営業におけるAI活用とは

営業におけるAI活用とは、営業活動の一部をAIで支援し、営業準備や情報整理、文章作成、判断業務を効率化する取り組みのことです。営業担当者の代替ではなく、営業担当者が成果に直結する業務に集中できる状態をつくるための仕組みと言えます。

ここでは、営業AIの定義、生成AIや営業AIツールとの違い、そして営業AIエージェントの位置づけについて解説していきます。

営業AIとは、営業活動を効率化・標準化する仕組み

営業AIとは、営業活動に必要な情報収集・分析・文書作成・優先順位づけなどをAIで支援する仕組みのことです。営業AIで支援できる主な業務は、以下のとおりとなっています。

• 顧客リサーチ
• 営業リスト作成
• リードスコアリング
• 営業メール・フォーム営業文面の作成
• トークスクリプト作成
• 提案資料作成
• 商談議事録の要約
• CRM／SFA入力
• 売上予測
• 営業ナレッジの共有

押さえておきたいのは、営業AIの目的が「単に作業時間を減らすこと」ではないという点です。営業AIの本質的な目的は、営業活動の再現性を高めることにあります。トップ営業が感覚的に行っている判断基準を整理し、チーム全体で使える形にすることで、営業成果のばらつきを減らしていく――そうした「営業の仕組み化」を実現する手段として、AIが活用されているわけです。

生成AIと営業AIツールの違い

生成AIと営業AIツールは、どちらもAIを活用したサービスではあるものの、その役割は大きく異なります。違いを整理すると、以下のようになります。

項目	生成AI（ChatGPT等）	営業AIツール
主な機能	文章生成・要約・壁打ち	営業プロセスの効率化
自律性	低（人間の指示が必要）	中〜高（営業フローに沿って動作）
営業領域カバー	部分的（文面生成のみ）	リスト・優先順位・アプローチまで
向く用途	メール下書き・トーク作成	営業準備の仕組み化

つまり、生成AIは「文章やアイデアを作るAI」、営業AIツールは「営業活動そのものを支援するAI」と整理することができます。両者は対立関係ではなく補完関係にあり、目的に応じて使い分けることが現実的なアプローチと言えるでしょう。

AIエージェントは営業準備の自動化と相性が良い

AIエージェントとは、特定の目的に沿って複数の作業を継続的に判断・実行することができるAIのことです。

営業AIエージェントは、単に文章を作るだけではなく、営業先を探し、情報を整理し、優先順位をつけ、アプローチの文脈を作るところまでを一貫して支援することができます。営業準備の工程ごとに別々のツールを使うのではなく、1つのエージェントで完結させられる点が、従来のAI活用との大きな違いと言えるでしょう。

たとえば新規開拓特化型の営業AIエージェント「SILAS（サイラス）」では、貴社独自の勝ちパターンをAIに学習させることで、営業リスト抽出・ポータル監視・フォーム営業・優先順位づけまでを自動化する仕組みが採用されています。詳細については、記事後半の章で深掘りしていきます。

営業でAI活用が注目される背景

営業でAI活用が注目される背景には、営業準備工数の増加・営業ノウハウの属人化・データ活用ニーズの高まりという、3つの構造的な要因があります。一過性のブームではなく、日本の営業現場が直面している本質的な課題への解決策として浮上していることがポイントと言えるでしょう。

ここでは、それぞれの背景について順に解説していきます。

営業担当者が商談以外の業務に時間を取られている

営業活動には、商談以外にも多くの作業が含まれます。新規開拓では、以下のような業務が発生しているのが実情です。

• 営業先リストを作る
• 企業情報を調べる
• 担当者やキーマンを探す
• 初回アプローチ文面を作る
• 問い合わせフォームへ送信する
• 送信履歴を管理する
• 反応があった企業へ対応する

厚生労働省「一般職業紹介状況」によると、営業職の有効求人倍率は2.15倍となっており、全体平均の約2倍に達しています。人手不足が深刻化する中で、これらの準備作業に時間を取られると、営業担当者は本来注力すべき商談や提案に十分な時間を使えなくなってしまいます。

SILAS公式ページでも、営業準備はSILASが回し、人は商談・提案・クロージングに集中するという考え方が示されています。

営業成果が個人の経験や勘に依存しやすい

営業成果は、行動量だけで決まるものではありません。営業成果を左右するのは、以下のような判断基準と言えます。

• どの企業を狙うか
• いつ接触するか
• どの順番でアプローチするか
• どの文脈で提案するか

しかし、これらの判断はトップ営業の経験や勘に依存しやすい領域となっています。SILASの公式リリースでは、成果を出している営業担当者ほど、狙う企業・接触タイミング・提案文脈に関する独自の判断基準を持っていると説明されています（出典：PR TIMES）。

つまり、営業成果のばらつきは「行動量の差」ではなく「判断基準の差」から生まれている、という構造を押さえておくことが大切です。

営業ノウハウが会社に残りにくい

営業ノウハウが個人に依存していると、会社に営業資産が残りにくくなります。属人化が進むと、以下のような問題が起こりやすくなります。

• 優秀な営業担当者が退職すると、その人の判断基準も失われてしまう
• 新人や若手が同じ成果を出すまでに、半年〜1年以上の時間がかかる
• 営業成果が一部の人材に偏ってしまう
• マネージャーが営業活動を再現しにくい

