AI時代だから叶う営業の夢

生成AIスタートアップAlgomaticで、営業AIエージェント開発の責任者をしている池田です。

いち営業パーソンとして、私には夢があります。
「お客さんに喜んでもらいたい。」
「とにかくお客さんに向き合って営業する時間に集中したい。」
「それ以外の業務は全部AIに任せてしまいたい！」

足元で現実を見ると、様々な業務が残っています。

私たちは営業ワークフローにAIありきで日々再構築する中で、AI時代には夢が現実になると確信しています。

この記事では、AI時代の新しい営業ワークフローの全体像を紹介します。
新しいワークフローでは営業パーソンが生き生きと働き、これまで以上に売上成果を出せるようになるはずです。

1.ずっと解決されない「SFAにデータを入れて活用したいけれどできていない」問題

私は新卒でコンサルティング会社に入社し、営業領域のDX支援をしてきました。

大手中小問わず、SFAに正確な営業データを貯めることができている企業はほとんどいませんでした。

営業部署やDX部署が「ナーチャリングをしよう！」「クロスセルを狙おう！」「SFAデータを活用しよう！」と営業施策を立ち上げようとしても、思ったより使えるデータが無いという壁にぶつかっていました。

なぜ、SFAにはデータが入力されないのでしょうか？

原因：営業パーソンにメリットが無いから？

SFAにデータを入力する担当は、現場の営業パーソンです。

もちろんどの企業の営業部長も、現場営業パーソンにデータを入力するように指示しています。
しかし、営業パーソンは中々データを入力しないようです。

考えられる原因としては、営業パーソンにとってSFAデータ入力という業務は自分にメリットが無いからではないでしょうか。

営業パーソンの行動原理を簡易的に構造化すると、以下のようになると考えられます。

営業パーソンには、「1.自分の給料を上げたい」「2.社内で褒められたい」「3.顧客から感謝されたい」という根本的な動機があると思います。
動機に従って「4.受注して売上成果を上げる」「5.顧客に価値提供する」などを重視し、結果として「6.売りやすい顧客に時間を当てる」「7.良い提案を作る」「8.それ以外の仕事は減らす」などの行動に繋がります。

営業パーソンにとってSFAデータ入力業務は時間を取られるにも関わらず、売りやすい顧客が見つかる(6)わけでも顧客に良い提案ができる(7)わけでもありません。

結果として、若手営業や営業事務さんなどにデータ入力を依頼したり、データ入力を誤魔化したりすることに繋がります。

データ活用イメージから逆算されていないデータ入力は失敗する

営業パーソンがデータ入力をしてくれない問題への打ち手として、”データをシステムで自動的に貯める”というアプローチが注目を集めています。

・メールログを自動でSFAに集約する
・コールや商談文字起こしを自動でSFAに入力する

しかし、そもそもデータ入力しても現場メリットがないという事実は変わりません。
次の壁として「データは使える状態」になったが、現場に「データは使われていない」という状態に陥ります。

■「データは使える状態」なのに「データは使われていない」の例
・商談の中でも特に大事なポイントだけ見直したいのに、それっぽい要約からはパッと見つからない
・有意義なデータがあるけれど、ネクストアクションにどう活かせばいいか分からない
・SFAの入力項目がしっかり埋まったが、そもそも現場営業パーソンがSFAを開かない

データを「使える」状態にしていたとしても、「データを見つけに行って→→→どう使うか考えて→→→顧客向けコンテンツ（資料、トーク）に加工して→→→しかるべきタイミングで使う」と「現場に使われる」までの距離は思ったよりとても遠いようです。

「データを貯める」ことは常に手段です。

本来なら目的として「営業現場支援」を掲げて、現場支援ができるような「データ活用イメージ」から逆算して必要なデータを定義する必要があります。

例えばすぐ受注できそうな顧客がリストがパッと見つかるなら、営業パーソンは顧客データを入力するでしょう。

「SFAにデータを入力する」「SFAデータ入力をAIで効率化する」という視点は「データを貯める」という手段が先行してしまっていて、部分的な効率化に止まってしまいます。

