企業の競争力強化や業務効率化の観点から、AIを導入して営業活動を革新しようとする動きが加速しています。しかし、AIをどのように営業活動に取り入れれば良いのか、具体的なメリットは何か、そして導入する際の注意点は何かを知らなければ、効果的な活用は難しいでしょう。
本記事では、AIを活用した営業の基本概念から実践的な導入方法、経営者や営業責任者が知っておくべき情報を総合的に解説します。
なお、SHIFT AIではAI活用の支援を行っています。AIの使い方や機能をレクチャーする研修や活用が進む組織づくりのコンサルティングなど、営業にAIを導入するためのサポートを実施しています。無料で相談を受け付けていますので、興味のある方は気軽にお問い合わせください。
AIを活用した営業方法とは？
AIを活用した営業とは、人工知能技術を営業活動の様々な場面に取り入れることで、業務効率化や成果向上を図る手法です。従来の営業活動では、担当者の経験や勘に頼る部分が大きく、個人のスキルによって成果に差が生じやすいという課題がありました。AIを導入することで、データに基づいた客観的な分析や予測が可能となり、より効率的かつ効果的な営業活動が実現できます。
調査会社Gartnerの調査によると、2028年までに営業担当者の業務の60%はAIによって実行されると予想されています。AIは、データに基づいたインサイトの提供や、営業の効率向上、生産性を高めるための販売プロセスの最適化など、営業担当者の業務を支援する役割を担っています。
具体的なAI活用の例としては、顧客データの分析による優先顧客の選定、営業トークの自動分析による改善提案、商談内容の自動議事録作成、受注確度の予測などが挙げられます。これらの機能により、営業担当者は事務作業の負担から解放され、より付加価値の高い顧客との対話や関係構築に集中できるようになります。
さらに、AIは24時間365日稼働し続けることができるため、夜間や休日でも顧客からの問い合わせに自動応答したり、見込み顧客の行動を継続的に注視したりすることが可能です。この特性を活かせば、営業機会の損失を最小限に抑え、顧客満足度の向上にもつながります。
AI活用の営業のメリット
AIを営業活動に導入することで、企業にはさまざまなメリットがあります。主なメリットを詳しく見ていきましょう。
データに基づく客観的な営業戦略の立案
AIの活用によって顧客の取引履歴や商談状況などの営業データを分析し、顧客ごとの関心を把握できるようになります。データに基づいて営業活動に優先順位をつけられるため、成果が見込めるアクションに集中して取り組めるようになります。
例えば、過去の取引データや顧客の行動パターンを分析することで、「どの顧客に、どのタイミングで、どのような提案をすれば成約率が高くなるか」といった洞察を得ることができます。
従来の勘と経験に頼る手法よりも高い成果につながるはずです。
営業活動の効率化と生産性向上
営業活動には、顧客への提案や商談といった本質的な業務の他に、データ入力、スケジュール管理、報告書作成など多くの事務作業が含まれています。AIを導入することで、これらの定型業務を自動化し、営業担当者の負担を大幅に軽減できるでしょう。
例えば、顧客情報の入力や更新、定型的なメールの送信、スケジュール管理など、営業担当者が日常的に行っているルーティンワークはAIである程度自動化できます。煩雑な業務が減ることで、営業担当者はより重要な業務に時間を割くことができるようになるでしょう。
また、AIによる音声認識技術を活用すれば、商談内容を自動で文字起こしし、要点をまとめた議事録を作成することも可能です。
このような効率化により、営業担当者一人あたりの生産性が向上し、より効率よく営業活動を行えるでしょう。
顧客エンゲージメントの強化
AIは顧客エンゲージメントの強化に役立ちます。
AIによって顧客の行動パターンや嗜好を詳細に分析することで、「この顧客はどのような情報に関心があるか」「どのようなアプローチが効果的か」といった洞察を得られるのです。例えば、顧客とのやりとりやチャットボットの利用者アンケートなどをAIに分析させれば、顧客の属性にもとづく行動傾向が見えてきます。