SILAS公式ページでは、本当に怖いのはトップ営業マンがいなくなることだけではなく、その人だけが持っていた判断基準や勝ち筋まで会社から失われることだと説明されています。AIで判断基準を整理し、組織の資産として蓄積する重要性が、ここに表れていると言えるでしょう。

次の章では、こうした課題に対して営業AIで具体的に何ができるのか、業務別に整理していきます。

営業AIでできること一覧

営業AIでできることは、メール作成だけではありません。営業AIは、商談前のリサーチから商談後のCRM入力まで、営業プロセスのほぼ全工程で活用することができます。

ここでは、営業AIで支援できる7つの業務領域について、それぞれ解説していきます。

商談前の企業リサーチ

営業AIは、商談前の企業リサーチに活用することができます。商談前のリサーチでは、企業サイト・ニュース・採用情報・SNS・ポータル掲載情報などを確認する必要があります。これらの情報をAIが横断的に整理することで、商談前に確認すべきポイントを短時間で把握しやすくなります。

商談前リサーチでAIが支援できる内容は、以下のとおりです。

• 顧客企業の事業内容を整理する
• 業界動向を要約する
• 競合状況を調べる
• 顧客課題の仮説を立てる
• 商談で聞くべき質問を作る
• 提案の切り口を整理する

商談前リサーチの質が上がると、商談の入り方が変わります。事前に顧客理解が深まっていれば、商談の冒頭から相手に合わせた会話をしやすくなります。

営業リスト・リードリストの作成

営業AIは、営業リストやリードリストの作成にも活用することができます。営業リスト作成とは、見込み顧客となる企業や店舗を、条件に沿って抽出する作業のことです。従来のリスト作成では、手作業でWeb検索を行ったり、ポータルサイトを確認したり、購入リストを使ったりするケースが多くありました。しかし、古いリストや競合も使っているリストだけでは、商談につながりにくい場合があるのが現実です。

SILASは、Googleマップや各種ポータルサイトなどの20種類以上の公開情報ソースをもとに、見込み度の高い営業リストを生成する営業AIエージェントとなっています（出典：SILAS公式ページ）。

営業リスト作成でAIが支援できる絞り込み条件は、以下のとおりです。

• 業種
• エリア
• 企業規模
• 店舗数
• 採用状況
• Webサイトの状態
• SNS運用状況
• 競合利用状況

営業リストの質は、新規開拓の成果を大きく左右します。どれだけ営業量を増やしても、狙う相手がずれていれば成果にはつながりにくいからです。

アプローチ先の優先順位づけ

営業AIは、アプローチ先の優先順位づけにも活用することができます。優先順位づけとは、営業リストの中から「今アプローチすべき企業」を見極める作業のことです。営業リストが多くても、すべての企業に同じようにアプローチするのは効率的とは言えません。営業活動では、受注確度が高い企業から順番にアプローチすることが重要となります。

優先順位づけで見るべき観点は、以下のとおりです。

• 今ニーズが高まっているか
• 自社商材との相性が高いか
• 競合サービスを使っているか
• 直近で採用や出店などの動きがあるか
• WebサイトやSNSに改善余地があるか
• 決裁者やキーマンに接触できそうか

営業AIを活用することで、担当者ごとの勘に頼らず、条件に基づいて営業先を判断しやすくなります。

営業メール・フォーム営業文面の作成

営業AIは、営業メールや問い合わせフォーム用の文面作成にも活用することができます。営業メールでは、単にきれいな文章を書くことよりも、相手に合った文脈で提案することが重要です。AIを活用すれば、企業情報や業界課題に合わせて、初回アプローチ文面を作成しやすくなります。

営業文面作成でAIが支援できる内容は、以下のとおりです。

• 初回アプローチメールを作る
• フォローメールを作る
• フォーム営業文面を作る
• 業界別の訴求を作る
• 企業ごとの課題に合わせて文面を変える
• 断り文句に対する再提案文を作る

SILAS公式ページでは、同じ内容のコールドメールではなく、一社一社にマッチしたオリジナルの営業文でアプローチできると説明されています。

トークスクリプト・商談準備

営業AIは、架電前のトークスクリプトや商談準備にも活用することができます。商談準備とは、顧客課題の仮説・質問項目・提案の切り口・想定反論への回答などを事前に整理することです。

商談準備でAIが支援できる内容は、以下のとおりです。

• 架電トークを作る
• 商談の流れを整理する
• ヒアリング項目を作る
• 想定質問への回答を作る
• 断り文句への切り返しを作る
• 競合比較の説明を作る

商談準備の質が上がると、若手営業でも一定品質の商談に近づけやすくなります。営業教育の観点でも、AIは有効な手段と言えるでしょう。

提案資料・企画書のたたき台作成

営業AIは、提案資料や企画書のたたき台作成にも活用することができます。提案資料では、顧客課題・解決策・導入効果・実施ステップを分かりやすく整理する必要があります。AIを活用すれば、ゼロから資料を作るのではなく、初稿や構成案を短時間で作ることができます。

