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近年驚くべきスピードでAIが進化しており、企業の効率化に活用されるケースが増えています。営業分野も例外ではなく、AIの活用により業務効率化や課題解決に貢献をしています。
特にChatGPTなどの生成AIの登場により、営業担当者の仕事のあり方にも変化が起きていると実感している方も多くいるでしょう。
本記事では、営業活動にAIを活用する際の活用例やメリットを解説しています。導入ステップや活用する際の注意点も解説しているので、本記事を参考に、営業活動の効率化を達成してください。
営業活動にAIを導入する目的は、業務効率を向上させて本来の営業活動に注力することです。企業は営利目的で活動しているため、利益につながるコア業務への注力が重要です。しかし、営業は事務作業などのノンコア業務も多くあるため、本来注力すべき項目にリソースを割きにくくなってしまう現状があります。
そのため、AIを活用してノンコア業務をAIに任せられると、業務効率化を進められます。結果としてコア業務に専念ができ、企業の利益向上につなげられるでしょう。
生成AIとは文章や画像、動画などさまざまなコンテンツを生み出すAIの一種です。ディープラーニングによってAI自らが学習し、精度を高めていく特徴があります。
生成AIにはさまざまな種類があり、代表的なものは以下のとおりです。
生成AIを活用すると、議事録作成やメール文書の作成など、ノンコア業務に割くリソースを削減できます。
AIの台頭により、営業の仕事がなくなる可能性を心配する人も少なくはありません。しかし、現時点では営業職の業務すべてがAIに取って代わられる可能性は低いと言えます。
AIは資料作成やデータ収集などの単純作業を自動化できる点に強みを持っています。一方で顧客との信頼関係の構築やニーズを汲み取った提案など、本来の営業活動は達成できていません。そのため、単純作業はAIに任せて営業のコア業務を営業担当者が行うなど役割分担をすることで、業務効率を高められ、企業の利益にもつながるでしょう。
営業活動にAIを活用している例を以下で7つ紹介します。
活用例を把握しておくと、AIを効果的に活用できるでしょう。
営業の仕事には、メールや書類の作成など、文章を作成する業務が数多くあります。商談前後のメールや見積書・契約書の作成などは、定型文である場合も多いですが、作業工数がかかってしまいます。
そこで過去のデータをもとにAIで文章作成を行ったりメール送信を自動化したりすると、作業工数の軽減が可能です。さらに、営業担当者ごとの品質や一貫性の担保も達成できます。
メールや書類作成に要していた工数をより重要なコア業務に割けるため、営業活動の効率化につながります。
AIチャットボットを活用すると、24時間365日いつでも顧客からの問い合わせに対応ができます。従来であれば従業員のいる時間帯でしか対応はできませんでしたが、顧客の疑問に素早く対応ができるようになり、顧客満足度の向上につなげられます。
さらに、顧客への問い合わせ対応に要していた工数を削減できる効果もあるため、業務効率化も期待できるしょう。
議事録の作成・要約は、商談の内容を記録に残すうえで重要な作業です。一方で、議事録を残すことを意識しすぎると、多大な労力を要したり、商談中にメモを取ることに夢中になって商談自体の効率が悪くなったりする可能性があります。
そこで生成AIを活用すると、音声データから議事録を作成したりメモから議事録の作成や要約ができたりするため、正確性の担保と作業工数の削減を同時に達成できます。
営業活動をする際は、成約する見込みの高い顧客にアプローチをする必要があります。購買意欲の低い顧客に時間をかけても、費用対効果が得られにくいからです。成約率を高めるためには見込み顧客のリストアップが効果的ですが、作業工数がかかってしまう点は課題です。
一方でAIを活用すると、展開したい商品やサービスを欲している顧客を行動データや顧客データから分析でき、成約の可能性の高い顧客をリストアップできます。結果として成約率の向上につながり、営業活動の効果を高められるでしょう。
営業を効率よく行うためには、顧客管理が重要です。顧客管理にはExcelや顧客管理システム（CRM）を活用している場合も多いですが、情報を活用しきれていないケースも珍しくありません。
一方でAIを活用すると、入力された顧客データをAIが分析し、顧客の特徴や属性などをもとに最適なアプローチをかけられるようになります。購買履歴や問い合わせ履歴をAIが分析し、解約を抑制できるように早めのフォローや新規提案につなげることも可能です。
＞＞CRM（顧客管理システム）の導入費用はいくら？タイプ別の相場と内訳を解説
AIを活用すると、売上高や受注率などのデータを効率的に分析でき、営業方針の策定や顧客ニーズの早期発見を達成できる可能性が高まります。営業担当者がデータ分析を行うと、多大な労力がかかるだけでなく、担当者によって分析結果に差が出てしまう可能性も生じます。
AIを活用したデータ分析は市場を調査する際にも効率的であり、最新トレンドを入手するスピードアップや情報精度の向上が見込めるでしょう。営業支援システム（SFA）を用いてデータ分析をする場合は、以下の記事を参考にすると効果を高められます。
＞＞SFAのデータ分析は重要？ 効果や手法、効果を高めるポイントを解説
営業部では、売上目標や商談件数、受注件数を予測して目標を設定する必要があります。一般的には過去の膨大なデータや市場状況をもとに予測を立てるため、工数がかかったり精度の向上が困難だったりと、数多くの課題があります。
