AI時代の営業は本当に「属人化」を解消できるのか？【∞AI Chat for Salesが示す未来】

2025年09月29日 06:242024年08月29日 07:46

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この記事でわかること	電通デジタルの「∞AI Chat for Sales」の独自性と機能従来の営業DXで不足していた「ゼロパーティデータ」の価値 AI時代に営業パーソンに求められる「人間的なスキル」と役割
この記事の対象者	企業の経営企画部、DX推進部の責任者営業部門の生産性向上、属人化解消を目指す管理者顧客データ活用によるパーソナライゼーションに関心のある担当者
期待できる効果	営業活動における属人化の解消と再現性の向上顧客の潜在的なニーズに基づいたパーソナライズ提案の実現インサイドセールスのアポイント獲得率（Apo率）の改善

企業のDX推進部門や経営企画部の皆様は今、「営業DX AI」というキーワードに、期待と同時に複雑な思いを抱えているのではないでしょうか。

「とりあえずChatGPTのようなLLMを導入してみたものの、結局、誰でも言えるような無難な営業トークしか出てこない…」「トップセールスのノウハウをAIに学習させても、生成されるのは現場の状況に合わない“きれいな文章”ばかりで、成約率向上には繋がらない」

これは、多くの企業が直面している「AI活用の壁」です。AIは魔法の杖ではありません。特にBtoBや高額商材の営業において、顧客の心を動かし、契約を勝ち取るための人間的な勘や深みは、依然としてトップセールスの“属人的なスキル”に依存しています。

しかし、もしその属人化の核心、すなわち**顧客の潜在的なインサイト（洞察）**を、AIがデータ武装して導き出せるとしたらどうでしょう。電通デジタルが新たに提供を開始した営業DXサービス「∞AI Chat for Sales（ムゲンエーアイチャットフォーセールス）」は、まさにその課題に挑戦状を叩きつけました。

このサービスは、単なる文章生成AIではありません。それは、私たちが長年SEO戦略で重視してきたE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の概念を、営業活動そのものに持ち込む試みだと、私たちは見ています。本稿では、この新しい営業DXサービスが、貴社のセールス・コミュニケーションをどのように変革し、真の意味での属人化解消と成果向上に繋がるのかを、最新のAI/SEOトレンドを交えて徹底的に解説します。

5分で、貴社のDX戦略における「次の一手」が見えてくるはずです。

「データ不足」の壁を破る：営業DXの"今そこにある危機"

顧客インサイトを高める「∞AI Chat for Sales」 — 引用：電通デジタル「生成AIを活用した営業DXサービス「∞AI Chat for Sales」を提供開始」

既存の営業DXが抱える「パーソナライズの限界」

「DX＝デジタル化」という認識のままSFA（Sales Force Automation）やMA（Marketing Automation）を導入しても、期待した効果が得られない、そんな声が現場から聞こえてきます。その根本原因は、データの「量」ではなく「質」、そして解像度の低さにあります。

多くの企業が持つデータは、せいぜい「いつ、どのページを見たか」「どの資料をダウンロードしたか」といった行動履歴（1stパーティデータ）に留まりがちです。これでは、「この顧客はなぜ資料をダウンロードしたのか？」「何を重視して比較検討しているのか？」という、真の購買意図や価値観までは読み取れません。

課題1：アプローチ仮説の欠如: インサイドセールスが電話をかける際、トークスクリプトは一般的な内容に終始し、アポイント獲得率（Apo率）が伸び悩む。
課題2：現場スキルの属人化: フィールドセールスがクロージングする際、成功は「顧客の懐に入るのが上手い」トップ営業のスキルに依存し、他のメンバーが再現できない。
課題3：LLMの「無難な回答」: LLMに「〇〇社への提案メールを書いて」と指示しても、インプットデータが乏しいため、誰でも思いつくような“無難で表面的な内容”しか返ってこないのです。

この「無難さ」こそが、私たちがAI生成コンテンツを評価する際に避けるべき要素と酷似しています。「独自の視点がなく一般論に終始する」「具体的なエピソードが乏しい」といったAI特有の課題は、営業現場においても「心に響かないトーク」として現れてしまうのです。

ゼロパーティデータと大規模調査データがもたらす「解像度」

電通デジタルの「∞AI Chat for Sales」が打ち破ろうとしているのは、この「データ解像度の壁」です。

サービス独自のインプットデータは、従来の1stパーティデータ（行動履歴）に、以下の2つの強力な要素を加えています。

ゼロパーティデータ: 顧客が企業に意図的に提供したデータ（例：アンケートの回答、「次に知りたい情報」の選択肢など）。これは、顧客の「期待と意思」を最も直接的に示す情報です。
電通の大規模調査データ: 約15万人の生活者を対象に年2回実施される、生活者の価値観や意識に関する膨大な調査データ。