提案資料作成でAIが支援できる内容は、以下のとおりです。

• 提案書の構成を作る
• 顧客課題を整理する
• 解決策を文章化する
• 導入効果を整理する
• 比較表を作る
• プレゼンの流れを作る

営業担当者は、AIが作成した初稿をもとに、具体的な提案内容や顧客に合わせた調整に集中することができるようになります。

商談内容の要約・CRM入力

営業AIは、商談内容の要約やCRM入力にも活用することができます。商談後には、議事録作成・決定事項の整理・ネクストアクションの確認・CRM／SFAへの入力が発生します。AIを活用すれば、これらの作業を効率化することができます。

商談後業務でAIが支援できる内容は、以下のとおりです。

• 商談メモを要約する
• 決定事項を整理する
• 宿題事項を抽出する
• 次回アクションを明確にする
• CRM／SFA入力用に整形する
• チーム共有用の文章を作る

商談後の情報整理が進むと、営業チーム内での引き継ぎやマネジメントもしやすくなります。

営業プロセス別のAI活用例

営業AIの使い方は、営業プロセスごとに変わります。新規開拓・アポイント獲得・商談準備・商談後フォロー・既存顧客フォローのそれぞれで、AIを活用できる場面があります。

ここでは、営業プロセス別の具体的な活用方法について解説していきます。

新規開拓でのAI活用

新規開拓では、AIを営業先の発掘とアプローチ準備に活用することができます。新規開拓におけるAI活用例は、以下のとおりです。

• ターゲット企業を抽出する
• 見込み度の高い企業を整理する
• 営業リストを作成する
• アプローチ先に優先順位をつける
• 初回アプローチ文面を作成する
• フォーム営業やメール営業を効率化する

新規開拓では、最初に誰を狙うかが重要となります。営業先の選定がずれていると、営業量を増やしても成果につながりにくいからです。

SILAS公式ページでは、誰もが持つ「枯れたリスト」ではなく、Webから独自に掘り起こす「生きたリスト」を抽出するという考え方が示されています。新規開拓を強化したい企業にとって、AI活用と最も相性が良い領域と言えるでしょう。

アポイント獲得でのAI活用

アポイント獲得では、AIを架電前準備やメール文面作成に活用することができます。アポイント獲得におけるAI活用例は、以下のとおりです。

• 架電前に企業情報を整理する
• 担当者に刺さりやすい訴求を考える
• 電話トークスクリプトを作成する
• 断り文句への切り返しを準備する
• アポイント獲得後のフォローメールを作成する

アポイント獲得では、相手にとって話を聞く理由を作ることが重要です。AIを使えば、企業ごとの状況に合わせた接触理由を整理しやすくなります。

商談準備でのAI活用

商談準備では、AIを仮説立てや提案内容の整理に活用することができます。商談準備におけるAI活用例は、以下のとおりです。

• 顧客課題の仮説を立てる
• 提案テーマを整理する
• 想定質問を作成する
• 競合比較を整理する
• 提案資料の構成を作る

商談準備ができている営業担当者は、商談中に相手の課題を深掘りしやすくなります。AIは、商談前の情報整理を支援することで、商談の質を高める補助役になると言えます。

商談後フォローでのAI活用

商談後フォローでは、AIを議事録作成やフォローメール作成に活用することができます。商談後フォローにおけるAI活用例は、以下のとおりです。

• 商談内容を要約する
• フォローメールを作成する
• 次回提案内容を整理する
• ネクストアクションを明確にする
• 失注理由や改善点を分析する

商談後の対応が早いと、顧客との信頼関係を維持しやすくなります。AIを使えば、フォロー作業の抜け漏れを減らすことができます。

既存顧客フォローでのAI活用

既存顧客フォローでは、AIをアップセルや解約防止に活用することができます。既存顧客フォローにおけるAI活用例は、以下のとおりです。

• アップセル候補を整理する
• 解約リスクの兆候を見つける
• 顧客ごとのフォロー内容を作る
• 定期接触の抜け漏れを防ぐ
• 顧客情報をもとに提案タイミングを考える

既存顧客フォローでは、顧客ごとの状態に合わせた対応が重要となります。AIは、顧客情報を整理し、次に取るべき行動を考える補助になると言えるでしょう。

営業でAIを活用するメリット

営業AIを活用するメリットは、業務効率化だけではありません。「時間軸（生産性）」「質軸（商談化率）」「組織軸（属人化解消）」という3つの観点で整理することができます。

ここでは、それぞれのメリットについて解説していきます。

営業準備にかかる時間を削減できる

営業AIを活用すると、営業準備にかかる時間を削減することができます。営業準備には、リスト作成・企業調査・文面作成・優先順位づけなどがあります。これらをすべて手作業で行うと、多くの時間がかかってしまいます。

AIを活用すれば、営業担当者は次のような状態を作りやすくなります。

• リスト作成の時間を削減できる
• 企業調査の時間を短縮できる
• メール文面の初稿を早く作れる
• 提案資料の構成を効率化できる
• 商談や提案に集中しやすくなる

たとえば、営業担当者1人が1日2〜3時間を準備作業に費やしていた場合、AI活用によって月に20〜30時間が空く計算になります。これを営業1人あたり月10万円相当の効果として試算すると、10名規模のチームで年間1,200万円程度の生産性向上に相当する計算です（時給5,000円換算）。

