営業チームが抱える3つの課題

「営業は忙しい」と感じていませんか？ その忙しさの多くは、本来時間をかけるべき顧客への価値提供以外の非生産的な業務に起因しています。多くの営業組織が共通して抱える、AIで解決可能な3つの「課題」を明確にしましょう。

1. 属人化の課題：ノウハウが個人に留まり、組織で再現できない

トップセールスが持つ「勝ちパターン」や顧客との関係構築術が、個人の頭の中やローカルなファイルに留まり、組織全体で共有・再現できない状態です。

• 課題：新人が育たない、退職者が出るとパフォーマンスが急激に低下する
• AIによる解決：過去の成功商談データやSFA/CRMのデータをAIが分析し、「勝ちパターン」を言語化・モデル化して、ネクストアクションとして全社員に提案

2. 時間の課題：非生産的な業務に追われ、コア業務に集中できない

提案資料作成、ターゲットリストの選定など、直接的な顧客対話に繋がらないバックオフィス業務に時間が奪われています。

• 課題：顧客訪問や戦略立案といった「コア業務」への時間が確保できない
• AIによる解決：生成AIが文書作成や情報収集の代行、商談記録を自動要約することで、営業工数を削減し、顧客に向き合う時間を生み出す

3. データ活用の課題：蓄積したデータが生かせていない

SFA（営業支援システム）やCRM（顧客管理システム）に大量のデータが蓄積されていても、それを分析し、具体的なアクションに落とし込むための知見やリソースが不足しています。

• 課題：データに基づいて「次に何をすべきか」を判断できず、経験と勘に頼った営業が続く
• AIによる解決：AIが膨大な顧客・商談データを瞬時に分析し、受注確度の高い顧客の特定や、失注原因の分析、最適なネクストアクションを提案

営業AIは『仕事を奪う』のではなく『成果を加速』させる

営業AIは、営業担当者の「仕事」を奪うものではなく、営業担当が真に価値を出すべき仕事に集中できる環境を整え、「成果」を加速させるための心強いパートナーです。

AIが代替するのは、主に「定型的な情報処理」や「文書作成などのルーティンワーク」です。これにより、営業担当者は、AIが代替できない「顧客の深層心理を理解する」「信頼関係を構築する」といった、より高度で付加価値の高い活動に時間を割くことができます。

【業務別】営業AIが解決する業務・具体的な活用事例10選

AIが具体的にどのような業務で、どれだけの効果を発揮しているのかを、役割別に細分化し、企業事例を交えて紹介します。

1. 提案資料・営業メール作成

AIは、構成案の作成、文章の校閲・リライト、市場調査に基づいた内容の追加に効果を発揮します。

【活用例】

顧客の企業名や事業内容を入力するだけで、パーソナライズされた提案書の構成案を瞬時に生成。

【企業事例】

SCSKでは、生成AIの社内活用により、提案書作成の工数を約40%削減したと公表しています。構成、校閲、複数案の絞り込みなど多岐にわたるプロセスで生産性向上を実現したようです。

参考
AIの進化と未来に向けた取り組み｜SCSK株式会社

2. ターゲット顧客のリストアップ・情報収集

新規開拓や戦略立案の準備時間を大幅に短縮します。

【活用例】

既存の優良顧客データをAIに入力し、「共通する属性や行動パターン」を分析。そのパターンに合致する未開拓企業リストをWeb情報から自動で生成・スコアリングする

3. 商談の議事録作成・要約

煩雑な記録作業をAIが代行することで、営業担当者は顧客との対話に集中できます。

【活用例】

商談の録音データやWeb会議の文字起こしデータをAIが分析し、「決定事項」「ネクストアクション」「顧客の懸念点」の3点を抽出・要約して自動でSFAに入力する

4. SFA/CRMのデータ分析とネクストアクション提案

データ活用における「課題」を解決し、営業の意思決定を支援します。

【活用例】

既存のSFAデータ（過去の接触履歴、商談フェーズ、失注理由など）をAIが解析し、「今、最もアプローチすべき顧客」「次に提案すべき商品」を具体的なアクションとしてレコメンド

【企業事例】

大塚商会は、AIを活用した「AI行き先案内」を開発し、営業パーソンへ商談先を提案しました。これにより、半年間で7万件以上の商談を提案し、提案件数を約3倍に増加させたようです。

参考
AIが半年で7万件以上の商談を提案ー高精度な分析力で営業担当者の信頼を勝ち得る｜株式会社大塚商会

5. 新人育成・ロールプレイングの相手

営業ノウハウの属人化を防ぎ、組織全体のレベルアップを図ります。

【活用例】

過去の成功事例を学習させた「顧客役」のAIと、新人がロールプレイングを実施。AIは、新人の提案内容や話し方を評価し、改善点を具体的にフィードバック

【企業事例】

パーソルコミュニケーションズでは、GPT搭載のAIロープレを新人研修に導入し、シナリオ作成から応対評価までを自動化することで、育成工数を抑制しつつ、質の高いトレーニングを実現しました。

