AIで営業は楽になる。でも、それで営業は強くなるのか。──ウイングアーク1stのセールスAX「RecurringLibrary」から見えてきた、営業AI活用の実践知

商談が終わってから、もう一仕事ある。議事録をまとめて、Salesforceに入力して、社内向けの資料を作って、お客様へのメールも送る。営業の仕事をしていると、「お客様と話す時間より、その前後の作業に追われているな」と感じることはないでしょうか。

このあたりをAIがやってくれたら、かなり助かります。議事録や資料を作る時間が減れば、その分顧客と向き合う時間を増やせますよね。営業へのAI活用でまず期待することの一つだと思います。

ただ、少し気になっています。その作業が早く終わるようになったら、営業の成果も伸びるのでしょうか。 空いた時間で、誰に、何を話しに行くのか。どんな提案をするのか。これまで気づけなかった商機に、気づけるようになるのか。

会社のプロジェクトとしてセールスAXを進めるのであれば、ここまで考えたい。

今回は、RecurringLibraryの取り組みを通じて感じてきた、営業の「効率化」と「強化」について書いてみます。

「時間ができた」と「できることが増えた」は、少し違う

以前のディスカッションペーパーの記事で、営業領域のAI活用には、大きく二つの軸があると書きました。

• 営業の効率化：今やっている仕事の時間や手間を減らすこと。議事録の自動作成、システムへの入力、メールや資料の作成支援など。

• 営業の強化：営業の判断や提案、行動の質を高めること。経験豊富な営業の視点を借りたり、組織に蓄積された事例を提案に活かしたり、見落としていた商機に気づけるようになること。

もちろん、時間に余裕ができることには価値があります。準備や振り返りの時間も取れないほど忙しいなら、そこを改善する意味は大きいです。ただ、時間ができたからといって、案件の見方や提案の仕方まで自然に変わるわけではありません。

例えば、経験の浅い担当者が、熟練者と同じ判断軸で案件を見ることができる。自分が担当したことのない事例でも、背景や取り組みを理解し、顧客に合った話として伝えられる。これまで見逃していた兆しを捉えて、必要なタイミングで動ける。こうした変化があって初めて、営業としてできることが増えていくのだと思います。

時間をつくることと、その時間で価値を生み出せることの間には、もう一段、考えるべきことがある。 RecurringLibraryを進める中で、そう感じるようになりました。

RecurringLibraryのゴールは、議事録を早く作ることではありません

RecurringLibrary（リカーリングライブラリー）は、ウイングアーク１ｓｔの営業部門で進めている、セールスAXの取り組みの一つです。顧客との商談や社内での案件検討など、営業活動の中で生まれる情報を蓄積し、AIも活用しながら、次の営業活動に役立てていくことを目指しています。

AIによって日々の業務を効率化しながら、営業の判断や提案、行動の質も高めていく。その両方を、実際の営業の仕事に結びつけて考えている取り組みです。

営業活動の中には、提案書やシステムの入力項目だけでは伝わりきらない情報がたくさんあります。顧客が何に困っているのか、なぜ今そのテーマを検討しているのか。どのようなやり取りを経て提案の方向性が決まり、マネージャーが何を気にして案件を見ているのか。こうした背景や判断の経緯も、次の営業活動に活かせる大切な情報です。

ただ、それらが担当者の記憶や個別のメモにとどまっていると、他の人が必要なときに参照するのは難しくなります。結果だけは共有されていても、「なぜその提案をしたのか」「何が案件を前に進めたのか」までは伝わらないこともあります。

RecurringLibraryでは、こうした対話や判断の経緯を、文字起こしや議事録を入り口に、顧客や案件の背景と結びつけて蓄積していく。そして、営業が必要なときにAIとともに参照し、次の商談や案件の検討に使える状態をつくろうとしています。

もちろん、議事録を早く作れることにも価値があります。記録や報告の負担が減れば、顧客と向き合うための時間をつくれます。ただ、そこで生まれた時間と、蓄積した情報をどう使うかまで考えて、営業の仕事につなげていきたいのです。

日々の営業の記録を、次の判断と行動に活きる、組織の経験へ変えていく。

そのために、どのような情報を残し、どの場面で参照できれば営業の力になるのか。RecurringLibraryでは、その使い方を考え、試しています。

RecurringLibraryについては以下記事でも触れていますのでご参考ください。

とはいえ、最初に展開したのは「営業を楽にする」エージェントでした

こんなことを書いていますが、私たちも最初から営業の強化だけに取り組んでいたわけではありません。まず必要だったのは、現場から商談の文字起こしを集めることでした。

ただ、「会社の資産になるので、商談データを集めましょう」と伝えるだけでは、現場にとって少し遠い話です。日々の営業活動がある中で、新しい取り組みに参加してもらう。それなら、集めた情報が自分たちの仕事にも役立つと感じられるものが必要だと考えました。

そこで展開したのが、社内向けのブリーフィング資料を作成するエージェントです。集約した商談の文字起こしを使って、社内共有のための資料を作る。「商談データを残しておくと、こういうところで自分の仕事が楽になる」と感じてもらうためのコンテンツでした。

これは、必要なことだったと思っています。現場が価値を感じられなければ、データを集める取り組みは続きにくい。データが集まらなければ、その先の営業の強化にも進めません。効率化には、現場が参加し続けられる入口をつくる役割がある。 だから、これからも取り組んでいく必要があります。