SILAS公式ページでも、営業担当者がリスト作成や精査・入力作業に追われるのではなく、返ってきた反応やアポイント対応に集中できる状態が説明されています。

営業活動の属人化を防げる

営業AIを活用すると、営業活動の属人化を防ぎやすくなります。属人化とは、特定の人だけが判断基準やノウハウを持っている状態のことです。営業が属人化すると、以下のような問題が起こりやすくなります。

• 成果が一部の営業担当者に偏ってしまう
• 新人が成果を出すまでに時間がかかる
• 担当者が退職するとノウハウが失われる
• マネージャーが営業活動を再現しにくい
• 営業チーム全体の成果が安定しない

SILASは、営業担当者の代替ではなく、トップ営業マンの判断基準と勝ち筋をAIで会社の資産に変えることを支援すると説明されています（出典：SILAS公式ページ）。

受注確度の高い顧客に集中できる

営業AIを活用すると、受注確度の高い顧客に集中することができます。営業活動では、すべての企業に同じようにアプローチする必要はありません。重要なのは、今アプローチすべき企業を見極めることです。

受注確度の高い顧客に集中できると、以下のような効果が期待できます。

• 無駄なアプローチを減らすことができる
• 商談化率を高めやすい
• 営業担当者の時間を有効活用できる
• 提案の精度を高めやすい
• 営業チーム全体の生産性が上がりやすい

SILASの代表コメントでは、営業成果の差は単なる行動量だけではなく、「どの企業を狙うのか」といったリストの質に左右されると説明されています（出典：PR TIMES）。SILASの導入事例では、アポイント獲得数が従来比6.6倍・契約率5倍といった成果も報告されています。

営業チーム全体の再現性が高まる

営業AIを活用すると、営業チーム全体の再現性が高まります。営業の再現性とは、特定の人だけでなく、チーム全体で成果を出しやすい状態を作ることを指します。

再現性のある営業体制では、以下のような状態を目指すことができます。

• 狙うべき企業の条件が明確になっている
• アプローチの優先順位が決まっている
• 提案の切り口が共有されている
• 成果が出たパターンが蓄積されている
• 新人でも一定品質の営業準備ができる

SILASの事例では、新人でも導入初日から1日4件のアポを獲得できるケースが報告されています。営業AIは、個人の経験や勘に依存した営業を、組織として再現可能な営業へ変えるための手段になると言えるでしょう。

営業AI活用で注意すべきポイント

営業AIは便利な一方で、導入すれば必ず成果が出るわけではありません。あらかじめフェアに把握した上で、対策を講じてから導入することが、成功への近道と言えるでしょう。

ここでは、営業AI活用で注意すべき4つのポイントについて解説していきます。

AIの出力をそのまま信じない

AIの出力は、必ず人間が確認する必要があります。AIは便利な一方で、誤った情報や古い情報を出力してしまう可能性があります（いわゆる「ハルシネーション」）。企業情報・担当者情報・数値データ・業界動向などは、必ず一次情報で確認することが重要です。

AIの出力を使う際の注意点は、以下のとおりです。

• 企業情報は公式サイトで確認する
• 数値データは出典を確認する
• メール文面は人間が調整する
• 提案内容は顧客状況に合わせて修正する
• 最終判断は営業担当者が行う

AIは判断材料を増やすためのツールであり、判断そのものを丸投げするものではないという前提を、社内で共有しておくことが大切です。

個人情報・機密情報の取り扱いに注意する

営業AIを使う際は、個人情報や機密情報の扱いに注意が必要です。営業活動では、顧客情報・商談情報・契約情報・社内資料などを扱います。これらの情報をAIツールに入力する場合は、社内ルールやセキュリティ方針を確認する必要があります。

注意すべき点は、以下のとおりです。

• 顧客情報を不用意に入力しない
• 機密情報を外部AIに入れない
• 利用するAIツールのセキュリティを確認する
• 社内のAI利用ルールを整備する
• 情報管理の責任者を決める

特に金融・医療・公共系の業種では、データ保管場所が国内に限定されているかどうかが、ツール選定の絶対条件となるケースもあります。ISO 27001／SOC 2などの認証取得状況を確認することをおすすめします。

目的が曖昧なまま導入しない

営業AIは、目的が曖昧なまま導入しても成果につながりにくいのが実情です。導入前に、何を効率化したいのかを明確にする必要があります。営業AIの導入目的には、以下のようなものが考えられます。

• 営業リスト作成を効率化したい
• 商談前リサーチを短縮したい
• 営業メール作成を効率化したい
• アプローチ先の優先順位を決めたい
• 営業の属人化を防ぎたい
• 新人営業の立ち上がりを早めたい

目的によって、選ぶべきAIツールは変わります。まずは営業フローを棚卸しし、どの業務にAIを使うのかを決めることが重要です。

一斉送信だけでは成果につながりにくい

AIで営業文面を大量に作成しても、それだけでは成果につながりにくい点には注意が必要です。営業では、誰に送るか・どの文脈で送るかが重要となります。一斉送信だけに頼ると、以下のような問題が起こりやすくなります。

