営業のAI活用事例｜業務別10パターンと、成果の測り方
「営業でAIを使いたいんですけど、何から手をつければいいですか？」。この相談、本当によく受けます。話を聞いてみると、ChatGPTなどは契約しているけれど、メールの下書きに使うくらいで止まっている、という会社がほとんどです。
それ自体は全然悪くないです。ただ、営業の数字が変わるかというと、正直そこまでは変わりません。
この記事では、営業の仕事を10個に分けて、それぞれでAIをどう使えるかを整理しました。ディーノが自社の営業代行の現場で実際に動かしているものも、できるだけ具体的に書いています。
ポイント
営業のAI活用は「どの業務に使うか」で効き方がまったく違います。たまにしか発生しない仕事はChatGPTのようなチャットで十分。毎日発生して量が多い仕事は、AIエージェントとして仕組みにした方が効きます。最初の1つは、量が多くて、判断の基準が言葉になっていて、社内向けで間違えても戻せる業務から選ぶのが鉄板です。
チャットで使うAIと、AIエージェントの違い
先に、ここだけ整理させてください。
生成AIのチャット | AIエージェント | |
|---|---|---|
動かし方 | 人が毎回指示を出す | 決まったタイミングや条件で勝手に動く |
扱う範囲 | 1回のやり取り | 調べる→判断する→結果を返す、まで |
使う場所 | AIの画面 | Slack、スプレッドシート、SFAなど普段の場所 |
向いている仕事 | たまに発生して、毎回中身が違う仕事 | 毎日・毎週発生して、基準が決まっている仕事 |
チャットは「人が毎回指示を出す」のが前提です。毎日何十件も発生する仕事だと、指示を出すこと自体が仕事になってしまって、続きません。量が多い仕事ほど、AIエージェントとして仕組みにする意味が出てきます。
この記事の監修者
業務別・営業のAI活用10パターン
1. ターゲットリストの作成
業種や従業員数で絞り込むところまでは、データベースでできます。面倒なのはその先で、「ECサイトを持っているか」「採用ページで営業職を募集しているか」のような条件は、1社ずつWebサイトを見に行くしかありませんでした。ここはAIエージェントにWebサイトを読ませて判定させると、一気に楽になります。
2. キーマンの特定と調査
会うべき部署と人を、組織情報やプレスリリース、インタビュー記事、求人票などから調べる仕事です。ディーノではAIエージェントに任せていて、調べるAIと評価するAIを分け、再調査は1回までと決めています。原価は1社あたり約15円です。
3. 「なぜ今、御社に」の材料づくり
いわゆるWhy You、Why Nowです。中期経営計画や決算資料、ニュースから、相手が今抱えていそうな課題を読み取ります。大手企業で件数が少なければチャットで十分。件数が多ければAIエージェントにした方がいいです。
4. メール・手紙の文面
調査結果をもとに下書きをつくるところまでは、AIがかなり得意です。ただ、AIの文面をそのまま大量に送ると、かえって反応は下がります。下書きはAI、最後に見て送るのは人。ここは崩さない方がいいと思っています。
5. 架電前の準備
電話をかける前に、相手企業の基本情報、過去のやり取り、想定される反応と切り返しをまとめて手元に出しておく使い方です。アポインターが1件ごとに調べる時間がなくなります。
6. 架電のフィードバック
録音をAIに聞かせて、トークマニュアルと照らしてフィードバックを返す使い方です。ぶっちゃけ、録音を聞けばアポインターの力量はだいたい分かります。ただ、マネージャーが全件聞くのは無理なんですよね。AIなら全件見られます。ディーノではこれをSlackに返す仕組みにしています。
7. 新人育成
マニュアルやトーク集をAIに読ませて、新人がいつでも質問できるようにする使い方です。ディーノでは「ISのプロAI」という名前でアポインターに共有していて、日々の「この場合どう返せばいいですか？」に答えさせています。
8. 商談の記録と次のアクション
商談の録音から、課題や予算、次にやることを抜き出して記録します。営業担当の入力の手間が減って、記録の抜け漏れもなくなります。
9. 提案書・見積の下書き
過去の提案書と商談記録をもとに、構成や見積の下書きをつくります。案件ごとに中身が違うので、ここはチャットで十分なことが多いです。
10. 数字の集計と報告
架電数やアポ数を集計して、毎朝届ける。さらに「先週アポ率が下がったのはなぜ？」とSlackで聞いたら、データをもとに答えが返ってくる。ディーノではこれをマネージャー向けに使っていて、数字を見るために画面を開くことがかなり減りました。
ディーノの現場では、1日の中でこう動いています
10個のパターンだけだとイメージしにくいと思うので、私たちの営業代行の現場で、AIがどんなタイミングで動いているかを1日の流れで書いてみます。