これにより、マス向けの一律な営業アプローチではなく、顧客一人ひとりに合わせた提案が可能となり、顧客満足度と成約率の向上につながります。
【要注意】AI活用の営業の注意点と課題
AIには多くのメリットがある一方で、導入・運用にあたって注意すべき点も存在します。効果的な活用のためには、これらの課題を正しく理解し、対策を講じておくことが重要です。
データ品質が低い場合の具体的な悪影響
AIの精度は学習に使用するデータの質に大きく依存します。不正確なデータや不足したデータに基づいてAIが判断を行うと、誤った結果が導き出される可能性があります。
例えば、顧客のリードスコアリング（見込み度の評価）において、AIに読み込ませるデータが少ないと、確度の高い商談を見込みが少ないと判断するかもしれません。A結果、提案内容が顧客のニーズから外れたものとなり、成約に至らないでしょう。信頼関係の構築どころか、むしろマイナスの印象を与えてしまう恐れもあります。
AIの精度は学習するデータ次第です。どれほど優れた営業支援ツールでも、不十分なデータではAI機能を十全に発揮できません。そのため、質の高いデータを継続的に収集・蓄積する体制作りが必須課題となります。
AIを導入する前に、まずは自社の持つデータの質を評価し、必要に応じてデータクレンジング（不正確なデータの修正）や追加データの収集を行うことが重要です。また、AIの出力結果を定期的に検証し、精度が低下している場合には適切な対策を講じる体制を整えておくことも欠かせません。
セキュリティリスク
AI活用のためには、顧客情報や取引データなど、企業にとって重要な情報をシステムに入力する必要があります。これらのデータが外部に漏洩すると、企業の信頼性低下や法的責任、さらには損害賠償などの深刻な問題につながる可能性があります。
AIに入力されたデータは、通常外部のサーバーに保存されます。そのため、サーバーがハッキングされればあらゆる情報が漏洩するリスクがあります。また、顧客情報が入ったUSBを社外に持ち出すなど、従業員が情報を漏洩するリスクも生じます。
セキュリティリスクを最小限に抑えるためには、以下のような対策が必要です。
まず、AIツールを選定する際にはセキュリティ対策が十分に施されているかを確認します。特にクラウドサービスの場合、データの暗号化やアクセス制御、定期的なセキュリティ監査などが行われているかをチェックしましょう。
また、社内においても適切なアクセス権限の設定や定期的なパスワード変更、セキュリティ教育などを徹底することが必要です。特に機密性の高いデータを扱う場合は、多要素認証やVPN接続の導入なども検討すべきでしょう。
従業員の抵抗感
新しい技術の導入には、しばしば従業員からの抵抗が生じるものです。特にAIの場合、「自分の仕事が奪われるのではないか」という不安や、「人間の判断よりもAIが優先されるのか」という懸念を抱く従業員も少なくありません。
こうした抵抗感を軽減し、AIの活用を促進するためには、適切なコミュニケーションが不可欠です。まず、AIの導入目的が「人員削減」ではなく「業務効率化による付加価値の向上」であることを明確に伝えましょう。AIが担うのは定型的な業務や分析作業であり、人間にしかできない創造的な業務や関係構築はむしろ重要性が増すことを強調します。
また、AIの活用によって従業員がより高度な業務に集中できるようになり、スキルアップの機会が増えることも伝えるべきでしょう。導入初期には丁寧な研修やサポート体制を整え、従業員が新しいツールに慣れる時間を十分に確保することも重要です。
成功事例を共有することも効果的です。社内でAIを上手く活用している担当者の事例や、他社での成功例を紹介することで、具体的なイメージを持ってもらい、抵抗感を和らげることができます。
主要なAI営業ツールの種類