• 顧客ごとの課題に合わない文面になる
• 文章が汎用的になり、開封されにくくなる
• 返信率が上がりにくい
• ブランドイメージを損なう可能性がある
• 商談化しにくい企業にも同じ工数を使ってしまう

AIを営業で活用する場合は、リストの質と訴求の質をセットで考えることが大切です。

ChatGPT・CRM／SFA・営業代行・営業AIエージェントの違い

営業AI活用を検討する際は、ChatGPT・CRM／SFA・営業代行・営業AIエージェントの違いを理解しておくことが大切です。それぞれ役割が異なるため、自社の課題に合わせて選ぶ必要があります。違いを整理すると、以下のようになります。

項目	生成AI（ChatGPT等）	CRM／SFA	営業代行	営業AIエージェント
主な役割	文章生成・壁打ち	顧客情報・案件管理	営業活動の代行	営業準備の仕組み化
自律性	低	低（人間入力前提）	人間が実行	高（自律判断）
ノウハウの蓄積	×	△（記録のみ）	×	◎（資産化）
新規開拓との相性	△	△	◯	◎
向く用途	メール作成	パイプライン管理	短期的な営業量増加	営業準備の自動化

ここでは、それぞれの特徴について解説していきます。

ChatGPTなどの生成AIは文章作成や壁打ちに向いている

ChatGPTなどの生成AIは、文章作成やアイデア出しに向いています。営業活動では、以下のような用途で活用することができます。

• 営業メールを作る
• トークスクリプトを作る
• 提案資料の構成を作る
• 商談準備の壁打ちをする
• 想定質問への回答を作る

ただし、ChatGPTだけで営業リストを継続的に抽出したり、営業先の優先順位を自動で管理したりするには、別途プロンプト設計や運用設計が必要となります。

CRM／SFAは顧客情報や案件を管理するツール

CRM／SFAは、顧客情報や案件を管理するためのツールです。主な役割は、以下のとおりとなっています。

• 顧客情報を管理する
• 商談履歴を蓄積する
• 案件進捗を可視化する
• 売上予測に活用する
• 営業活動を管理する

CRM／SFAは、営業活動の記録や管理に強いツールです。一方で、新規開拓先を自動で発掘する役割とは異なるため、新規開拓を強化したい場合には別のツールが必要となります。

SILAS公式FAQでも、CRM／SFAは「顧客情報の管理」が主目的であり、SILASは「商談前の準備工程」を自動化するエージェントだと説明されています。

営業代行は営業実行を外部化する手段

営業代行は、営業活動の一部を外部に任せる手段となります。主な活用場面は、以下のとおりです。

• 架電を依頼する
• フォーム営業を依頼する
• アポイント獲得を依頼する
• 営業リソースを一時的に増やす

営業代行は、短期的に営業量を増やしたい場合に有効です。一方で、営業ノウハウが社内に残りにくい点には注意が必要となります。営業代行で得た知見は、契約終了とともに自社から離れてしまうことも少なくありません。

営業AIエージェントは営業準備を仕組み化する

営業AIエージェントは、営業準備を仕組み化するためのAIです。営業AIエージェントで支援できる業務は、以下のとおりとなっています。

• 営業リストを抽出する
• アプローチ先に優先順位をつける
• キーマンを探す
• 企業ごとの訴求を整理する
• フォーム営業文面を作成する
• 営業準備の勝ちパターンを蓄積する

SILASは、単なる営業リスト生成や営業代行ではなく、トップ営業の思考を再現し、自社専用の営業ノウハウを構築する仕組みとして位置づけられています（出典：SILAS公式ページ）。

営業ノウハウを自社資産として蓄積したい企業様にとって、営業AIエージェントは有力な選択肢の1つと言えるでしょう。

新規開拓でAIを活用する方法

新規開拓でAIを活用する際は、ターゲット条件の整理 → 見込み顧客の抽出 → 優先順位づけ → アプローチ文面作成 → 改善サイクルの順番で進めることが重要です。

ここでは、各ステップについて順を追って解説していきます。

ターゲット条件を整理する

新規開拓でAIを使う前に、まずターゲット条件を整理することから始めます。ターゲット条件が曖昧なままだと、AIでリストを作っても成果につながりにくくなります。整理すべき条件は、以下のとおりです。

• 業種
• エリア
• 企業規模
• 店舗数
• 採用状況
• Webサイトの状態
• SNS運用状況
• 競合利用状況
• 自社商材との相性
• 決裁者に接触できる可能性

ターゲット条件を明確にすることで、営業リストの精度を高めることができます。

公開情報をもとに見込み顧客を抽出する

次に、公開情報をもとに見込み顧客を抽出していきます。見込み顧客の抽出に使える情報源は、以下のとおりです。

• Googleマップ
• ポータルサイト
• 企業ホームページ
• 採用情報
• SNS
• 業界メディア
• 店舗情報
• ニュースリリース

SILASは、業種・エリア・条件に応じて、20種類以上の公開情報ソースをもとに企業情報の抽出を支援すると説明されています（出典：SILAS公式ページ）。

情報源が多いほど、営業先の発見精度は高まりやすくなります。ただし、情報を集めるだけでは不十分です。重要なのは、営業すべき企業を見極めることにあります。

見込み度に応じて優先順位をつける

営業リストを作成したら、見込み度に応じて優先順位をつけていきます。優先順位は、以下のように分類すると分かりやすくなります。

• 今すぐ提案すべき企業
• 中長期で接点を持つ企業
• 条件は合うが優先度が低い企業
• 対象外にする企業

営業活動では、すべての企業に同じ熱量でアプローチする必要はありません。優先順位をつけることで、営業担当者の時間を成果につながりやすい企業に集中させることができます。

