AIが作った「きれいな資料」だけでは、顧客と議論できなかった。ディスカッションペーパーの実践で見えた営業×AIの役割分担

こんにちは。ウイングアーク１ｓｔで、エンタープライズ領域の営業マネージャーを担当しているfukkuです。

私は2019年に入社し、invoiceAgent（現在のSVF Archiver）の戦略営業として、営業支援や販売戦略の立案などを担当してきました。現在は、売上高3,000億円以上のお客様を中心に、プロダクトを起点とする営業だけでなく、顧客のありたい姿からバックキャスティングしてプロジェクトを構想する「プロジェクトセリング」に挑戦しています。

前回のnoteでは、Recurring Libraryとは何か、そしてAIと営業の共創によって何を目指しているのかを書きました。

RecurringLibrary（リカーリングライブラリー）の基本的な思想や全体構想については、プロジェクトリーダーの紫村さんが、「RecurringLibraryが実現していく未来」と、「営業の成果は、個人の才能ではなく『組織の学習速度』で決まる！」で発信しています。

そこで私は、営業領域で実際に何を試し、どこでつまずき、そこから何を学んだのかを書いていきたいと思います。

今回取り上げるのは、AIによるディスカッションペーパー作成の取り組みです。

最初は「AIを使うこと」が目的になっていた

いまでこそ、RecurringLibraryの方向性や、営業領域におけるAI活用の考え方が少しずつ見えてきました。

ただ、最初から明確な方針があったわけではありません。

振り返ると当初は、「なんとか営業業務にAIを組み込みたい」「まずはAIを使える仕事を探したい」という意識が強く、AIを使うこと自体が目的になっていたように思います。

AIによるディスカッションペーパー作成も、その一つでした。

生成AIによって、顧客の購買体験が変わり始めている

従来、顧客が製品を選定するまでには、概ね次のような流れがありました。

これまでは、情報収集の段階でベンダーに声をかけていただくケースが多くありました。

その時点では、顧客の中で課題や要件がある程度明確になっています。営業は要件を確認し、自社の製品がどのように解決できるかを説明する。いわゆるプロダクトセリングが機能しやすい状態でした。

ところが、生成AIの普及によって、顧客自身が製品や市場、解決策に関する情報を集め、整理できる範囲が広がっています。

少なくとも営業現場では、単に製品情報を届けるだけでは、営業が介在する価値を生み出しにくくなっていると感じます。

そうであれば、営業はもっと手前に入らなければなりません。

顧客自身もまだ課題を明確に言語化できていない段階から対話を始め、顧客のありたい姿を一緒に描き、そこからバックキャスティングして必要な変革を考える。

そして、「このようなプロジェクトを、一緒に始めませんか」と提案する。

それが、私たちが挑戦しているプロジェクトセリングです。

プロジェクトセリングには、二つのハードルがある

しかし、プロジェクトセリングは簡単ではありません。

実際に取り組む中で、主に二つのハードルがあると感じました。

一つ目は、技術的なハードルです。

顧客の経営目標やありたい姿を理解し、公開情報や顧客との対話をもとに課題を構造化する。さらに、複数の可能性を考えながら仮説を組み立てる必要があります。

二つ目は、心理的なハードルです。

考える範囲が広く、正解も見えにくいため、「自分の仮説で顧客と議論してよいのだろうか」という不安が生まれます。その結果、慣れているプロダクトセリングへ戻ってしまいます。

この二つのハードルを下げるために、私たちはディスカッションペーパーをAIで作れないかと考えました。

顧客企業のWebサイト、統合報告書、IR情報、中期経営計画などをAIに読み込ませ、経営方針や課題の仮説を整理する。それを顧客との議論の入口にすれば、より多くの営業がプロジェクトセリングを実践できるのではないか。

そう考えたのです。

AIは、きれいなディスカッションペーパーを作ってくれた

実際に試してみると、AIは公開情報を整理し、非常にきれいなディスカッションペーパーを作ってくれました。

経営方針が整理され、想定される課題が構造化され、その課題に対する打ち手まで示されます。

一見すると、完成度の高い資料です。

しかし、実際の営業活動で使おうとすると、うまくいかないことがありました。

AIが考えた仮説を、営業が自分の言葉で説明できない

一つ目の問題は、営業自身がAIの仮説を十分に咀嚼できていなかったことです。

資料にはもっともらしい仮説が並んでいます。しかし、営業本人が「なぜこの仮説なのか」「どの情報から、そう考えたのか」を理解していなければ、顧客から質問されたときに答えられません。