特に注目すべきは、2つ目の「生活者の価値観データ」です。BtoBの営業といえども、最終的に契約するのは「人」です。企業の担当者が「何を価値と見なすか」「新しいソリューションに対してどのような警戒心を持つか」といった、人間的な心理構造をデータとしてLLMに学習させられる点が革新的です。

この「ゼロパーティデータ＋価値観データ」という組み合わせにより、LLMは顧客に対して単なる「〇〇様」ではなく、「セキュリティへの不安が強く、新しいツールの導入に慎重な〇〇な価値観を持つ担当者」という、解像度の高いペルソナ像を生成できるようになります。これにより、AIは実務で活用できる、具体的で質の高いパーソナライゼーションに基づいた営業DXを可能にするのです。

AI時代の営業パーソンに求められる「新しいスキルセット」

このAIの進化は、営業パーソンに「AIに代替されないスキル」を求めています。もはや、AIが生成したトークスクリプトを読み上げるだけでは生き残れません。必要なのは、「AIの出力を解釈し、血を通わせる力」です。

これは、SEO戦略における「AIは副操縦士」という原則と全く同じです。

AIが「この顧客はAという課題を潜在的に抱えています。Bという切り口で話せば響くはずです」という**"骨格（フレームワーク）"**を提供したとき、営業パーソンがすべきことは、以下の2点です。

経験（Experience）の注入: AIのフレームワークに対し、自身の過去の成功体験、失敗談、あるいは競合他社にはないインサイダー情報を肉付けすること。
批判的思考（Critical Thinking）と共感: AIの提案が本当にこの顧客の表情や場の雰囲気に合っているかを判断し、必要なら大胆に修正し、人間らしい感情やニュアンスを込めて伝えること。

AIは最高の「リサーチャー」であり「戦術家」ですが、顧客の信頼（Trust）を獲得し、感情を動かす「語り部」は、あくまで私たち人間なのです。

営業活動をE-E-A-T基準で高度化する「∞AI Chat for Sales」の仕組み

顧客インサイトから「成約トーク」を導き出す独自技術

「∞AI Chat for Sales」が単なるLLMチャットボットと一線を画すのは、「パーソナライズされたメッセージの生成」を可能にする、特許出願済の独自技術です。

この技術は、前述の「ゼロパーティデータ＋価値観データ」という強力なデータセットを活用し、LLMに単なる「答え」ではなく、「その顧客に響く最適な切り口」を探させます。

具体的なアウトプットは、単なるメール文やトークスクリプトに留まりません。

営業アクションプランの生成: 「この顧客の購買プロセスは現在〇〇段階。最適な営業アクションは、競合製品のセキュリティ懸念点を突いた資料を送付すること」という、次の具体的な一手が提案されます。
セールストークの最適化: 顧客の価値観を反映したペルソナに基づき、「技術的な仕様よりも、業務の安定性と長期的なコストメリットを前面に出したトーク」といった、セールス・コミュニケーションのトーンと内容が示されます。

これにより、営業パーソンは「何を話すべきか」という属人的な悩みをAIが解消し、「どう話すか（Experience）」という、人間ならではのスキルに集中できるようになるのです。これは、GoogleがHelpful Contentで評価する「ユーザーの疑問に完全に答える完結性」を、営業プロセスそのものに適用する試みと言えます。

アポイント獲得率向上とフィールドセールスの「専門性（Expertise）」担保

このAIサービスは、企業の営業活動に、Googleが評価するE-E-A-Tのシグナルを体系的に注入します。

E-E-A-Tの要素	営業DXでの貢献	「∞AI Chat for Sales」が担保する仕組み
Experience（経験）	顧客の潜在的懸念点を知ることで、トップ営業の経験知に近い「勘」を再現する。	大規模生活者データから、成功事例に近い「価値観の構造」を抽出。
Expertise（専門性）	顧客の質問に即座に、正確かつ専門的な見解を示すトークを生成する。	専門知識の裏付けとなる参考調査データを根拠として提示することで、自信を持って話せるようになる。
Trust（信頼性）	顧客の状況に合わせた適切なタイミングと適切な内容でアプローチすることで、企業・担当者への信頼を構築する。	ゼロパーティデータ活用による「押し付けではない、寄り添った提案」の実現。