企業ごとにアプローチ文面を作成する

優先順位を決めたら、企業ごとにアプローチ文面を作成していきます。アプローチ文面では、相手にとって話を聞く理由を明確にすることが重要です。文面作成で意識すべき点は、以下のとおりです。

• 業界課題に合わせる
• 企業ごとの状況に合わせる
• 担当者に刺さりやすい訴求を入れる
• 自社サービスの押し売りにしない
• 相手が得られるメリットを明確にする

AIを使えば、企業ごとの状況に合わせた文面を作りやすくなります。ただし、最終的な調整は人間が行うようにしてください。

営業結果をもとに勝ちパターンを改善する

AI活用は、一度設定して終わりではありません。営業結果をもとに、勝ちパターンを改善していくことが重要です。改善で見るべき指標は、以下のとおりです。

• 返信率
• 商談化率
• 受注率
• 業種別の反応
• エリア別の反応
• 訴求別の成果
• 担当者別の成果

成果が出た条件を蓄積することで、営業リスト作成や優先順位づけの精度を継続的に高めることができます。

業界別に見る営業AIの活用例

営業AIは、業界ごとに活用方法が変わります。ここでは、不動産会社・人材会社・IT／Web系企業・営業代行会社の4業界における活用例を紹介していきます。

不動産会社での活用例

不動産会社では、エリアや掲載情報をもとに営業先を見極める必要があります。営業AIは、不動産会社の新規開拓で以下のように活用することができます。

• エリアごとに見込み先を整理する
• 管理物件や掲載情報を確認する
• 関連事業者へのアプローチ準備を行う
• 地域性を踏まえた提案切り口を作る
• 営業優先度の高い企業を抽出する

SILASのリリースでは、不動産系企業において、エリア・業態・掲載情報・管理物件・関連事業者・地域性などをもとにした営業先の見極めが重要と説明されています（出典：PR TIMES）。

人材会社での活用例

人材会社では、候補者や企業の公開情報を整理し、優先順位をつける必要があります。営業AIは、人材会社で以下のように活用することができます。

• 候補者情報を整理する
• 職種や役職をもとに優先順位ркをつける
• キャリア傾向を確認する
• スカウト文面を作成する
• 企業への提案切り口を整理する

SILASのリリースでは、人材系企業において、候補者となり得る人物情報の整理・優先順位づけ・スカウト文面やアプローチ切り口の設計支援を想定していると説明されています（出典：PR TIMES）。

IT・Web系企業での活用例

IT・Web系企業では、提案可能な業種が広い分、どの企業を優先的に狙うべきかが曖昧になりやすいという課題があります。営業AIは、IT・Web系企業で以下のように活用することができます。

• Web制作の提案先を探す
• 広告運用の提案先を探す
• SNS運用の提案先を探す
• MEO対策の提案先を探す
• DX支援やAI導入支援の提案先を探す
• 企業HPや採用情報から提案余地を見つける

SILAS公式ページでは、IT系企業が紹介依存から新規開拓へ移る際に、企業HP・採用情報・サービス更新・キーマン情報などをもとに営業すべき企業と提案の切り口を整理する使い方が紹介されています。

営業代行会社での活用例

営業代行会社では、案件ごとにターゲットや訴求内容が変わるため、営業準備の属人化が起こりやすい構造があります。営業AIは、営業代行会社で以下のように活用することができます。

• 案件ごとにターゲット条件を整理する
• 商材ごとの勝ちパターンを蓄積する
• アプローチ先に優先順位をつける
• 営業文面を作成する
• 担当者ごとの差を減らす
• 営業準備の属人化を防ぐ

SILASのリリースでは、営業代行会社は案件ごとに営業対象や訴求内容が異なるため、営業準備の工数が膨らみやすく、担当者の経験や判断に依存しやすい構造があると説明されています（出典：PR TIMES）。

営業AIツールを導入するステップ

営業AIツールを導入する際は、営業課題の整理から始めることが重要です。いきなりツールを導入するのではなく、どの業務をAIで支援するのかを明確にする必要があります。

ここでは、営業AIツールを導入するための5つのステップについて解説していきます。

1. 営業課題を洗い出す

最初に、自社の営業課題を洗い出すことから始めます。確認すべき課題は、以下のとおりです。

• リスト作成に時間がかかっている
• 商談数が足りない
• 営業が属人化している
• 若手営業の育成に時間がかかる
• 既存リストの反応が悪い
• 営業先の優先順位が決まっていない
• 営業担当者が事務作業に追われている

