営業の生産性を高める生成AI活用法。自社専用の生成AIを構築する方法まで解説

営業の生産性を高める生成AI活用法。自社専用の生成AIを構築する方法まで解説

「営業で生成AIは活用できる?」「生成AIを活用して生産性を高める方法が知りたい」と考える方も多いでしょう。さまざまな生成AIが提供されており、業務効率化・生産性を高めるために活用する企業は増えています。

しかし、汎用性の高い生成AIでは、自社が蓄積した独自データを活用するのは難しく業務の効率化は実現しても、成果が出ない可能性は十分にあります。

そこで本記事では、

  • 営業での生成AI活用シーン
  • 営業で生成AIを活用する際のコツ
  • 自社専用の生成AIを構築する方法

までわかりやすく解説します。

「自社専用の営業生成AIを構築したい」という方は、リベルクラフトが提供するサービス「ソクラグ」を検討しましょう。

ソクラグは、自社データをもとに個社別にAIエージェントのカスタマイズ構築を実施。運用時も精度や状況を見ながら「一緒に改善・成長させていく」伴走支援まで実施いたします。

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営業で生成AIは活用するべきなのか

営業で生成AIは活用するべき時代になっています。その理由は主に以下の3つです。

  • 顧客が求める情報量は多くなっている
  • 人手不足で効率化が求められる時代
  • 営業スキルの標準化が実現できる

顧客が求める情報量は多くなっている

現代の営業では、顧客は単に商品やサービスの概要説明を聞くだけでは納得せず、

  • なぜ今それが必要なのか
  • 他社と比べて何が違うのか
  • 価格に見合う効果が本当に出るのか

といった多角的な情報を短時間で求める傾向が強まっています。そのため、営業担当者は商材知識だけでなく業界動向、競合情報、導入事例、費用対効果まで整理したうえで説明する必要があるのです。しかし、この情報をまとめるのには時間がかかりすぎます。

そこで生成AIを活用して最新情報を素早く収集・要約し、顧客ごとに必要な情報だけを分かりやすく提示することが、商談の質と説得力を高めるうえで重要になっています。

人手不足で効率化が求められる時代

営業現場に限らずですが、昨今はどの業界でも人手不足が続いている状態です。実際に厚生労働省のjobtagによると、代表的な営業職の有効求人倍率は以下のようになっています。

職種有効求人倍率数
食品営業(食品メーカー)4.72
印刷営業11.21
広告営業2.6
自動車営業14.47
コンサルティング営業(IT)4.02
保険営業8.31

出典:厚生労働省|職業情報提供サイトjobtag

上記の表を見て分かる通り、どの職種を見ても有効求人倍率が1を切っていることはありません。しかし、営業職は採用が思うように進まない中でも、売上目標は変わらず、限られた人数で成果を出すことが求められている企業は多いのです。

そこで生成AIを活用すれば、営業一人あたりが顧客対応に使える時間が増え、少人数でも安定して成果を出せる体制を構築できるようになります。

営業スキルの標準化が実現できる

営業組織においてよくある課題の一つが、スキルや成果の属人化です。ベテラン営業は高い成果を出せる一方で、そのノウハウが言語化されておらず、新人や若手が同じレベルで提案できないというケースは多く見られます。

この状態が続くと、教育に時間がかかるだけでなく、営業品質にばらつきが生じ、組織として安定した成果を出しにくくなります。そこで有効なのが、生成AIを活用した営業ナレッジの共有と標準化です。

  • ヒアリング項目
  • 提案構成
  • よくある質問への回答
  • 過去の成功事例

などを生成AIに蓄積し、誰でも参照・活用できる状態にすることで、営業経験の浅い担当者でも一定水準以上の対応が可能になります。

結果として、営業スキルの属人化を防ぎ、教育コストを抑えながら組織全体の営業力を底上げできる点は、生成AIを導入するメリットといえるでしょう。

営業での生成AI活用シーン

では、営業でどのように生成AIを活用できるのかを見ていきましょう。ここでは主に5つの活用シーンを紹介します。

  • 営業戦略立案の壁打ち
  • 顧客への提案資料作成
  • 市場リサーチ
  • 顧客のリストアップ・ターゲティング
  • 営業マニュアルの作成

営業戦略立案の壁打ち

営業戦略を立てる場面では、「どの市場を狙うか」「どの顧客層に注力するか」など、多くの判断が求められますが、思考の偏りや見落としが生じやすいという課題があります。

そこで生成AIを壁打ち相手として活用します。自分が考えた営業戦略や仮説を生成AIに入力すると、

  • その戦略のメリット・強み
  • 想定されるリスクや懸念点
  • 別の切り口や代替案
  • 成功するために必要な条件や前提

といった多角的な視点を短時間で提示してくれます。

これにより、営業担当者は「一人で悩む状態」から抜け出し、思考を整理しながら戦略を客観的にブラッシュアップできます。

顧客への提案資料作成

提案資料の作成は、営業業務の中でも時間と労力がかかる作業です。顧客の業界理解、課題整理、競合比較、導入効果の説明などを盛り込みながら、分かりやすく説得力のある構成に仕上げる必要があり、資料の質がそのまま受注結果に影響することも。