朝、案件ごとの数字と収支がSlackに届きます。マネージャーはそれを見て、今日どの案件に手を入れるべきかを決めます。気になる数字があれば、そのままSlackで「この案件、先週から接続率が落ちてる理由は？」と聞くと、架電データをもとに答えが返ってきます。
アポインターが電話を始める前には、キーマン調査の結果がすでに架電リストに入っています。誰に、なぜ今電話するのかが分かった状態でかけられるので、1件ごとに調べる時間がいりません。
日中、架電の間隔が空きすぎていたり、予定していた量に届いていなかったりすると、Botが知らせてくれます。マネージャーがずっと画面を見張っている必要はありません。
電話が終わると、録音をAIがトークマニュアルと照らしてフィードバックを返します。新人が「この切り返し、どう言えばよかったんだろう」と思ったら、ISのプロAIに聞けばいい。
こうして書くと全部AIがやっているように見えるかもしれませんが、電話をかけて相手と話すのは人です。AIがやっているのは、その前後の準備と振り返り、それから数字の見張りです。人が会話に集中できる時間を増やす。結局、AI活用の目的はそこに尽きると思っています。
ちなみに、これを最初から全部つくったわけではありません。最初に手をつけたのはキーマン調査と架電のフィードバックの2つで、それが現場で使われるようになってから、1つずつ増やしてきました。
どれから始めるべきか
10個全部を一度にやる必要はまったくありません。むしろ、全部まとめてやろうとすると、要件を決めるだけで数ヶ月たって何も動かない、というのがよくある失敗です。
最初の1つは、次の条件で選んでください。
- 量が多くて、後回しになっている（効果が見えやすい）
- 判断の基準が言葉になっている（AIに渡せる）
- 社内向けで、間違えても戻せる（試しやすい）
この条件に当てはまりやすいのは、キーマン調査、架電のフィードバック、数字の集計と報告です。逆に、メールの送信のように社外に直接出るものは、最初の1つには向きません。
成果は「営業の数字」で測る
AI活用の成果を「AIを何回使ったか」で測っている会社がありますが、それだと社内で続ける理由がつくれません。見るべきは、営業の数字のどこが変わったかです。
測るもの | 例 |
|---|---|
時間 | 1社の調査にかかる時間、報告書をつくる時間 |
お金 | 1社あたりの調査原価 |
質 | 間違いの割合、商談化率 |
最終的な成果 | アポ数、商談数、受注数 |
そして、導入する前に今の数字を必ず残しておいてください。比べる元がないと、効果を説明できません。地味ですが、ここをやっていない会社がかなり多いです。
他社の事例を見るときの注意
事例を参考にするのは大事ですが、2つだけ気をつけてほしいことがあります。
1つは、営業の形が違えば効く場所も違うということ。メール中心の営業と電話中心の営業では、AIを入れるべき場所がまったく違います。
もう1つは、「導入した事例」と「数字が変わった事例」は別物だということ。ツールの導入事例はたくさん出てきますが、営業の数字がどう変わったかまで書いてあるものは意外と少ないです。
止まってしまう会社によくあること
最後に、せっかく始めても数ヶ月で止まってしまう会社のパターンも書いておきます。
- 「AIに詳しい人」が一人で進めていて、その人が忙しくなった瞬間に止まる
- 結果を見るために、普段使っていない画面を開かせている
- AIが間違えたときに「やっぱり使えない」で終わってしまう
AIはときどき間違えます。これは前提です。間違えたときに誰が直して、次にどう反映するかを最初に決めておくだけで、続くかどうかが大きく変わります。
よく聞かれること
営業データをAIに渡しても大丈夫ですか？
顧客名や商談内容を含むデータを扱うなら、そのAIサービスで入力したデータが学習に使われないか、どこに保存されるかは必ず確認してください。社外に出したくないデータがある場合は、閉域の環境やオンプレミスでAIを動かす方法もあります。
小さい営業チームでも効果はありますか？
あります。むしろ人数が少ないチームほど、一人ひとりが調査や報告に使っている時間の割合が大きいので、AIで減らせる余地が大きいことが多いです。
まとめ
営業でのAI活用は、ツールを選ぶ話ではなく、「どの仕事を、どの形でAIに渡すか」を決める話だと思っています。たまにしか発生しない仕事はチャットで、毎日発生する仕事はAIエージェントで。最初の1つは社内向けの、量が多い仕事から。そして成果は営業の数字で測る。この順番で進めれば、大きく外すことはないはずです。
ディーノでは、ここで紹介した仕組みを自社の営業現場で動かしていて、その経験をもとに営業AIエージェントの開発・導入をお手伝いしています。「どの業務から始めるべきか」の整理からでもご相談ください。
詳しくは営業AIエージェント開発・導入支援をご覧ください。