AIを活用した営業支援ツールは、最新の人工知能技術を活用し、営業活動の効率化と成果の最大化を実現するためのシステムです。従来のツールが「情報の整理・管理」にとどまっていたのに対し、AIを導入することで、業務の提案や定型作業の自動化といった新たな価値を生み出せるようになりました。
AIを活用したCRM/SFAシステム
AIは顧客関係管理(CRM)や営業支援システム(SFA)に組み込めます。過去の取引履歴や顧客との接点情報をAIが学習し、受注確度の予測や最適な提案タイミングを自動判断するといった使い方が可能です。
Salesforceの「Einstein」やMazrica Salesの「AI予測機能」などが代表的で、営業担当者の直感に頼らない、データドリブンな顧客アプローチを可能にします。特に大量の顧客データを持つ企業では、優先すべき顧客の特定や次のアクションの提案など、戦略的な営業活動に大きく貢献するでしょう。
営業トーク分析・音声解析ツール
営業トークや商談内容をAIが分析し、改善点を提案するツールです。録音された会話から、話し方のパターンや顧客の反応、キーワードの出現頻度などを分析し、成功事例との比較を行います。
「MiiTel」などのツールでは、トップセールスの会話パターンを学習したAIが、商談の成功確率を高めるための具体的なアドバイスを提供します。言葉遣いや会話のテンポ、質問の深さなど、これまで属人的だった「営業トークのコツ」を客観的に分析・共有できる点が特徴です。
AIチャットボットと自動応答ツール
顧客からの問い合わせに自動で対応するAIチャットボットは、24時間365日の顧客対応を実現します。初期対応や基本的な質問への回答を自動化することで、営業担当者は本質的な商談に集中できるようになります。
最新のAIチャットボットは、単純な質疑応答だけでなく、顧客の興味レベルに応じた追加情報の提供や、適切なタイミングでの人間への引き継ぎ判断も行えるのが特徴です。顧客の問い合わせ内容をAIに分析させれば、潜在的なニーズの発掘にも役立ちます。
マーケティングオートメーションとの連携ツール
AIを活用したマーケティングオートメーション(MA)と営業活動の連携を強化するツールも増えています。見込み客の行動データをAIが分析し、購買意欲の高まりを検知して営業担当者に通知する機能などが特徴です。
「HubSpot」や「Marketo」などのツールでは、ウェブサイトでの閲覧履歴やメール開封率などから顧客の興味関心を分析し、適切なタイミングで営業アプローチを促す機能を提供しています。マーケティングと営業の壁を取り払い、シームレスな顧客体験の実現に貢献するでしょう。
データ分析・予測ツール
営業データを多角的に分析し、将来の売上予測や市場動向の把握を支援するAIツールも注目されています。
例えば、「Tableau」などのBIツールにAI機能を組み合わせることで、営業担当者でも高度なデータ分析が可能です。過去のデータから将来の受注見込みを予測したり、クロスセルの機会を自動検出したりと、戦略的な営業計画の立案ができるでしょう。
AI営業ツールの選び方のポイント
AI営業ツールは多種多様で、自社のニーズや課題に合ったものを選択することが重要です。ここでは、AI営業ツールを選ぶ際の重要なポイントと注意点について解説します。
1.自社の課題・目的に合わせた選定基準を明確にする
AI営業ツールを選ぶ際は、まず自社が抱える課題を明確にすることが重要です。課題よって最適なツールは異なるためです。例えば、商談数を向上させたいなら、顧客傾向を分析できるものや、機会損失を減らすためのAIチャットボットが合います。
導入前に、自社の営業プロセスを可視化し、どの工程にボトルネックがあるのかを分析しましょう。効果測定のための指標（KPI）も事前に設定しておくと、ツール導入後の効果検証も容易になります。
2.ツール選定でよくある失敗パターンを知る
AI営業ツールの選定でよくある失敗パターンを理解し、回避することが重要です。
他社がどこで導入に躓いたか調査しておくといいでしょう。ネットで検索するなどすれば、事例がいくつか出てくるはずです。