課題を明確にすることで、AIを導入すべき業務が見えやすくなります。

2. AIに任せる業務と人が担う業務を分ける

次に、AIに任せる業務と人が担う業務を分けることが大切です。AIに任せやすい業務は、以下のとおりです。

• リスト抽出
• 情報収集
• 文面作成
• 優先順位づけ
• キーマン検索
• 商談メモの要約

一方、人が担うべき業務は、以下のとおりとなります。

• 商談
• 提案
• クロージング
• 関係構築
• 最終判断

SILASも、営業担当者を不要にするのではなく、営業担当者が商談・提案・クロージングに集中できるようにすることを目指すサービスとして位置づけられています（出典：PR TIMES）。

3. ターゲット条件と勝ちパターンを定義する

営業AIを効果的に使うには、自社のターゲット条件と勝ちパターンを定義する必要があります。整理すべき内容は、以下のとおりです。

• どの業界に売れているか
• どの企業状態なら受注しやすいか
• どのタイミングで接触すべきか
• どの訴求が刺さるか
• トップ営業が何を見て判断しているか
• 会社として再現したい営業パターンは何か

営業AIは、入力する判断基準が明確なほど活用しやすくなるという特徴があります。

4. 小さく試して効果を見る

営業AIは、最初から全社導入するのではなく、小さく試すことが重要です。検証方法は、以下のとおりです。

• 特定業界で試す
• 特定エリアで試す
• 特定商材で試す
• 返信率を見る
• 商談化率を見る
• リストの質を確認する
• 現場の使いやすさを確認する

小さく試すことで、導入リスクを抑えながら効果を確認することができます。PoC期間は2〜3ヶ月を目安に設定するのが一般的です。

5. 営業チーム全体に展開する

効果が見えたら、営業チーム全体へ展開していきます。展開時に行うべきことは、以下のとおりです。

• 成果が出た条件を共有する
• 営業ナレッジとして蓄積する
• ターゲット条件を定期的に見直す
• 営業フローにAI活用を組み込む
• 属人的な営業から再現性のある営業体制に変える

営業AIは、単なるツール導入ではなく、営業の仕組みを変える取り組みと捉えることが大切です。

SILASで営業準備を効率化する方法

「トップ営業を、もっと身近に。」

ここからは、新規開拓特化型の営業AIエージェント「SILAS（サイラス）」を使った営業準備の効率化について、詳しく解説していきます。

SILASは、Sooon株式会社（大阪）が提供する営業AIエージェントです。営業リスト抽出・ポータル監視・フォーム営業・優先順位づけを自動化し、属人化していた営業ノウハウを会社の資産に変えることを目指しています（出典：SILAS公式ページ）。

開発の原点となっているのは、代表取締役・金本相太氏の15年以上の営業現場経験です。「営業成果はリストの質に左右される」「トップ営業ほどリサーチ段階で勝負を決めている」という気づきから、営業担当者を代替するのではなく、商談前の準備工程を仕組み化するという思想で設計されています。

営業リストの抽出を自動化する

SILASは、営業リストの抽出を自動化することができます。営業リスト作成では、情報源の数と質が成果を左右します。SILASは、業種・エリア・条件に応じて、20種類以上の公開情報ソースをもとに企業情報の抽出を支援すると説明されています（出典：SILAS公式ページ）。

営業リスト抽出で支援できる内容は、以下のとおりです。

• Googleマップから店舗情報を収集する
• ポータルサイトから企業情報を収集する
• 条件に合う企業を抽出する
• 見込み度の高い企業を整理する
• 手作業でのリスト作成時間を削減する

SILASを活用することで、競合も使っている古いリストではなく、今動く可能性のある企業を見つけやすくなります。

アプローチ先の優先順位づけを支援する

SILASは、アプローチ先の優先順位づけを支援することができます。営業活動では、営業リストを作るだけでは不十分です。重要なのは、どの企業から営業すべきかを決めることにあります。

SILASを活用すると、以下のような判断を整理しやすくなります。

• どの企業を優先すべきか
• どの順番で営業すべきか
• どの文脈で提案すべきか
• どの企業が今動きやすいか
• どの企業に商談化の可能性があるか

これにより、営業担当者ごとの判断差を減らし、営業チーム全体の動き方を標準化することができます。

キーマン検索で接触先を見つけやすくする

SILASは、キーマン検索も支援することができます。営業では、会社名が分かっていても、誰に接触すべきか分からないことがあります。SILASは、企業名をもとに役職や参照ソースを選択し、アプローチすべきキーマンの検索を支援すると説明されています（出典：SILAS公式ページ）。

キーマン検索で支援できる内容は、以下のとおりです。

• 接触すべき役職を整理する
• 企業内のキーマン候補を探す
• 初回接触の精度を高める
• 提案を届ける相手を明確にする
• 商談につながりやすい接点を探す

営業では、誰に届けるかが重要となります。キーマン検索は、初回アプローチの精度を高めるための重要な工程と言えるでしょう。

SNS情報をもとに訴求の切り口を整理する

SILASは、SNS情報をもとにした分析も支援することができます。SILASは、連携したSNSアカウントのフォロー情報をもとに、人物像や興味関心の分析を支援すると説明されています（出典：SILAS公式ページ）。