参考
GPT搭載で新人研修のロールプレイングを自動化！シナリオ作成から応対評価までAIが支援｜パーソルコミュニケーションサービス株式会社

6. 営業日報・活動報告の自動作成と形式の統一

毎日の報告作業の負担を軽減し、データの質を向上させます。

【活用例】

営業担当者がスマホで簡潔に活動内容を音声入力、あるいはカレンダーの予定とSFAの接触ログから情報を取得し、指定された形式で日報を自動生成

7. 過去の成功商談データから「勝ちパターン」抽出

属人化していた成功ノウハウを、組織全体の資産に変えます。

【活用例】

受注に至った商談の議事録、提案資料、メールのやり取りなどの全データをAIが分析。「受注した案件に共通して言える、顧客の業界・課題・初期の接触タイミング」といった、成功ルールを抽出

【企業事例】

LIFULLは、Salesforce Einsteinを用いて受注確率予測モデルを構築。退会予測と併用することで、アポ取得率・受注率を改善し、新規受注会員数を300%増加させました。

参考
【業界別】AIの活用事例21選｜導入するメリット・デメリットも解説｜Salesforceブログ

8. 顧客からの質問・問い合わせの自動分類とFAQ生成

営業担当者の対応工数を削減し、顧客満足度を向上させます。

【活用例】

Web経由の問い合わせをAIが自動で内容（例：製品の仕様、納期、見積もり依頼）ごとに分類し、簡易な質問には過去のQ&Aやマニュアルに基づいた返信文案を自動生成

9. 失注・解約した顧客の「離脱原因」分析と改善策提案

失敗から学び、営業戦略の精度を高めます。

【活用例】

失注商談のデータ（失注理由、競合情報、商談フェーズ）を分析し、「価格競争で負けやすい商材」「〇〇という競合が現れた際の勝率」など、客観的な離脱原因を特定

【企業事例】

SmartHRは顧客の解約理由（例：手続き進捗の見えづらさ）を分析し、UI/運用の改善でチャーン率を継続的に低減した取り組みを公開しました。

参考
SaaS企業が恐れる「解約率」との正しい向き合い方　継続率99％を超えるSmartHRに聞く｜IT media NEWS

10. 競合他社の最新情報とプレスリリース要約

市場の変化に素早く対応できる、情報収集の自動化です。

【活用例】

指定した競合他社のWebサイトやニュースリリースをAIが巡回し、「新製品情報」「価格改定」「大型提携」などの重要トピックだけを抽出し、簡潔に要約して毎朝レポートを作成

【プロンプト付き】コピペで使える！提案書構成案作成ハック

AI活用の中でも特に効果を実感しやすいのが、提案資料作成の効率化です。ここでは、明日からすぐに試せる、ChatGPTなどの生成AIツールを用いた提案書構成案作成のための具体的なプロンプトをご紹介します。

ゴール：顧客の課題解決に繋がる、論理的で魅力的な提案書の構成案を作成する。

コピペ用プロンプト

このように「役割定義」を明確にすることで、AIはただの文章生成機ではなく、専門的な視点を持った回答を生成するようになります。

営業向けのAIツールを選ぶ前に！用途別・失敗しない選び方

AIツール導入の失敗は、「とりあえず流行っているから」という安易な動機から生まれることが少なくありません。導入の失敗を避けるためには、課題解決という目的と、導入・定着のしやすさという視点が不可欠です。

1. 【生成AI系】文書作成・リサーチ特化ツールの選び方

ChatGPTやClaudeなどの汎用的な生成AI、またはそれらを組み込んだ文書作成支援ツールが該当します。

【選び方の基準】

• 機密性の担保（セキュリティ）: 利用規約やデータ保持ポリシーを確認し、自社の機密情報がAIの学習に使用されない設定（オプトアウト）が標準になっているかを確認
• 利用のしやすさ：提案書の作成を支援する際、WordやPowerPointなど普段利用する文書作成ソフトとの連携がスムーズか
• コスト構造：従量課金制かサブスクリプション制。利用頻度が高くなるほどコストメリットが出るかを判断

2. 【SFA/CRM連携系】データ分析・スコアリングツールの選び方

Salesforce EinsteinやdotDataなど、既存の顧客・商談データと連携し、分析や予測を行うツールが該当します。

【選び方の基準】

• 連携の容易性：現在利用しているSFA/CRM（例：Salesforce, HubSpotなど）とのAPI連携がスムーズで、データの同期に手間がかからないか
• 分析の具体性：「受注確度が高い」といった抽象的な結果ではなく、「この顧客に〇〇の資料を送れば、来週中に商談が前に進む確率は70%」といった具体的なアクションを導き出せるか
• モデルの透明性：AIがなぜその提案を出したのかという根拠（解釈性）が示されるか。ブラックボックスだと現場の信頼を得られにくいため注意

3. 業務プロセス変革の視点で見る

AIツールは、あくまで「道具」です。ツールを導入する真のゴールは、「AIが組み込まれたことによる業務プロセスの変革」にあります。

【成功のためのチェックポイント】

• 単に「議事録作成をAIで楽にする」のではなく、「議事録作成時間が削減された分、顧客へのフォローアップ時間を1日30分増やす」というように、創出された時間をどう振り分けるかを具体的に決める
• AIの提案（ネクストアクションなど）を無視する現場担当者がいないよう、AIが出した提案を基にしたKPI（例：AI提案実行率）を設定し、評価の仕組みに組み込む

導入前に知るべき「注意点」と営業AIが苦手なこと

AIは万能ではありません。導入を成功させるには、AIの限界とリスクを理解し、人間がチェックすべき領域を明確にすることが重要です。