よくある失敗例には、記事内で触れた「導入の目的が不明確であること」に加え「自社の営業プロセスに合わず使いづらい」「アフターサポートが少なく導入が進まなかった」といったことが挙げられます。
こういったよくあるパターンを知っておくことで、大きな損失が出るなどの経営状態が悪化するトラブルは避けられるはずです。
3.無料ツールと有料ツールの違い、使い分けの考え方を知る
AIによる営業支援ツールは、無料のものと有料のものがあります。
無料ツールの場合、初期コストをかけずに試すことができるメリットがありますが、機能が限定的であったり、サポート体制が不十分であったりする場合があります。また、無料プランではデータ容量や利用回数に制限があることが多く、本格的な活用には有料プランへのアップグレードが必要になるケースも少なくありません。
一方、有料ツールは導入コストはかかるものの、充実した機能やサポート体制が得られるメリットがあります。特に大量のデータを扱う場合や、複数のシステムと連携させる場合には、有料ツールの方が適している場合が多いでしょう。
まずは自社の課題を十分に解決する機能があるかを軸にツールを選ぶのがおすすめです。そのうえで料金を確認し、予算内で最大限の効果が期待できるツールに絞っていきましょう。
なお、有料ツールには無料で試せるトライアル期間が設けられている場合があります。無料トライアル期間を活用して基本的な機能を試し、効果が実感できたら有料プランへ移行するというアプローチもおすすめです。また、重要度の低い業務から無料ツールで試し、効果が確認できたら重要業務にも有料ツールを導入するという段階的なアプローチも有効です。
4.既存システムとの連携性を考える
AI営業ツールを導入する際は、既存のシステムとの連携性も重要な選定基準となります。社内のCRMやMAツール、ERPなどと円滑に連携できなければ、かえって業務効率が低下する恐れがあります。
APIやデータ連携機能の有無、連携実績のある他システムの種類などを事前に確認し、自社の既存環境との親和性を評価しましょう。特に複数のシステムを使用している企業は注意して確認しておきたいポイントです。
AI営業の成功事例3選
AI営業の導入を検討する際には、他社の事例から学ぶことが効果的です。ここでは、実際の企業におけるAI営業の成功事例を紹介します。
それぞれ詳しく見ていきましょう。
大塚商会：データ分析AIによる商談提案の飛躍的増加
大塚商会は、社員数を大幅に増やさずに売上を伸ばすビジネスモデルを維持するため、顧客との関係強化と生産性向上が課題でした。解決策として、自社の顧客管理・営業システム（SPR）にAI機能を組み込み、日立製作所のAI（AT/H）やdotDataなどのAI分析サービスを活用。
約5,000万件の商談記録や12億件以上の売上明細など、過去20年以上の膨大な営業データをAIが分析し、有望な商談先や効率的な訪問スケジュールを提案するシステムを構築しました。
導入の成果として、わずか半年で7万件以上（従来比3倍増）の商談がAIによって提案され、営業活動の効率と顧客満足度が大きく向上。成功の要因は、長年蓄積された膨大なデータの活用と、AIの分析結果が営業担当者にも理解しやすい形で提示されたことで現場の信頼を得られた点にあります。
出典：大塚商会AIが半年で7万件以上の商談を提案 | dotData
日本生命保険：AIによるパーソナライズされた提案とスキル向上
日本生命保険では、営業職員の経験値に左右されない標準化された営業アプローチの確立、成約率の向上、そして顧客ごとの提案メッセージ作成の手作業削減が課題でした。
同社は日立製作所のAI（AT/H）を用いて約1,000万件の顧客データを分析し、顧客を約500のセグメントに細分化。それぞれの傾向やニーズに基づく約2,000種類の提案アドバイスメッセージを生成し、営業職員の端末に配信する「訪問準備システム」を構築しました。
さらに、スマートフォンで自身のロールプレイングを撮影し、AIが表情や話し方を客観的に評価するシステムも導入。これにより、経験の浅い職員でも適切な提案が可能となり、営業レベルの標準化と底上げが実現しました。メッセージ作成の労力も大幅に削減され、AIによるロールプレイング評価は研修への心理的ハードルを下げ、スキル向上に貢献しています。
