営業にAIを活用すべき？目的や活用例を詳しく紹介

近年はAIを使った業務効率化に注目が集まっていますが、営業活動は顧客とのコミュニケーションが前提となるため、「どの業務にAIを使えば良いか分からない」と悩んでいる方も多いでしょう。

確かにAIに全ての営業活動を一任するのは難しいものの、AIの特性を生かせば営業活動の一部を自動化することも可能です。

この記事では、AIを使った業務効率化に興味がある方に向けて、営業活動にAIを活用する目的や、営業におけるAIの活用例、導入するときの手順や注意点についてまとめました。

営業にもAIを活用すべき？目的を解説

営業活動の効率化やデータの有効活用を目指したいのであれば、AIの導入は有効な選択肢の一つです。

ここでは、営業にAIを活用する目的や、導入によって期待できるメリットを3つのポイントに分けてご紹介します。

営業活動を効率化するため

営業活動は多岐にわたります。営業戦略の策定から営業先の選定、テレアポ、商品・サービスの提案、商談・見積もり作成、契約手続き、納品・請求、そしてアフターフォローに至るまで、営業活動に関わる業務はさまざまです。

近年は産業を問わず、多くの企業が少子高齢化に伴う人手不足に悩まされています。営業担当者が複数の業務を担当しているケースもあり、中には、「書類作成や進捗管理に時間を取られて商談に時間を割けない」という方もいるようです。

AIに書類作成や進捗管理などのノンコア事業を任せれば、営業担当者は提案や商談といったコア業務に専念でき、売上や成約率アップを目指しやすくなります。

顧客データを有効活用するため

営業活動を成功させるには、自社の製品・サービスにマッチした営業先を選定し、顧客のニーズに合った提案を行うことが重要になります。そのためには、営業先を絞り込むターゲティングや、パーソナライズ化されたアプローチ戦略が欠かせません。

AIを使って顧客の属性や購買行動などを分析すれば、ターゲティングや顧客ごとに適した製品・サービスの選定、パーソナライズされたアプローチの考案などを効率的に行えます。

顧客データは膨大な数に上るため、多角的な分析を行うには通常かなりの時間と労力を要します。データ分析を得意とするAIに任せれば、短時間で作業を完結できるでしょう。

営業活動の属人化を防止するため

従来、営業活動は担当者の一存で進められることが多いとされてきました。しかし、担当者の不在時は、「顧客とのやり取りの経緯が分からない」「営業ノウハウが共有されない」などの問題が発生しやすいリスクがありました。

このような営業活動の属人化は、営業部全体の業績が著しく低下する原因の一つです。営業担当者が欠勤・休職・退職した際も、引き継ぎがスムーズに進まない恐れもあります。

AIを活用してトップセールスマンの手法やトークを分析・可視化し、それを基に標準的なマニュアルを作成すれば、営業部門全体で優れたノウハウを共有でき、営業活動の標準化につながります。

さらに、AIとSFA（営業支援システム）やCRM（顧客管理システム）を連携させれば、顧客情報やこれまでのやり取りなども共有できるため、属人化の防止に役立つでしょう。

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営業におけるAIの活用例

AIはデータ分析や定型化した作業を得意としているため、営業活動ではデータ分析や売上予測、トークスクリプト作成など幅広いシーンで活用できます。最終的にどの業務をAIに任せるかは人それぞれです。しかし、AIによる自動化やサポートの範囲が広くなればなるほど、営業担当者の負担を軽減できるでしょう。

ここでは営業におけるAIの主な活用例を7つご紹介します。

データ分析

AIの得意分野の一つであるデータ分析は、顧客のニーズや行動パターンなどを把握するのに役立ちます。

分析結果を基に、その顧客が興味・関心を持ちそうな自社の製品・サービスを提案すれば成約につながる確率が高くなり、売上・業績アップを期待できます。また、自社のデータベースだけでなく、他社のプレスリリースやWebニュース、SNSなどから収集したデータを分析すれば、トレンドや市場ニーズの把握も簡単に行うことが可能です。

顧客のビッグデータや公開情報は多種多量にわたります。しかし、AIを使えば人が手動で行うよりも迅速にデータを処理できるため、業務の大幅な効率化につながります。

売上予測

AIに過去の売上データや顧客の購買履歴、市場トレンド、経済指標といったデータを学習させれば、客観的なデータに基づいた売上予測を行えます。AIによって、より精度の高い売上予測を出せるようになれば、先手を打った営業戦略の策定や、適切な在庫管理が可能です。