生成AIを活用すると、この提案資料作成の初期工程を効率化できます。顧客の業種、企業規模、抱えていそうな課題、過去の提案データや社内ナレッジを入力することで、

  • 提案書全体の構成案
  • 各スライドに盛り込むべき要点
  • 課題 → 解決策 → 効果のストーリー
  • 想定される質問と回答案

といった「たたき台」を自動で生成できます。

これにより、営業担当者はゼロから資料を作る必要がなくなり、構成の調整や表現の磨き込み、顧客ごとのカスタマイズといった本来注力すべき部分に集中できます。

市場リサーチ

営業戦略や新規開拓を成功させるためには、自社の視点だけでなく、市場全体や競合、業界トレンドを把握することも必要です。しかし実際は、ニュースサイト、業界レポート、SNSなど情報源が多すぎて、すべてを追い切れないという課題があります。

そこで生成AIを活用して、

  • 業界全体の最新動向の要約
  • 市場規模の変化や注目トピック
  • 競合企業の動きや特徴
  • 今後想定される市場の方向性

といった情報を、営業担当者が理解しやすい形にレポート化します。

この作業で、根拠のある市場理解をもとにした営業戦略や提案が可能になります。特に新規市場への参入や、新サービスの提案を行う際には、生成AIによる市場リサーチは必須です。

顧客のリストアップ・ターゲティング

新規営業や見込み顧客の開拓では、「誰にアプローチするか」を誤ると、どれだけ頑張っても成果につながりません。従来は営業担当者の経験や勘に頼ってターゲットを選定するケースも多く、非効率なアプローチが発生していました。

生成AIを活用すると、企業データや行動データ、過去の取引履歴などをもとに、成約可能性の高い顧客を論理的に抽出できます。

具体的には、

  • 業種・企業規模・地域などの条件整理
  • 過去の成約企業との共通点分析
  • 問い合わせ履歴や行動データの評価
  • 成約確度を数値化したスコアリング

といった形で、優先的にアプローチすべき見込み顧客を明確にできます。

これにより、営業活動は「数を当たる営業」から「確度の高い顧客に集中する営業」へと進化し、限られたリソースでも成果を最大化しやすくなります。

営業において顧客データの収集・活用方法については、以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

データ収集の方法と分析への活用法を徹底解説(成果につなげるフレームワーク付き)

営業マニュアルの作成

営業組織では、トーク内容や提案手法、対応フローが属人化しやすく、「できる人」と「そうでない人」の差が大きくなりがち。営業マニュアルを作ろうとしても、情報整理に手間がかかり、更新が追いつかないという課題もよく見られます。

生成AIを活用すれば、過去の商談データ、提案書、顧客対応ログ、FAQなどをもとに、営業マニュアルや社内ナレッジを自動生成できます。

これにより、新人営業でも一定水準の対応ができるようになり、教育コストの削減と営業品質の安定化が実現します。

営業で生成AIを活用する際のコツ

営業で生成AIを活用する際は以下3つのコツを留意しましょう。

  • 汎用生成AIは使い方に注意する
  • 生成AIを活用する人材育成も実施する
  • 自社専用の営業生成AIを構築する

汎用生成AIは使い方に注意する

ChatGPTのような汎用生成AIは便利ですが、営業で使う場合は「情報漏えい」と「提案が薄くなる」というリスクを必ず理解しておく必要があります。便利さだけで導入すると、むしろ商談品質や社内ガバナンスが悪化することがあります。

そのため営業で活用する生成AIはなるべくカスタマイズされた生成AIが望ましいです。

カスタマイズされた自社専用の生成AIであれば、自社の蓄積データを取り組むことで汎用的な提案書やマニュアルを作成されるリスクは無くなります。

生成AIを用いたデータ分析の方法や注意点については以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

参照記事:生成AIを用いてデータ分析を効率化!やり方や注意点・活用事例も紹介

生成AIを活用する人材育成も実施する

生成AIを活用する場合は、ツールのクオリティだけでなく活用する人材育成も重要です。生成AIはデータ分析や活用には強いですが、正しいか正しくないかといった内容は人間が判断する必要があります。

