 提案資料や報告書の自動作成
- リード管理と優先順位付け
顧客管理・案件管理の効率化
顧客管理システムを導入していても、入力されたデータが十分に活かされず、担当者の経験や勘に頼った対応が残っている企業は少なくありません。AIを活用すれば、蓄積したデータをもとに顧客の特徴や行動を予測し、優先すべき案件や成果につながりやすいアプローチを自動で示してくれます。
また、案件管理においては、タスクの割り当てや進捗更新といった作業も自動化できるため、対応漏れや判断ミスが減り、事務負担を抑えながらタイムリーな営業活動を実現できます。
商談管理とトークスクリプトの自動生成
商談内容をAIが分析することで、受注確度の提示や次に取るべきアクションの提案を自動化できます。顧客の業界特性や過去の商談の成功事例を踏まえた、最適なトークスクリプト（アポイントや商談の台本）を短時間で生成することも可能です。AI活用により、商談ごとの準備時間を削減しながら、提案品質の向上を実現できます。
提案資料や報告書の自動作成
AIは文書の生成を得意としており、提案資料や報告書の作成に役立ちます。ヒアリング内容や商談メモをもとに、AIが提案資料のドラフトを自動生成することで、資料作成にかかる時間を削減することが可能です。
さらに、AIが資料作成をサポートすることで、作成者の経験やスキルに左右されず、誰が作成しても一定水準以上のクオリティを保った資料を作成できるようになります。営業報告書についても、商談内容の要約や文章の整形を自動化することで作成時間を短縮でき、ノンコア業務の負担軽減につながります。
リード管理と優先順位付け
特にリード数の多い企業にとっては、優先すべきリードの選別が重要な業務であり、時間と労力を要します。AIを活用すれば、リードのスコアリングによって成約の可能性が高いリードを自動で抽出できます。Webサイトの閲覧履歴やメールの開封率、問い合わせ内容などの行動データを分析し、AIが購買意欲の高さや検討段階を判定。優先度の高いリードに営業リソースを集中させることで、営業活動の効率化と成果の向上が期待できるでしょう。
営業担当者が使える生成AIの活用シーン
生成AIは、営業担当者が日常業務に取り入れやすいツールです。ここでは、営業活動において生成AIを活かせるシーンを紹介します。
- 生成AIを壁打ち相手として活用
- 商談に活かせるアポイントネタの自動生成
- 架電前の企業情報まとめ・特徴の要約
- 業界・市場トレンドの自動収集と分析
生成AIを壁打ち相手として活用
営業提案のブラッシュアップや仮説検証を、生成AIとの対話形式で実施できます。例えば、新規顧客へのアプローチ方法や提案内容について生成AIに意見を求めることで、自分では気づかなかった視点や切り口を発見できます。複数の選択肢を比較検討したい場合も、生成AIが各案のメリット・デメリットを整理し、思考の幅を拡大してくれるため、企画段階での検討時間を短縮しながら、より精度の高い戦略立案が可能になるでしょう。ただし、ChatGPTなどの生成AIを個人で使用する場合には、情報漏えいのリスクを十分に理解した上で顧客や自社の機密情報を入力しないように徹底する必要があります。
商談に活かせるアポイントネタの自動生成
顧客の業界動向や企業ニュース、関連事例をもとに、商談の切り口となる話題を生成AIで自動生成できます。これにより、事前リサーチにかける時間を削減しつつ、顧客に刺さるテーマを短時間で準備可能です。初回訪問時のアイスブレイクや、既存顧客との関係深化にも活用でき、商談の質の向上につながります。
業界・市場トレンドの自動収集と分析
営業活動において、業界動向や競合情報、市場の変化など外部環境の把握をスピーディーに行うことは重要です。生成AIを使えば、必要な情報を収集・要約して提示できるため、効率的な情報収集が実現します。また、要約のもとになる情報源を指定すれば、より精度の高い情報収集が可能になります。
架電前の企業情報や特徴の要約
インサイドセールスにおいては、架電前に企業情報を整理する作業が欠かせません。生成AIで企業のWebサイトやニュース記事などの情報を要約することで、企業の事業内容、主力製品、最近の取り組みなどの情報を短時間でインプットすることが可能です。架電前の情報収集にかかる時間を短縮できるでしょう。
AI×営業の効果は？導入企業の成功事例
AIを営業活動に活用している企業では、具体的にどのような効果が得られているのでしょうか。ここでは、導入企業の成功事例を紹介します。
AIが行動を提案するCRMで営業活動を効率化
ブリッジプロセステクノロジー株式会社では、Salesforceの生成AI基盤「Agentforce パイプライン管理」を活用しています。これは、AIが営業担当者のメールやファイル添付、Webミーティング・音声通話などの活動データを自動で収集・分析し、商談ステージの更新提案や次に取るべきアクションを提示するシステムです。
この仕組みにより営業担当者の入力負荷が軽減されるとともに、停滞案件を自動検出することで早期発見・対処し、商談機会の損失を防いでいます。また、AIスコアリングによって「勝ち筋」の商談を特定し、優先的にリソースを配分することで、営業効率と成果の両立を実現しました。
AIスコアリングを活用した提案スキルの強化
営業活動において、部門を問わず共通して求められるのが「提案力」です。例えば、フィールドセールスでは顧客課題へのソリューション提案、インサイドセールスでは課題のヒアリング力、さらにカスタマーサクセスではアップセルやクロスセルの提案など、営業プロセスのさまざまな場面で提案力が重要になります。
こうした提案力の強化に向けて、株式会社アイ・ラーニングでは、営業担当者向けの研修に「AIスコアリング」を活用しています。研修受講者によるソリューション提案のロールプレイングを録画・録音し、AIが改善点を可視化する仕組みです。