従来の売上予測は担当者の勘や経験など、根拠のない要素が含まれることがあり、実績と大幅な誤差が生じることもありました。その結果、ビジネスチャンスを逃したり、在庫を大量に抱えたりと、企業にとって大きな損害につながるケースもあったようです。

AIを活用した売上予測は、客観的かつ多角的な要素の分析によって導き出したものです。そのため、大幅な誤差を出すリスクは少なく、信用性も高いといえます。

メール作成

顧客に送るメールは、初手の営業アプローチとして有効です。しかし、判を押したような定型文では訴求力が低く、良い反応が得られない場合がほとんどです。そのようなときは、顧客データや顧客セグメントの情報を学習させたAIにメールの作成をサポートしてもらいましょう。

AIは学習したデータを基に、ターゲットごとに最適化されたメールを作成できるため、よりパーソナライズされたアプローチを実現できます。

なお、メールは自動で作成・送信できるため、メール営業の大半をオートメーション化（自動化）することが可能です。さらに、送信結果や反応率の分析もAIに任せれば、メールアプローチの改善にもつながります。

文書作成

提案書や企画書の作成は、営業活動の中でも特に工数の多い作業です。テンプレートを使用したとしても、一から文書を起こすのはかなりの手間と時間を要するため、コア事業の妨げになっているケースもあります。

顧客の課題や提案の方向性、自社製品・サービスの概要などの条件を盛り込んだプロンプト（指示）をAIに入力すれば、提案資料の構成案やたたき台を迅速に作成できます。

同様に、企画の概要やターゲット層、企画書に盛り込みたい要素などを指定すれば、企画書の骨子を作成することも可能です。これらの骨子・構成を基に文書を仕上げれば、作業時間や手間を大幅に短縮できるでしょう。

トークスクリプト作成

トークスクリプト（台本）は、スムーズな営業トークや人材育成に欠かせません。

しかし、トークスクリプトの作成にはかなりの時間を要します。シーンや相手の反応に合わせて、多種多様なトークを用意する必要があるためです。また、トークスクリプトの作成を個々の営業担当者に任せると、営業品質にばらつきが生じ、組織の営業力が不安定になりやすいです。

AIに適切なプロンプトを入力すれば、自社の製品やサービスに適したスクリプトが自動で作成されるため、営業担当者の業務負担を大幅に軽減できます。さらに、できあがったスクリプトを営業部門全体で共有すれば営業品質が標準化され、全体の営業力の均一化や向上を目指せるでしょう。

ナレッジ共有

顧客情報や取引履歴、アプローチ手法、トレンド情報といったナレッジは、営業活動を効率的かつ効果的に進めるために必要不可欠です。しかし、従来の営業活動では、取引履歴やアプローチ手法などが属人化するケースが多く、営業担当者の営業力に偏りが生じる原因となっていました。

AIに営業に必要なナレッジを学習させ、FAQ形式でアクセスできるようにすれば、誰でも必要な情報を必要なときに引き出せるようになります。営業の属人化防止に役立つのはもちろん、各部門に問い合わせる手間も省けるでしょう。

文書チェック

作成した文書をAIに読み込ませると、簡単に誤字脱字をチェックできます。単純な誤字脱字はもちろん、作成者本人が誤って認識していた言葉なども訂正できるため、手動でチェックするよりも精度の高い校正・校閲を行えます。また、冗長な部分を簡潔にまとめる、文章全体の言い回しを整えるなどの調整も可能です。

校正・校閲作業は時間と手間がかかる作業です。文書チェックをAIに任せれば、大幅に作業時間を短縮できるでしょう。

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営業にAIを導入する手順

営業にAIを導入するには、適切な手順を踏む必要があります。

ここでは、営業にAIを導入するためのステップを4つに分けて解説します。

営業活動に関する課題を把握する

AIを営業活動に導入する際は、まず現在抱えている課題や問題の洗い出しから始めましょう。具体的には、営業活動の一連のプロセスを可視化し、どの部分に時間や手間がかかっているのか、精度が低くなっている部分はどこかなどを確認します。

そのうち、AIの導入によって効率化や精度向上が見込める作業があれば、高い費用対効果を期待できるでしょう。

課題が明確になったら、AI導入後の目標を設定します。目標は「商談率を20％アップさせる」など、具体的な数値で表すと導入後の成果を計測しやすくなります。

導入するツールを選ぶ

AIツールと一言にいっても、搭載されている機能や操作性、外部との連携性、料金体系などはツールによって大きく異なります。自社のニーズに適したAIツールを選ぶためには、ツールに求める要素を洗い出した上で、複数のツールをさまざまな観点から比較することが大切です。