2.AI時代に適した新しい営業ワークフローの全体像をまず描こう

データを貯めることを目的とせず、現場支援をすることを目的としてAIを活用できないでしょうか？

既存の業務フローを変えず一部にAIを導入するのでは、あまりインパクトが出ません。これは勿体無いと感じます。

AIはせっかく革命的な技術なので、AIの力を存分に発揮できるような「AI時代に適した新しい営業ワークフローの全体像」を描く必要がありそうです。

現在の営業組織の調査結果を見てみると、業務に占める「顧客と話さない業務」の割合が非常に高いことが分かります。

更に詳しく営業パーソンの業務を見てみると、「顧客と話さない業務」は確かに多くの割合を占めます。（赤字の箇所）

これまで述べた通り、営業パーソンを無理に動かそう、システムに合わせようとすることはイマイチです。

AI時代にワークフローを変えるポイントは、営業パーソンが手間なく自然に仕事を進められるようにすることと考えています。

営業パーソンの手間となっている「顧客と話さない業務」を減らすため（現場支援をするため）、AIを活用するイメージを描く必要があります。

全体像図：AIエージェントと営業パーソンが協働している

AI時代には営業パーソンは顧客との対話に集中し、これまでの「顧客と話さない業務」は「AIに任せる業務」へと変わるでしょう。

AIに任せるということは、AIシステムが自律的に営業パーソンの業務を支援することになります。
私たちはこの自律的に営業パーソンの業務を支援するシステムのことを営業AIエージェントと呼んでいます。

今後、以下のような営業AIエージェントが生まれていくでしょう。
・商談前に、Web情報から企業/人物などの情報が自動調査され、営業パーソンの手元に届ける
・商談すると、商談内容から顧客課題や提案推奨時期などが自動で収集され記録される
・商談するとネクストアクションや送付資料が自動で準備されている

AIエージェントの役割：データを”勝手に”集める。アウトプットを”勝手に”作ってくれる

AIエージェントは、これまでできなかったことを”勝手に”（＝自動で）遂行してくれることに価値があります。データを収集することはもちろん、現場ですぐに使えるアウトプットを生成することができます。

■現場ですぐ使えるアウトプットのイメージ
・インバウンド問い合わせが来た見込み顧客の企業/人物情報のまとめがSlackに通知されている。近しい事例コンテンツも社内から参照され通知されている。そのままトークをするだけ。
・商談後にお客様に送付する資料やメールがカスタマイズされていて、そのまま送るだけ。
・フォロー中の顧客に対して資料作成するタスクが営業手帳に書いてあり、8割完成している。あとは微修正するだけ。

対して現場ですぐに使える状態ではないようなシステムは、営業AIエージェントではないと考えています。
・営業パーソンが主体的にツール画面を開いてシステムを操作する・・・自動ではない
・営業パーソンがツール自体を使いこなすことに習熟しなければならない・・・業務支援までのハードルが高すぎる

企業がやるべきこと：データが”勝手に”集まる仕組みに投資する

生成AIによってAIエージェント開発ができるようになった今こそ、AIエージェントが活躍できるような仕組みに投資する必要があります。

仕組みづくりの手順は「データ蓄積」からではなく、「データ活用」の視点から始まります。

■仕組みづくり手順
1.営業現場で求められているアウトプットを定義する
・例：顧客別資料、顧客別営業トーク、優先度の高いアプローチリスト等
・定義すること：いつ、どんな品質で、どの画面上にあれば良いのか？
2.アウトプットを生成するために必要なデータを定義する
・例：ネクストアクション日、顧客の課題内容、刺さった資料やトークのデータ（＝勝ちパターンデータ）
・定義すること：いつ、どんな品質で、どのソースから収集すれば良いのか？
3.データが”勝手に”集まる仕組みを開発する
・何をトリガーとして、どのソースから、どんな構造で収集するか？
・どう加工し、最新化するか？
・上記のAIエージェントシステムをどの業務スコープから開発するか？

データが”勝手に”集まる仕組みに投資したことがない企業ですと、長い道のりに見えるかもしれません。
しかし、AI時代に上記プロセスに投資出来なかった企業は競争力を失っていくことは間違いないです。