AIが作った資料を説明することはできても、その仮説を使って顧客と議論することができないのです。

資料として整っていることと、顧客との対話を動かせることは同じではありませんでした。

完成度の高い資料が、対話の余白をなくしてしまう

もう一つの問題は、資料がきれいにまとまりすぎていたことです。

仮説、課題、解決策が一つのストーリーとして完成していると、顧客から見ても「すでに答えが決まっている資料」に見えます。

ディスカッションペーパーの目的は、こちらの正しさを証明することではありません。

顧客から、

「そこは少し違います」

「実は、社内では別の事情があります」

「本当に困っているのはこちらです」

といった言葉を引き出し、対話を通じて仮説を更新することです。

完成度を高めようとするほど、顧客が修正や補足を加える余白がなくなってしまう。これは大きな気づきでした。

一方で、「あなたのことを調べてきた」は伝えられた

もちろん、すべてがうまくいかなかったわけではありません。

公開情報を調べ、顧客の経営方針や課題の仮説をまとめた資料を提示することは、「御社のことをこれだけ調べてきました」という姿勢を示すうえで有効でした。

仮説が完全に正しいかどうかよりも、顧客について真剣に考えてきたことが伝わる。それが、対話を始めるための信頼につながる場合があります。

つまり、ディスカッションペーパーには価値がありました。

問題は、AIに作らせたことではなく、それを「完成した答え」として扱っていたことでした。

営業のAI活用には「効率化」と「強化」がある

この経験から、私は営業領域のAI活用を二つに分けて考えるようになりました。

一つは、営業の効率化です。

議事録の作成や情報整理など、これまで人が行っていた仕事の一部をAIが代わりに行い、営業が顧客と向き合う時間を増やします。

もう一つは、営業の強化です。

AIが異なる視点や仮説の候補を出し、営業の思考を広げることで、提案や対話の質を高めます。

ディスカッションペーパーは、後者です。

AIが資料を作ってくれるからといって、営業の仕事がなくなるわけではありません。むしろ、AIが出した仮説をどう解釈し、何を選び、どのような問いに変えて顧客へ投げかけるのか。

営業に求められる思考と判断は、より重要になります。

AIが考えた仮説だけでは、人は動かない

AIは、大量の公開情報を整理し、人間だけでは気づかなかった可能性を提示してくれます。

ただし、AIが作った仮説をそのまま顧客へ届けても、人は動きません。

その仮説は、どのような顧客理解に基づいているのか。

顧客との過去の対話と、どこでつながっているのか。

顧客に確認すべきことは何か。

仮説が違っていた場合、どのように問い直すのか。

それを考え、仮説を自分の言葉にし、顧客との対話によって確かめていくのは営業の仕事です。

AIは仮説の材料を出せます。

しかし、その材料に意味を与え、顧客との対話を動かすのは人間です。

だから私たちは、ディスカッションペーパーを「AIが作る完成品」ではなく、「営業と顧客が一緒に考えるための未完成な材料」として位置づけ直しました。

RecurringLibraryの対話データと掛け合わせる

現在のディスカッションペーパーは、主に顧客企業の公開情報と、営業が入力した情報をもとに作成しています。

次の挑戦は、RecurringLibraryに蓄積される顧客との対話データを、IR情報などの公開情報と掛け合わせることです。

経営計画に書かれていることだけでなく、顧客が実際の対話で語った悩み、違和感、社内事情などを踏まえて仮説をつくることができれば、より顧客の状況に即したディスカッションペーパーになる可能性があります。

これはまだ検討・挑戦の段階です。

そして、仮にAIの精度が高まったとしても、AIに完成した答えを出させることをゴールにはしたくありません。

大切なのは、顧客と営業が一緒に考えるきっかけをつくることだからです。

AIを使うほど、人にしかできない仕事が見えてくる

AIを使えば、営業は便利になります。

しかし、AIにすべてを任せれば、営業が強くなるわけではありません。

顧客の言葉の背景を想像すること。

まだ言語化されていない違和感を捉えること。

仮説を投げかけ、相手の反応を見ながら問いを変えること。

そして、顧客自身が気づいていなかった課題に、一緒に気づくこと。

これらは、営業が顧客と向き合う中で担う仕事です。

RecurringLibraryの取り組みを通じて、AIに任せられる仕事だけでなく、人にしかできない仕事も少しずつ見えてきました。

AIを使って営業を置き換えるのではなく、AIを相棒にして、人間らしい営業力を強くする。

その考え方を、これからも大切にしていきたいと思います。

みなさんの営業組織で取り組んでいるAI活用は、「営業の効率化」と「営業の強化」のどちらでしょうか。

もし営業の強化を目指すのであれば、AIに何を任せ、人間は何を考え、どのような対話を担うべきでしょうか。

次回は、営業領域における別のAI活用として、「営業プロセスをどのように評価し、営業の成長につなげるか」について書いてみたいと思います。