例えば、既存のSFAやCRMと連携させたいのであれば、外部システムとの連携性に長けたツールが適しています。AIの導入が初めてであれば、初心者でも直感的に操作できるシンプルなツールを選ぶのがおすすめです。

ツールによっては無料トライアルが提供されているため、本格導入の前に試しておくと良いでしょう。

営業活動でAIを活用する

AIツールを選定したら、実際に営業活動で活用してみましょう。最初から全面的にAIを導入すると、現場が混乱する恐れがあります。そのため、まずは一部の業務や特定のチームに限定して、小規模で始めるのがおすすめです。

実際に現場で導入してみて、どのような効果を得られたか、どのような課題が見つかったかなどを検証し、改善を重ねてから徐々に規模を大きくしていくとAI導入をスムーズに進められます。

特にAIを初めて導入する場合、現場からの反発が強くなりがちです。しかし、徐々に定着させていくことで、現場のAI活用に対する心理的な抵抗感が和らぎ、スムーズな導入と理解促進につながるでしょう。

AIの使い方を改善する

実際にAIを現場に導入すると、「目標に届かなかった」「予想していなかった課題や問題が見つかった」といったトラブルが生じることも多いです。現場からの意見も参考にしながら、AIツールの仕様や使い方を見直し、必要な改善を加えていきましょう。

また、AIは学習を重ねることで進化していくため、定期的にデータの追加や更新を行うことも大切です。

一方で、AIの適切な使い方を教育・指導していく体制も整える必要があります。特に重要なのは、セキュリティに関する意識と、AIに任せる部分を判断するリテラシーの2点です。これらについてしっかり教育しないと、情報漏洩や従業員の思考力の低下などを招く恐れがあるため、注意しましょう。

関連記事：AI導入のパターンや流れを徹底解説！失敗を避けるためのポイントも

営業活動にAIを取り入れるときの注意点

営業活動にAIを導入する際は、ルールの設定やセキュリティ、AIの苦手分野に注意する必要があります。

ここでは、営業活動にAIを取り入れるに当たって気を付けるべきポイントを3つご紹介します。

AI活用のルールを設定する

AIを営業活動に導入する際は、あらかじめ明確なルールを設定しておくことが大切です。ルールが曖昧なまま現場に導入すると、AIへの過度な依存や情報漏洩などのリスクが高くなり、営業力や信用の低下を招く恐れがあります。

AI活用のルールは企業の営業方針によって異なります。AIを使う目的や利用できるAIツールの指定、推奨される活用シーン、禁止事項の明示などを、ルールに盛り込んでおきましょう。

情報漏洩に注意する

AIに学習させるデータの中に個人情報や機密情報などが含まれていると、外部に情報が漏洩する危険性があります。特に顧客データの分析を行う際は、顧客の氏名や住所、電話番号といった個人情報をAIに学習させないことが大切です。

AIにI学習させるデータに関するルールをしっかり周知させましょう。また、使用するAIツールによってセキュリティ性能に違いがあるため、ツールを選定するときは、セキュリティ性を比較することも必要です。

AIの苦手分野を理解しておく

AIは大量のデータ分析や定型化された単純作業を得意とする一方、人の気持ちを汲み取るのは苦手です。

例えば、営業では相手の表情や口調、言葉などから隠れた意図や気持ちを汲み取って適切な対応を行う必要があります。しかし現時点で、AIは微妙なニュアンスや場の空気を適切に読み取れません。

提案や商談のプロセスでAIを頼り過ぎると、顧客のニーズや要望を的確に把握できなくなる恐れがあります。データに表れない顧客の表情や、声のトーンから読み取れる本音、その場の空気感などを無視した対応になれば、かえって顧客の信頼を損ないかねません。

このような場面では、まだ人の判断が必要です。AIに任せられることと、自分でやらなければならないことのボーダーラインを正しく認識しておきましょう。

まとめ

AIを営業活動に活用すると、データ分析や売上予測、文書作成などを自動化できるため、業務の効率化や顧客データの有効活用につながります。また、AIによるトークスクリプト作成やナレッジ共有を行えば、営業の属人化を防げます。最終的には、組織全体の営業力向上を目指せるところも利点です。

一方で、導入目的が曖昧だったり、AIの苦手分野を正しく理解していなかったりすると、期待したような成果が出ないこともあります。場合によっては、情報漏洩などのインシデントにつながる恐れもあります。AIを営業活動に導入する際は、ルール設定やセキュリティ対策、リテラシー教育などの徹底を心掛けましょう。