このシステムでは、会話の内容をAIが多角的に分析し、本質を捉えた説得力のある提案になっているかどうかを評価。従来の人による評価と比べて、営業担当者の強みや弱みを客観的に把握できる点が特長です。AIスコアリングによる改善点の可視化で、評価基準の標準化と、提案力の底上げが期待されています。
営業にAIを導入するための具体的ステップ
AI活用を成功させるためには、適切な導入プロセスを踏むことが重要です。ここでは、営業にAIを導入するための具体的なステップを解説します。
現状プロセスの可視化と課題特定
AI導入を成功させるための第一歩は、営業組織の現状を正しく把握し、解決すべき課題を明確にすることです。ただし、最初からすべての課題に一度に取り組もうとすると、かえってうまく進まないケースもあります。そこで効果的なのが、小さく始めて成果を検証し、徐々に横展開していく方法です。
まずは、成長に対してインパクトの大きいボトルネックを見つけることが重要です。例えば、「見込み顧客（リード）をフィールドセールスに引き渡すまでに時間がかかっている」などの課題が想定されます。
理想プロセスとKPIの設定
課題が明らかになったら、AI導入後に目指す理想的な営業プロセスを描き、その実現度を測るためのKPIを設定します。先述の課題でいうと「リード発生からフィールドセールスへの引き渡しまでの日数を、現状の80日から理想とする30日まで短縮する」などのKPIが考えられます。
人とAIの役割分担設計
AIに任せる業務と、人が担うべき業務を明確に分けることも重要です。AIはデータ分析や業務の自動化を担い、人は顧客理解やクリエイティブな提案、関係構築といった付加価値の高い業務に集中します。
例えば、案件のトスアップ基準を定めるのは人で、それに基づいて自動的に優先度付けや営業担当者への割り振り、プッシュ通知、商談内容を要約してわかりやすく提示するのがAI、という分担にするとよいでしょう。
範囲限定の実証と改善
AIをいきなり全社展開するのではなく、まずは特定のチームやプロセスなど、限定した範囲で小規模に実行します。小さく、短期間で実行して検証を繰り返すことで、リスクを抑えつつ早期に実証し、改善を回すことができます。
成果確認と横展開計画
設定したKPIをもとに、AI導入の成果を確認します。先述の課題であれば、リード発生からフィールドセールスへの引き渡しまでの日数が何日になったのか、具体的な数字で判断。成果が出たなら、他部門や他のプロセスへと横展開し、AI活用を拡大していきます。
営業にAIを活用する際の注意点
AIを営業に活用する際には、情報漏洩リスクへの対策が不可欠です。社内ルールとしてセキュリティガイドラインを整備し、関係者への周知を徹底しましょう。
特に個人で生成AIを利用する場合は注意が必要です。ChatGPTなどの生成AIツールは、入力した内容が保存され、AIの精度向上や新機能開発のためのモデル学習・改善に使われる可能性があります。もし顧客情報などの機密データを入力してしまうと、他者の回答の一部として使用されるリスクがゼロではありません。営業活動にAIを取り入れる際は、こうした情報管理上のリスクを理解した上で、慎重に取り扱うことが重要です。
営業職はAIの進化でなくなる？将来展望と役割の変化
AIの進化により「営業職は将来なくなるのでは？」と危惧されることがあります。しかし、AIが得意とする領域と、人が担うべき領域は明確に異なります。
AIはデータ分析や事務作業の自動化を得意としますが、顧客の感情を読み取り、信頼関係を築き、最適な提案へ導く高度なコミュニケーションは人にしかできません。例えば、インサイドセールス案件を部門から営業部門に引き継ぐ基準の設定など、営業活動におけるさまざまな判断基準の決定や責任の所在は人が担うべき領域です。AIの活用が進むほど、AI任せにしない、人による判断がますます重要になります。
AIを活用することで、営業担当者はノンコア業務を効率化でき、より顧客価値の高い活動に集中できます。AI時代の営業職は「なくなる」のではなく、むしろ役割が進化し、より本質的な仕事へシフトしていくと言えるでしょう。
まとめ
営業領域でのAI活用は、効率化から成果向上まで多くのメリットをもたらします。人手不足や属人化などの課題を抱える中、AIを活用することで営業プロセスを最適化し、競争力を高められることから、導入を進める企業が増えています。
一方で、AIツールの種類は多岐にわたり、参入ベンダーも急増しているため、自社に最適なツールを選び、どの営業プロセスに組み込むかを設計することは容易ではありません。
ブリッジインターナショナルグループは、CRMを200社以上、MAを約100社に提供してきた豊富な実績があり、最適なツール選定から組み合わせの提案、導入後の活用支援まで一貫してサポートしています。AI活用に難しさを感じているなら、こうした包括的な支援サービスの活用も検討してみてはいかがでしょうか。
よくある質問
AI営業とは何ですか？
AI営業とは、AIを活用して営業活動の効率化や成果向上を図る取り組みを指します。顧客データの分析、リードスコアリング、商談管理、提案書の自動作成など、AIが営業プロセスの各所を支援することで、より高精度でスピーディーな営業活動が可能になります。
AIの普及で営業職はなくなりますか？
AIの普及によって営業職が「なくなる」ことはありません。AIはデータ処理や業務の自動化が得意ですが、顧客との信頼関係の構築や高度な提案は人にしかできない領域です。AIをうまく活用することで、営業担当者は本質的な業務に集中でき、役割はより戦略的で創造的なものになっていくでしょう。
営業に生成AIはどのように活かせますか？
生成AIは、営業活動に必要な企業情報の収集や市場調査、資料作成の効率化、戦略立案の壁打ちなど、幅広い業務で活用できます。準備作業や思考整理に使うことで、商談の質向上や準備時間の短縮につながります。
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