一方でAIを活用してデータを解析すると、短時間で正確な売上予測を立てることが可能です。売上目標の設定などに要していた時間を短縮できるため、より優先すべきコア業務に専念ができます。
営業活動にAIを導入するには、以下の4ステップを経ると効果的です。
導入までの全体の流れを把握しておくと、スムーズに導入を進められます。
AIを導入するには、業務の棚卸しをして現状の課題を抽出し、AIに解決してもらう目的を定める必要があります。目的が定まっていないと、どのようにAIを導入すればいいかや活用方法が明確にならず、成果に結びつけるのが困難です。
一例ですが、人員不足のため書類作成といった事務作業や顧客管理をAIの使用で効率化したい、などが目的になり得ます。現状抱えている課題がAIで解決できるかどうかも考慮したうえで目的を定めると、導入をスムーズに進められます。
定めた目的を達成できるAIツールを選定する必要もあります。AIツールは数多くあり、それぞれが異なる得意分野や特徴を有するため、ツールの選定は重要な作業です。
ツールを選定する際は、コストや得られる成果、社内システムとの互換性などを押さえて選定すると、失敗を防ぎやすいでしょう。
目的の設定とツールを選定したあとは、必要なデータをAIに学習させましょう。その際には、目的に沿ったデータを学習させる必要があります。目的から外れたデータを学習させてしまうとAIの精度に影響が出て、定めた目的を達成することが難しくなるため、注意が必要です。
データを学習させる際は、あらかじめデータを整理しておくとスムーズに進められます。
データの学習が完了したら、実際に業務に組み込んで試験運用を始めます。スモールスタートで運用を開始し、目的を達成しているかやAIの精度に問題がないかを確認しましょう。
運用後は利用者のフィードバックをもとに改善を繰り返し、本番運用に向けてAIの精度を高めていく必要があります。試験運用が完了したら実運用を実施し、改善を繰り返しながら精度を高めていくと、業務効率化を達成できます。
AIを営業に活用するメリットは以下の3つです。
得られるメリットを把握しておくと、AIの効率的な活用が可能です。
営業活動にAIを導入すると、さまざまな事務作業にかかる工数を削減できるため、業務効率化を達成できます。従来であれば人の手で実施していた作業をAIに委託できるため、人件費などのコスト削減も可能です。
事務作業などのノンコア業務をAIに委託してコア業務に専念できる工数を増やせるため、生産性を高められ、結果として企業の利益拡大につながります。
業務内容や品質の標準化も、AIを活用すると達成が可能です。担当者のスキルや習熟度による品質の差をなくせるため、顧客満足度の向上や業務効率化につながるメリットも見込めます。
また、営業マニュアルや作業マニュアルなども標準化できるため、教育にかかるコストの削減効果も得られます。AIを活用すると社内ノウハウも共有しやすくなるので、企業全体のスキルアップも達成できるでしょう。
データドリブンとは、売上データや行動データなどのさまざまなデータにもとづいて意思決定や判断を行うことです。AIを活用すると蓄積されたデータや最新のトレンドデータなどを正確に分析でき、営業活動に役立てられます。
顧客の潜在ニーズや見込み顧客の発掘など、営業として戦略的な意思決定を精度良く行えるようになります。
＞＞データドリブン営業とは？メリット・デメリットや導入手順を解説
営業活動にAIを活用する際の注意点は以下のとおりです。
失敗を防ぐためにも、注意点はしっかりと押さえておきましょう。
社内の機密情報や個人情報などをAIに読み込ませる場合には、セキュリティポリシーなどへの注意が必要です。セキュリティやプライバシーを侵害してしまうと、企業は社会的信用を失ってしまい、業績悪化や最悪倒産の危機につながる可能性があります、
対策として、機密情報や個人情報を活用する前に、AIのルールやセキュリティポリシーを把握しておくと、リスクを回避できます。さらに、情報の暗号化やAIを利用する際のルールの明確化、ツールのセキュリティ対策を行うとセキュリティとプライバシーのリスクを抑えられるでしょう。
AIで出力される情報は間違っている可能性があるため、注意が必要です。AIに学習させているデータによって、正確性や精度が異なるためです。学習データが最新でなかったり不要なデータが含まれていたりすると、間違った情報が出力される可能性が高くなります。
間違った情報をもとに意思決定をすると、企業の業績に悪影響を与えるリスクだけでなく、信用問題に発展する可能性もあります。
AIの出力データのみを信用するのではなく、人の目でチェックをしていくと情報の間違いに気が付きやすくなるため、チェック体制などのルールを明確にしておきましょう。
AIを活用すると、規約違反に該当するデータや倫理的に問題のあるデータを出力するリスクがあります。中には商用利用が制限されているケースもあるため、利用規約の確認は必須です。
そのため、データを上手に取り扱うには、扱う人間側のリテラシーが求められます。AIを効果的に活用するには社内のリテラシーの強化が必要ですが、社内教育を行うには教育コストがかかることもあるため事前の理解が必要です。
営業活動にAIを活用すると、事務作業の簡略化や見込み顧客のリストアップなど、さまざまな観点で業務効率化を達成できます。企業の利益を向上させるには、コア業務への注力が必要です。そのためにも、AIを活用してノンコア業務にかける工数を削減する必要があります。本記事で紹介したAIの活用例を参考に、自社にAIを導入し、業務効率化の達成につなげてください。
営業活動を効率化するにはAIだけでなく、SFAやCRMなどの営業管理ツールの導入もおすすめです。
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