星野リゾート：AIによるプロセス最適化とキャンセル率削減
星野リゾートでは、全国の施設間での顧客情報管理の効率化、情報共有のタイムラグ解消、特にブライダル事業のキャンセル率低減が課題でした。同社はブライダル事業にAI機能搭載のクラウド型CRM「Zoho CRM」を導入。また宿泊予約センターには生成AIを活用したカスタマーサポートツール「KARAKURI assist」を導入し、メール対応業務を支援する体制を整えました。
CRMに蓄積された顧客データをAIが分析することで、非効率なプロセスを特定・改善し、ブライダル事業のキャンセル率を50%削減に成功。リアルタイムでの情報共有が可能となり、拠点間の連携がスムーズになったほか、顧客対応も迅速化されました。
データ入力時間も大幅に短縮され、予約センターではメール対応の自動化領域が拡大し、業務効率向上に加え、新人スタッフの早期戦力化も実現しています。
出典：若い人材が増える中、経験に頼らないメール業務プロセス確立と顧客対応の未来を見据えてKARAKURI assistを導入
AI時代の営業担当者に求められるスキルと「人」の役割
AIの導入が進む中、営業担当者に求められるスキルや役割も変化しています。AI時代における「人」の価値と、求められる新たなスキルについて解説します。
AIでは代替できない人間ならではのスキル
AIが得意とするのは主にデータ分析やルーチン業務の自動化ですが、すべての営業業務がAIに取って代わるわけではありません。むしろ、AIが進化することで、営業職に求められる役割も変化していきます。AI時代においても、人間ならではの価値が発揮される領域があります。特に以下のスキルは、AIでは代替が難しい人間特有の能力と言えるでしょう。
- 共感力と感情理解：顧客の言葉だけでなく、表情や声のトーンから感情や本音を理解し、適切に対応する能力
- 創造性と柔軟な発想：前例のない状況や予想外の質問に対して、創造的な解決策を提案する能力
- 信頼関係の構築：長期的な関係性を築き、単なる取引を超えたパートナーシップを形成する能力
- 交渉力と説得力：顧客の隠れたニーズを引き出し、最適なソリューションへと導く能力
- 状況判断と臨機応変な対応：商談の流れや顧客の反応を見ながら、戦略を柔軟に調整する能力
これらのスキルを高めることで、AIと補完し合いながら、より高い価値を提供できる営業を実現できるはずです。つまり、AIの登場により営業職がなくなるのではなく、AIを上手く活用できる新たな営業スタイルへと進化していくと考えられます。
データを見て営業戦略を考える
AI時代の営業担当者には、データを読み解き、戦略的な意思決定に活かす能力が求められます。具体的には、以下のようなアプローチが重要になります。
- データの解釈と洞察の抽出：AIが提供する分析結果から、意味のあるパターンや傾向を読み取り、ビジネスインサイトに変換する
- 顧客セグメンテーションの活用：データに基づいて顧客を適切にセグメント分けし、それぞれのグループに最適なアプローチを設計する
- 予測モデルに基づく優先順位付け：AIによる受注確率や顧客生涯価値の予測を参考に、営業リソースの最適な配分を判断する
- ABテストの実施と検証：異なる営業アプローチの効果をデータで比較検証し、最も効果的な手法を特定する
- 市場トレンドの把握と先行対応：業界データや競合情報から市場動向を予測し、先手を打った提案や対策を講じる
AIが提供するデータや分析結果を単に受け入れるだけでなく、冷静に評価し、自身の経験や知識と組み合わせて最適な判断を下す能力が求められます。
AI営業を成功させるためのポイント
AI営業を効果的に導入し、成果を上げるためには、いくつかの重要なポイントがあります。ここでは、AI営業を成功させるための要点について詳しく解説します。
経営層のリテラシー向上と意思決定への活用