SNS情報を活用すると、以下のような営業準備に役立ちます。

• 相手の興味関心を把握する
• 刺さりやすい訴求を考える
• 営業や広告の切り口を整理する
• 初回接触時の話題を作る
• 顧客ごとの文脈に合わせた提案を作る

営業では、相手に合わせた文脈作りが重要です。SNS情報の分析は、顧客理解を深めるための補助になります。

トップ営業の判断基準を会社の資産に変える

SILASの大きな特徴は、トップ営業の判断基準を会社の資産に変えることができる点にあります。トップ営業は、無意識に以下のような判断を行っています。

• 誰を狙うか
• いつ接触するか
• どの順番で営業するか
• どの文脈で提案するか
• どの企業を後回しにするか

しかし、これらの判断基準は言語化されにくく、個人に依存しやすいものとなっています。SILASは、トップ営業の思考を再現し、貴社専用の営業資産に変える仕組みとして設計されています（出典：SILAS公式ページ）。

営業ノウハウを会社に残すことができれば、営業担当者の入れ替わりや育成コストに左右されにくい営業体制を作りやすくなります。

出典：SILAS公式ページ／PR TIMESプレスリリース

まとめ｜営業のAI活用は「商談前の準備」を仕組み化することが重要

営業のAI活用で重要なのは、AIに営業を丸投げすることではありません。営業のAI活用で重要なのは、営業担当者が成果に直結する業務へ集中できる状態を作ることにあります。

最後に、本記事の要点を整理していきます。

営業AIは、営業担当者の代替ではなく成果を高める支援ツール

営業AIは、営業担当者を不要にするものではありません。営業AIは、営業リスト作成・企業調査・文面作成・優先順位づけなどを支援するツールです。営業担当者は、商談・提案・クロージング・関係構築といった、人にしかできない業務に集中することができます。AIが営業準備を支援し、人が顧客との関係構築を担う――この役割分担が、営業AI活用の基本となります。

新規開拓では、リストの質と優先順位づけが成果を左右する

新規開拓では、営業量だけでなく、営業先の質が重要です。古いリストや一斉送信だけでは、成果につながりにくい場合があります。今アプローチすべき企業を見極め、企業ごとに適した文脈で接触することが大切です。営業AIを活用すれば、営業リスト作成・見込み顧客の抽出・優先順位づけ・文面作成を効率化することができます。

SILASなら、営業準備をAIエージェントで仕組み化できる

新規開拓を仕組み化したいとお考えの企業様には、新規開拓特化型の営業AIエージェントSILASが有力な選択肢の1つとなります。SILASで支援できる主な領域は、以下のとおりです。

• 営業リスト抽出（20種類以上の公開情報ソース）
• ポータル監視
• フォーム営業
• アプローチ優先順位づけ
• キーマン検索
• SNS情報分析
• トップ営業の判断基準の資産化

「トップ営業を、もっと身近に。」をコンセプトに、再現可能な営業体制の構築をサポートします。営業リスト作成や新規開拓の優先順位づけに時間がかかっている場合は、まず自社の営業準備工程を整理することから始めてみることをおすすめします。

営業リスト作成や新規開拓の優先順位づけに時間がかかっていませんか？SILASでは、貴社の営業体制やターゲットに合わせて、営業リスト抽出からアプローチ設計までの活用方法をご提案できます。営業準備をAIで仕組み化し、営業担当者が商談・提案・クロージングに集中できる体制を作りたい方は、ぜひ一度ご相談ください。

▶ サービス紹介資料を見る ｜ ▶ 個別デモを申し込む

営業AI活用に関するよくある質問

営業でAIを活用すると何ができますか？

営業でAIを活用すると、顧客リサーチ・営業リスト作成・営業メール作成・トークスクリプト作成・提案資料作成・商談要約・優先順位づけなどができます。営業AIは、営業担当者の代わりにすべてを行うものではありません。営業AIは、営業担当者が商談や提案に集中しやすくするための支援ツールと捉えるのが正しい理解と言えます。

ChatGPTだけで営業AI活用はできますか？

ChatGPTだけでも、営業メール作成・提案資料の構成作成・商談準備の壁打ちには活用することができます。ただし、営業リストの抽出・継続的な情報収集・アプローチ先の優先順位づけまで行う場合は、営業AIツールや営業AIエージェントの活用が現実的な選択肢となります。

営業AIツールとCRM／SFAの違いは何ですか？

CRM／SFAは、顧客情報や案件を管理するツールです。営業AIツールは、営業活動に必要な情報収集・分析・文面作成・優先順位づけを支援するツールとなります。SILASは、商談前の営業準備工程に強みを持つ営業AIエージェントとして位置づけられています。

新規開拓にAIは使えますか？

新規開拓にAIは活用することができます。AIは、ターゲット企業の抽出・見込み度の判定・アプローチ文面作成・優先順位づけに活用することができます。特に営業リスト作成や商談前準備と相性が良い領域と言えるでしょう。

営業AIを導入する際の注意点はありますか？

営業AIを導入する際は、AIの出力をそのまま信じないことが重要です。また、個人情報や機密情報の扱いに注意し、導入目的を明確にする必要があります。営業AIは、現場で使える運用ルールを整備してはじめて成果につながりやすくなります。

SILASで、リスト作成を組織の資産に

BtoB新規開拓のためのAI営業エージェント。
営業準備の工程を仕組み化し、商談・提案に集中できる体制へ。

無料でお問い合わせ

資料ダウンロード