営業効率化が進まない本当の理由とは？AIでできる範囲を整理する

では、AIは具体的に営業のどの業務を効率化できるのでしょうか。前章のdeflag社の調査で『事務・社内調整が40％超』という実態が明らかになっているとおり、AIが最も効果を発揮しやすいのは、まさにこの『情報を集める・整理する・下書きする』という事務・調整系の業務です。

・商談前の企業・業界調査：

商談相手の企業のIR情報、業界動向、直近のニュースなどをAIが自動で収集・要約する

・アプローチ文面やトークスクリプトの初稿作成：

ターゲット企業の特徴に合わせたメールやスクリプトの叩き台をAIが生成する

・商談準備・仮説立案：

収集した情報をもとに、顧客が抱えていそうな課題の仮説をAIと一緒に整理する

・議事録・提案書の初稿作成：

商談の録音データから議事録を自動生成し、そのまま提案書や報告資料の下書きに展開する

・日報・CRMへの入力：

商談内容の要約をCRMに登録しやすい形に整形する

・フォロータイミングの判断：

顧客の反応や行動データから、次にアプローチすべきタイミングをAIが提案する

実際、ネオマーケティング社内でも、現場発でAIを使った営業効率化の取り組みが複数進んでいます。特定の部署の号令ではなく、営業担当者自身が自分の業務を棚卸しし、AIを組み込む形で仕組み化している点が特徴です。

ひとつは、商談前の企業理解をAIで仕組み化する取り組みです。これまで1件あたり2〜3時間かかることもあった商談準備について、Perplexityで企業の公式サイトや決算情報、ニュースリリースを自動収集し、ChatGPTでその企業の強み・弱み・直近の注力分野を要約するフローに切り替えました。その結果、準備時間は1件あたり約25分から約15分へと短縮。さらに、事前に立てた仮説をもとに商談へ臨めるようになったことで、見積り提出率が約2ヶ月で20％から41％へと21ポイント向上したといいます。

もうひとつは、商談準備から商談履歴の更新までを「型（プレイブック）」とAIで一気通貫につなぐ取り組みです。AIで収集した情報を決まったフォーマットに整理し、商談時のヒアリングメモをAIで要約して商談履歴にそのまま反映する仕組みを整えたところ、商談準備は15分から5分程度、商談履歴の更新は10分から5分程度まで短縮され、月30件の商談ベースで合計約7.5時間の創出につながったといいます。

どちらの取り組みも、AIツールを導入すること自体がゴールなのではなく、「どの業務を」「どんな順番で」「どこまでAIに任せるか」を自分たちで設計し直した点が共通しています。こうした業務の棚卸しと型化の進め方こそ、他社の営業効率化を支援する際にもそのまま活きる知見だと考えています。

※社内の業務効率化の取り組み事例に基づく実績であり、特定の個人名・資料は伏せて紹介しています。外部に公表された統計ではなく、条件により効果は異なります。

AIで営業・マーケティングはなくなるのか

Q.  AIが進化すると、営業という仕事自体がなくなってしまうのでしょうか？

A.
結論から言うと、なくなりません。なくなるのは『営業という職種』ではなく、営業の仕事に含まれていた『情報を右から左に伝えるだけの作業』『定型的な事務・調整作業』の部分です。これらはAIが代替しやすい領域であり、実際に前章で紹介したとおり、既に効率化が進み始めています。

一方で、複数の部署や立場の異なる関係者の利害を調整すること、顧客自身もまだ言語化できていない課題を見つけ出すこと、金額や条件面での最終的な交渉、責任を持って提案を意思決定することは、現時点のAIにはまだ代替できません。これらは情報処理の速さではなく、信頼関係や文脈の理解、責任の所在が問われる仕事だからです。

Q.  マーケティングの仕事もAIに置き換わってしまいますか？

A.
営業と同様に、コンテンツ制作や広告運用、データ分析といった実務領域はAIによる効率化が進みますが、『どの市場を狙うか』『何を伝えるべきか』といった戦略判断や、調査・一次データに基づいたインサイトの発見は、引き続き人の専門性が問われる領域です。『AIで仕事がなくなるかどうか』ではなく、『AIに任せる部分と、人が担う部分をどう切り分けるか』が、これからの論点になります。