逆に投資した企業は、市場で圧倒的な競争力を持ち続けるでしょう。

実例があるので見てみましょう。

3.大塚商会はAI時代の営業ワークフローを実現している

大塚商会さんは20年前から自社独自の営業システムに投資を始め、急成長してきた会社です。

大塚商会とは、独立系SIerの中でも国内最大級の売り上げを誇る企業です・
中小中堅企業向けに「オフィスまるごと」というコンセプトでITソリューションをまるっと請け負うことができます。

■大塚商会の基本情報
・創業：1961年7月17日
・売上高：9,773億円（2023年）
・従業員数：7,713名（2023年末日）
・事業内容：SI、OA機器の販売
https://www.otsuka-shokai.co.jp/corporate/about/outline/

一人当たり売上高が2倍に改善

大塚商会さんの売上高と社員数の関係を見てみましょう。

大塚商会は、2000年前後で全く別の営業組織です。ちなみに2000年に上場されています。

2000年以前は社員数の伸びと売上高が比例関係にあり、「営業員を増やせばその分売上が増える」という「営業大量採用」モデルに見えます。

対して2000年以降は社員数が約1.3倍（約6000→約8000人）にしか増えていないのに売上高が約3倍（3000億円→約9000億円）になっていて、2024年時点では約1兆円の売上高を実現しています。

一人当たり売上高は2倍以上（約5千万円→約1.1億円）に成長しています。この営業生産性の改善幅は、革命と呼べるほどです。

20年かけて投資してきたAI前提の営業ワークフロー

この革命の背景には、20年越しのAI・システム投資があります。

大塚商会の「統合報告書2023」を見ると、2000年から独自開発の営業ツール「SPR」を導入するなどデータを活用した科学的営業スタイルを取り入れています。

自社開発SFAの「SPR」に蓄積された商談データ数は膨大でなんと年間330万件もあります。

大塚商会さんではこのデータを基盤として、2017年からAIを本格稼働させています。
そもそも営業活動とは、Who（誰に）・What（どんな商材を）・How（どのようなトークで）を思考し、提案することが仕事です。

なんと大塚商会では、その思考部分にAIのリコメンドを活用しています。

・Who（どの企業のアポイントに行くべきか）
・What（どんなソリューションを提案すべきか）
・How（どんなトークが良いか）

・過去の情報から関係性を可視化し、定量化
・未来の提案に向けて、業界別のアドバイスやオススメ提案などを出力

AIはまさにエージェント（代理人）のように動き、現場営業パーソンを支援しています。

大塚商会さんと通常企業の営業組織を比較すると、如何にAIに投資して売上成長を実現してきたかが分かります。

売上成長とは、「市場や顧客から選ばれている価値の大きさ」です。
大塚商会さんの売上1兆円という規模を見れば、営業パーソンが顧客に提供できる価値の大きさが圧倒的に大きくなっていることは明らかでしょう。

市場の勝ち組は、20年前からAIオペレーションに投資してきました。

ここに、未来の当たり前を見ることができます。

4.Algomaticの営業組織はAI時代のワークフローの最先端

営業AIエージェントを開発するAlgomaticの営業プロセスは、お客様への提供価値を最大化するべく、AIネイティブなワークフローを実現しています。

1日10商談対応できるAIオペレーション

ある日の営業担当は1日10商談を対応しています。
事前準備間に合わないのでは？メール送付など事後対応が追いつかなくならない？などをAIで解決しています。

上記を実現するためにAIをフル活用しています。

その他にも会議室予約、顧客別商談ページの作成、顧客がフォーム入力した事前情報の転載、などの周辺タスクも全てトリガーを設定し営業パーソンが待っているだけで良い状態にしています。

月400問い合わせ対応できるAIワークフロー

2025/01/16にリリースして4ヶ月が経つ営業AIエージェント「アポドリ」の5月のインバウンドお問い合わせ数は約400件でした。20営業日で割ると20件/日です。
しかし、コール専属のSDRは1人も置いておらず、400件リード+過去数千件のリードとのメールコミュニケーションを対応できています。