AI営業の成功には、現場の営業担当者だけでなく、経営層のAIリテラシー向上が不可欠です。経営層がAIの可能性と限界を理解していなければ、適切な投資判断や戦略策定ができず、せっかくの取り組みも中途半端に終わってしまう恐れがあります。
経営層に求められるのは、AIを「魔法の杖」と見なすのではなく、ビジネスツールとして適切に評価し、活用する視点です。自社の営業課題を踏まえた上で、AIがどのような価値を生み出せるかを冷静に判断し、投資対効果を見極める力が必要になります。
実際に、AI営業の導入に成功している企業では、経営層自身がAIの基本的な仕組みや活用事例について学び、データドリブンな意思決定文化を率先して構築しています。経営層がAIに対する理解を深めることで、現場とのコミュニケーションもスムーズになり、全社的な取り組みとして推進しやすくなります。
人材育成と研修の重要性
AI営業のスキルは、従来の営業スキルとは異なる部分が多く、専門的な研修や教育が必要です。特に以下のような項目は、現場での実地訓練（OJT）や独学だけでは習得が難しいこともあり、体系的な研修が効果的です。
- データ分析の基礎知識：基本的な統計概念やデータの見方、解釈の仕方など
- AIツールの操作スキル：具体的なツールの使い方や設定方法、データの入力・出力方法など
- AIと人間の役割分担：AIの予測や提案をどう評価し、どこまで信頼するかの判断基準
- データドリブンな営業戦略の立案：AIの分析結果をもとに、実践的な営業戦略を考える方法
こうしたスキルを体系的に習得するためには、専門的な研修プログラムを提供することが重要です。研修を通じて、AIツールの効果的な活用法を学ぶことで、業務効率の向上や営業成績の改善につながります。
また、全社共通の知識基盤を構築することで、組織全体のAI活用レベルを底上げすることができます。一部の「AIに詳しい人」だけが活用するのではなく、全員が基本的なスキルを持つことで、組織としての効果が最大化します。
継続的な学習環境の整備
AI技術は日々進化しています。今日の最新技術が明日には陳腐化することも珍しくありません。そのため、一度研修を受けただけでは不十分なこともあり、継続的に学び、アップデートしていく環境が必要です。具体的には、以下のような取り組みが効果的です。
- 定期的な勉強会やワークショップの開催：最新のAI営業トレンドや活用事例を共有する場を設ける
- 成功事例の蓄積と共有：社内でのAI活用成功例を分かりやすくまとめ、ナレッジとして蓄積・共有する
- 外部の専門家やコンサルタントとの連携：最新のAI技術や活用方法について、外部の知見を取り入れる
- オンラインラーニングの活用：eラーニングなどを通じて、各自のペースで学べる環境を整備する
継続的な学習環境を整備することで、AI営業の効果を長期的に維持・向上させることができます。また、こうした学びの文化を醸成することで、組織全体のデジタルリテラシーも高まり、他のデジタル技術の活用にもつながっていくでしょう。
まとめ：AIを営業に活用して利益アップにつなげよう
AI技術の発展により、営業活動にも大きな変化が訪れています。AIを活用することで、データ分析による客観的な意思決定、業務効率化、顧客エンゲージメントの強化など多くのメリットが得られます。
導入にあたっては、データ品質の確保やセキュリティ対策、従業員の理解促進が重要です。また、適切なツール選定と小規模からの段階的導入、継続的な効果測定と改善が成功の鍵となります。
AI時代の営業は、人間とAIの共創へと進化しています。AIは定型業務を自動化する一方、人間は共感力や創造性を活かした高付加価値の業務に集中できるようになります。変化を前向きに捉え、AIを味方につけることで、さらなる営業力強化と競争優位性の確立が実現できるでしょう。
SHIFT AIではAI研修を実施しています。AIの使い方などの基礎知識をわかりやすくレクチャーしており、大手企業にも導入された実績があります。AIを営業に導入する際のコンサルティングも行っているので、興味のある方はお気軽にお問い合わせください。