現場が欲しいものを集めるだけでは、ゴールは決まらない

現場の営業にAIで何をしたいかを聞くと、普段の業務を軽くしたいという意見が多く出てきます。これは自然なことです。毎日その仕事をしている人にとって、目の前の負担が減ることは分かりやすい価値ですし、私自身もそういう機能があれば助かります。

ただ、その声だけを集めてプロジェクトの方向性を決めてしまうと、便利な機能は増えても、営業として何ができるようになったのかが見えにくくなります。議事録は早く作れる。資料もすぐにできる。でも、案件のリスクには以前と同じところでつまずいている。次にどの顧客へアプローチすべきかも、担当者の経験に委ねられたままかもしれません。

会社として取り組むのであれば、現場の困りごとを受け止めたうえで、「それによって、組織としてどんな営業ができるようになるのか」まで考えたい。現場が欲しいものを聞くことと、プロジェクトが目指す場所を決めること。その両方が必要なのだと思います。

一人では持てない経験を、組織から借りる

RecurringLibraryで蓄積する情報は、例えば次のような営業の強化につなげられるのではないかと考えています。

• 熟練者の視点で、案件を見る。 前回の記事で紹介した商談リスク評価では、商談内容を整理するだけでなく、マネージャーや部門長がどのような観点で案件を見ているのかを参照し、自分では気づかなかったリスクや確認事項を考える材料にします。

• 過去の顧客との対話を、次の提案に活かす。 公開情報から作ったディスカッションペーパーに、商談で顧客が語った悩みや事情を掛け合わせられれば、より顧客の状況に即した仮説をつくれるかもしれません。

• 他の担当者の事例を、背景から理解して伝える。 提案書と結果だけでなく、顧客が何に困り、なぜその提案に至り、どこで話が前に進んだのかまで分かれば、自分が担当していない事例でも、目の前の顧客に合った形で説明しやすくなるはずです。

一人の営業が経験できる案件には、限りがあります。でも、組織としては、自分が経験していないさまざまな商談や判断を積み重ねています。その経験を、必要なときに参照できるようにする。自分の経験だけで考える営業から、組織の経験も使って考えられる営業へ。 そこに、RecurringLibraryとして取り組む意味があると思っています。

蓄積した情報が増え、さまざまなデータがつながることで、営業が考えるための材料も増えていく。そして、それを使って顧客と対話し、判断し、行動した結果が、また組織に戻ってくる。そうした循環をつくりたいのです。

次につくりたいのは、「今、誰に会いに行くか」が分かる仕組みです

今後、私が取り組みたいと思っているのが、顧客へのアプローチの優先順位を考える仕組みです。営業をしていると、「今なら、このお客様に話してみよう」と気づける人がいます。そのきっかけは、必ずしも大きな出来事ではないのかもしれません。

• 既存製品の利用状況に、小さな変化がある。

• 以前の商談で聞いた話に関係する、新しいトピックが出てきた。

• 顧客のニュースリリースの内容が、過去に聞いた課題と結びつく。

こうした情報をつなぎ、今アプローチする意味を見つける。トップ営業と呼ばれる人は、こういう気づきや判断を積み重ねているのではないかと思っています。

ただ、その判断が個人の頭の中にあるだけでは、他の人は同じようには動けません。同じニュースを読んでも、過去の顧客との会話を知らなければ、商機として捉えられないかもしれない。逆に、過去の会話を知っていても、最近の変化に気づいていなければ、アプローチするきっかけを逃してしまうかもしれません。

ここを、組織の力に変えていきたいのです。顧客との過去の対話、既存製品の利用状況、最近の動き。それらをつなぎ、「今、どのお客様に、どのような理由でアプローチするのか」を考える材料にする。さらに、熟練者がどの情報に注目し、なぜ今だと判断したのかも、形式知として残していく。

「知らなかったから、動けなかった」を減らしたい。 誰もがトップ営業のような判断軸を参照し、自分の担当顧客への次の一手を考えられる状態を目指したいと思っています。

もちろん、これはこれからつくっていきたい仕組みです。現時点で実現できているという話ではありません。そして、AIがアプローチ先の一覧を出してくれれば完成、というわけでもありません。なぜ今なのか。どの情報から、そう考えたのか。顧客には何を確かめるべきなのか。その理由を理解して、実際にどう動くかを判断するのは営業です。ここは、前回の記事で書いた「人に残す仕事」ともつながっています。

「何時間減ったか」と一緒に、「何ができるようになったか」を見たい

営業の効率化は、これからも必要です。現場の負担を減らし、取り組みに参加する意味を感じてもらう。その積み重ねが、データを蓄積する土台にもなります。そのうえで、会社のプロジェクトとしてセールスAXを進めるのであれば、取り組みの中心には、営業の強化を置くべきだと私は考えています。

経験の浅い担当者でも、熟練者の視点を参照できる。自分が担当したことのない事例から学び、顧客に合った提案ができる。これまで見逃していた兆しに気づき、必要なタイミングで動ける。そうした変化を一部の人だけでなく、組織全体に広げていきたい。その結果として、顧客に提供できる価値を大きくする。それが、RecurringLibraryで目指したいことです。

AI活用の成果を振り返るとき、「何時間減ったか」に加えて、「誰が、何をできるようになったか」を問いたい。 便利になった実感の先に、営業としてできることが増えた実感もつくっていきたいと思っています。

みなさんの組織では、AIによって営業のどんな仕事が楽になりましたか。そして、以前は難しかったどんな判断や提案が、できるようになったでしょうか。