上記を実現するためにAIをフル活用しています。

実際にAIネイティブなワークフローを作るに当たってのポイントは以下でした。

SFA/セールステックツールなどの既存オペレーションとは離れて作って試す
・取り扱いデータなどが人間前提でありLLMによって扱いにくいことが多かった
・UIや仕様によってメンタルモデルが固定化されて開発検証がスムーズに進まなかった
弊社がGoogleスプレッドシートを使っているのはそのためです。

ただシステムとしては安定性や安全性に欠けるので、価値検証が済み運用に乗った後は早々に既存ワークフローに組み込み脱スプレッドシートなどをしていきます。

※ちなみに各種フロー図は概要イメージであり、技術的工夫をnoteでは公開していません。MTGでは情報提供可能ですので、興味ある方は声かけてください！

社内の業務フローだけでなく、Algomaticが開発している営業AIエージェントサービス「アポドリ」にも上記の知見は活きています。

「アポドリ」は単一業務向けのSaaSツールではなく、情報収集から文章生成・アプローチ実行まで複数ツールを横断してタスク遂行ができます。
おそらく国内営業AIエージェントサービスにおいて最大級であり、最先端を進んでいます。

「営業AIエージェント」というカテゴリにおいて、テックジャイアント（Google、NVIDIA、Salesforce）に並ぶ形で取り上げていただいてます。

5.AI時代の営業ワークフロー実現ため、AIエージェントをもっと世の中に生み出そう

Algomaticという環境

AIはもはや”効率化”ではなく革命です。
AIは言語を獲得し思考を行い、もはや人間にしかできないと思われていたタスクを次々遂行するようになっています。

Algomaticはこの革命的なAI領域にフルベットするためにDMMから20億円調達し、これまで2年で約60くらいの事業ネタを検証し失敗してきました。

目指しているのは1.2倍ではなく、10倍でもなく、100倍（100X＝ヒャクエックスと読む）です。
せっかく革命的な技術を社会実装するなら、100倍を目指してバットを大振りした方が面白いです。

夢ばかり描いていてもソリューションはできないので、徹底的に泥臭いことをやっています。

・お客さんに張り付いて、自分たちもお客さんの業務を体験する
・AIの代わりに10,000件以上のデータを人でチェックして正解パターンを作る
・スマートに営業せず、工場訪問や展示会現場に全員で出続けて顧客の生の声を知る

Algomaticではエンジニアでも展示会で一番大きな声を出して泥臭く顧客と向き合っています。
ビジネスメンバーも自分でDifyを触ったり業務アプリを作ったりとAIにキャッチアップをしています。

それぞれ、「AIが面白くて仕方ない」という熱量があるからだと思います。

ある日、AIで作った文章が人の文章より成果が出ることが分かった瞬間がありました。
「シンギュラリティだ！！！」とオフィスが湧いた日を思い出します。

日々できるフロンティアを模索することがとても楽しいんです。

私たちの想い：世の中の全ての営業パーソンに幸あれ

営業の仕事は、悩む人の背中を押すことだと考えています。

どれだけAIが進化しても、悩んだ時には私は人からものを買いたいです。

営業パーソンがいなければ、どんなに良い商品も顧客に届きません。
営業パーソンがもっと顧客に時間を使えたら、悩める顧客がもっと幸せになります。

営業パーソンがいなければ、大きなビジネスは生まれません。
営業パーソンがもっと顧客に時間を使えたら、世の中のビジネスがもっと加速します。

これまでも今日も明日も、悩める人/企業のために営業パーソンは奔走しています。
営業パーソンは、誰よりも現場で汗をかいている人たちだからこそ、
お客様は「◯◯（営業担当の名前）さんだから、決めました！」と言って下さるんだと思います。

AIでもっと人間味ある仕事を増やすために、私たちはAIの社会実装にフルベットしていきます！！

一緒に事業を作る仲間を募集しています！
・ビジネス職（マーケ、セールス、事業開発、等）
・開発職（エンジニア、PM、等）
・オープンポジション

マッチするポジションがあるか、、、と深く考えず、世界観に共感し一緒に事業を作りたいという方は気軽に声かけてください！！

・生成AIを使い倒している営業パーソン
・AIエージェント開発に本気で取り組みたいエンジニア
などが声をかけてくれています！

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