また、単に使い方を覚えるだけでなく

  • どの業務を生成AIに任せるのか
  • どこを人が判断・調整するのか

を理解した人材を育成しましょう。例えば、生成AIが出力した分析結果や提案内容をそのまま鵜呑みにするのではなく、顧客の業界特性や自社の立場、商談の文脈に照らして妥当性を確認し、必要に応じて修正・補足できる力が求められます。

また、入力するデータの整理や前提条件の設定が不十分だと、アウトプットの精度も低下するため、AIに渡す情報を構造化するスキルも重要です。

生成AIや自社にあるデータの活用をする人材を育成するのであれば、リベルクラフトの法人研修事業を活用してみてはいかがでしょうか。

リベルクラフトの法人研修事業は、
・座学と実践を掛け合わせ、定着しやすい研修
・初級から上級まで体系的に構成されたカリキュラムを提供
・お客様の実データを用いた研修
を実施。

要望に合わせたカスタマイズも可能なので、まずは以下のリンクからお気軽にお問い合わせください。

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自社専用の営業生成AIを構築する

営業で生成AIを本格的に活用するなら、最終的には自社のデータを反映した「自社専用の営業生成AI」を構築することが理想です。

汎用生成AIでは再現できない自社特有の提案ノウハウを組み込むことで、誰が使っても一定水準以上の提案が可能になり、営業の属人化や教育コストを削減できます。

営業担当者は毎回ゼロから考える必要がなくなり、顧客ごとの状況に合わせた微調整や関係構築といった注力すべき業務に集中できます。まずは社内ナレッジの整理から始め、小規模な導入で効果を確認しつつ段階的に拡張していきましょう。

自社専用の営業生成AIを構築する場合は、リベルクラフトへご相談ください。リベルクラフトでは、構想想定から開発・運用まで一気通貫で支援。人材の育成も同時に行えるため、生成AIをすぐに自社で活用できるようになります。まずは以下のリンクから無料でご相談ください。

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自社専用の営業生成AIを構築する方法

自社専用の営業生成AIを構築する方法は主に以下3つです。ここでは、それぞれどのようなメリットがあるのかも踏まえて解説します。

  • Difyを活用する
  • ソクラグで開発する
  • 外部企業に委託する

Difyを活用する

Difyは、プログラミング知識がなくても高度なAIシステムを構築できるノーコードプラットフォームです。 営業生成AIを構築する際、Difyを使うと、チャットボットやワークフローを視覚的に設計できるため、非エンジニアでも自社に特化したAIツールを作成できます。

また、導入コストが低く、運用ルールを設定することで継続的に改善できるのもメリットです。

例えば、社長の営業ノウハウや過去の成功事例をAIに学習させることで、営業員が顧客からの反論に直面した際に最適な対応案を自動提示するチャットボットが実現可能。

JINA AIなどの連携プラグインを使えば、Web上の情報をリアルタイムでリサーチし、顧客の課題分析まで自動実行できます。

Difyについて詳しく知りたい方は以下の記事で解説していますので、あわせてご覧ください。

参照記事:Difyで何ができる?5つの特徴と活用例を成功事例も交えて紹介

また、DifyでAIツールを構築する場合はリベルクラフトへご相談ください。リベルクラフトでは、ビジネス成果に直結するAIをDifyで構築します。また、作って終わりではなく自社で活用できるように一気通貫で支援。以下のリンクからまずは無料でご相談ください。

⇨Difyでの構築・運用支援についての無料相談はこちら

ソクラグで開発する

ソクラグとは、リベルクラフトが提供するサービスです。自社データを生成AIで活用できるAgentic RAGプラットフォームを作成・運用支援します。

ソクラグの特徴は、

  • 様々なRAG精度向上施策を独自実装
  • AIエージェントを個社別にカスタマイズ構築
  • ローカルLLMからクラウドLLMまで多様なAIに対応
  • 精度改善に向けた運用支援から内製化に向けた教育支援まで一気通貫

です。例えば、社内問い合わせ対応や課題整理の業務をソクラグでエージェント化することで、質問内容に応じた最適な情報取得・推論・回答を自動化できます。

また、自社専用の生成AIを開発する際に、問題点となるのは「開発コスト」と「運用・活用の教育」です。先述した通り、生成AIを構築できても自社で運用できなければ意味がないです。

ソクラグでは、蓄積したデータをもとにAIを開発し、「どのように活用するのか」といった視点まで落とし込み支援します。まずは以下のリンクから無料ご相談にお申し込みください。

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外部企業に委託する

最後は外部企業に生成AI構築を依頼する方法です。自社がどのような生成AIを作成したいか伝えれば、生成AIを構築してくれます。

ただし、外部企業に生成AIの構築を依頼するのは、「作って終わり」になりやすい点に注意が必要です。要件定義が曖昧なまま進めると、自社の業務フローや営業現場の実態に合わないシステムが完成してしまい、結果として現場で使われず形骸化するケースも。

そのため、委託時には、

  • 生成AIに任せたい業務範囲やKPI
  • 参照させるデータの種類と更新ルール
  • 情報漏えい対策や権限管理
  • 運用・改善フェーズの体制

まで事前にすり合わせることが重要です。以下の記事では、AI開発企業について詳しく説明していますので、ぜひご覧ください。

参照記事:おすすめのAI開発企業20選一覧。4つのタイプ別選び方も解説

営業における生成AI活用事例(製造業・技術営業)

ここでは、製造業・技術営業における生成AIの活用事例を詳しく解説します。

課題・製品選定・仕様判断に高度な技術知識が必要
・提案初動に時間がかかる
取り組み・社内資料・Web情報を一元化
・RAGで生成AIと連携
成果・問い合わせ一次回答を自動生成
・提案初動のスピード向上に

課題

製造業の技術営業では、単に製品を紹介するだけでなく、

  • 顧客の要望に対して、どの製品が最適か
  • どの仕様・条件で作れば実現できるか
  • 技術的に問題はないか、注意点は何か

といった、高度な技術判断を伴う提案が求められます。

しかし、こうした判断には長年の経験や専門知識が必要なため、実際の現場では新人や経験の浅い営業担当者がすぐに対応することが難しく、熟練技術者に都度相談したり、レビューや打ち合わせを重ねながら提案内容を固める運用が一般的でした。

そのため、提案の初動に時間がかかり、技術知識が特定の人に集中する「属人化」も起きやすい状況にありました。

取り組み

この事例では、技術知識の属人化と提案初動の負荷の大きさを課題として捉え、生成AIを活用した仕組みづくりを行いました。

具体的には、これまで分散していた以下のような情報を一元的に整理・蓄積します。

  • 製品カタログや仕様書などの社内資料
  • 自社Webサイトに掲載している技術情報
  • 技術者との打ち合わせ内容を文字起こしした議事録

これらを「技術ナレッジ」として体系化し、必要な情報をすぐに検索・参照できる状態に整えました。

成果

蓄積した技術ナレッジを、RAG(検索拡張生成)という仕組みでLLM(大規模言語モデル)と連携させることで、営業活動の中で次のようなことが可能になりました。

  • 顧客からの問い合わせ内容に対する一次回答案の自動生成
  • 技術的に実現可能かどうかを判断するための検討ポイントや方針の整理
  • ベテラン技術者に確認する前段階としての提案内容のたたき台作成

これにより、営業担当者はゼロから考える必要がなくなり、「考えるための材料」が短時間で揃うようになりました。

営業に使用できる生成AIの構築は「リベルクラフト」へ

生成AIは、情報収集や資料作成といった営業の周辺業務を効率化できるだけでなく、顧客が求める膨大な情報を短時間で整理し、提案の説得力を高める点で効果があります。

一方で、汎用的な生成AIをそのまま使う場合、自社独自のデータを十分に活かせなかったり、情報漏えいや提案内容が汎用的になりやすいといったリスクも存在します。そのため、自社専用のAIを開発するのが望ましいです。どこに相談するべきかわからない場合はリベルクラフトへご相談ください。

リベルクラフトでは、生成AIの構想想定〜開発・運用、導入活用まで一気通貫で支援します。低コスト×短納期×高品質で、効率的な開発を実現します。まずは以下のリンクから無料でご相談ください。

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この記事を書いた人

慶應義塾大学で金融工学を専攻。 卒業後はスタートアップのデータサイエンティストとして、AI・データ活用コンサルティング事業などに従事。 その後、株式会社セブン&アイ・ホールディングスにて、小売・物流事業におけるAI・データ活用の推進に貢献。 株式会社リベルクラフトを設立し、AIやデータサイエンスなどデータ活用領域に関する受託開発・コンサルティングや法人向けトレーニング、教育事業を展開。

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