Google スプレッドシートにエクスポート

特にインサイドセールス部門では、アプローチ仮説が具体的になることで、Apo率の向上が直接的に期待できます。

また、フィールドセールスにおいては、AIが生成した専門的な根拠を持って商談に臨めるため、個人のスキルレベルによらず、高い専門性（Expertise）を担保したコミュニケーションが可能となり、結果として成約率の向上と属人化解消を目指せるのです。これは、人事部門にとっても、新人の早期戦力化という大きなメリットをもたらします。

AIを「副操縦士」にする戦略：人間らしい温かみと効率の両立

AI生成文を「人間の経験（Experience）」で仕上げる運用フロー

AIが素晴らしい下書きを生成しても、それをそのまま顧客に送るのは危険です。なぜなら、AIの文章は、どれだけパーソナライズされていても、「感情表現が乏しく」「無難で整然としている」という、生成AI特有の冷たさを持ってしまうからです。

私たちが「∞AI Chat for Sales」を活用する上で、最も重要となるプロセスは、まさにこの「仕上げ」の工程です。

AIによる一次生成とファクトチェック: 「∞AI Chat for Sales」が顧客ペルソナとアクションプランを提案。同時に、人間が提供された根拠データ（参考調査データ）の裏付けを確認する。
経験（Experience）の注入: AIが提案したトークに対し、過去の自分の商談での共感した瞬間や驚きを与えたデータといった、リアルなエピソードや独自の洞察を織り交ぜる。
会話調へのリライトと感情表現の追加: 「〜であると考えられます」というAI的な表現を、「〜だと思っています。なぜなら、私自身の経験で…」という一人称の、温かみのある会話調に編集し直す。

例えば、AIが「この顧客はコスト効率を最重視している」と教えてくれたとしましょう。

AI生成案（無難で冷たい）: 「本ソリューションは、既存システムの2025年比で35%の運用コスト削減が見込まれます。」
人間によるExperience注入案（温かい）: 「このコスト削減効果（35%）は、実は私どもが昨年、A社様で実現した事例と全く同じです。A社様の担当者様は当初、半信半疑でいらっしゃいましたが、最終的に『こんなに早く効果が出るとは』と驚かれていました。（経験の注入）」

このように、AIの「正確なデータ」と人間の「感情的な物語」を組み合わせることで、初めて顧客の心は動かされます。AIを単なる自動操縦士ではなく、あくまで成果への最短ルートを示す副操縦士（Co-pilot）として扱う、このハイブリッド戦略こそが、2025年の営業DXの成功を分かつ鍵となるでしょう。

ツール連携とAPI提供が実現する「オムニチャネルSEO」への貢献

「∞AI Chat for Sales」は、APIとして提供され、SFA、MA、BIといった既存の企業システムとシームレスに連携可能です。この「技術的柔軟性」は、営業DXだけでなく、企業のコンテンツマーケティング全体、すなわち「オムニチャネルSEO」戦略にも波及効果をもたらします。

AI時代において、検索はもはやGoogleの「10本の青いリンク」だけではありません。

マルチモーダル検索: ユーザーは動画、音声、そしてAIチャットボットからも情報を得ます。
KBO（ナレッジベース最適化）: 企業は、自社の情報がChatGPTやGeminiなどのAIエージェントの知識ベースの中で信頼できる「エンティティ（実体）」として認識されることを目指さなければなりません。

SFAやMAと連携することで、AIが生成した「顧客の潜在的な疑問や価値観」というインサイトは、営業現場だけでなく、コンテンツ制作チームにもフィードバックされます。

「なぜ、顧客は競合の〇〇ではなく、当社のこの機能に興味を持ったのか？」「なぜ、資料ダウンロード後のこのフェーズで離脱しやすいのか？」

こうした営業現場の生の情報とAIの分析結果が結びつくことで、コンテンツチームは真に「役に立つ（Helpful）」記事やFAQ、動画コンテンツを制作できるようになります。つまり、営業DXの成果が、オーガニック検索やAIエージェントが引用するコンテンツの品質向上という形で、マーケティング活動全体に波及するのです。

電通デジタルが社内のTransformation Lab.で営業DXを推進し、本サービスを「Marketing For Growth」の一環として位置づけていることは、この**営業とマーケティングのシームレスな統合（オムニチャネル）**を強く意識している証左と言えるでしょう。

【展望】2025年、営業DXは「人に寄り添う」知識モデルへと進化する

結びのメッセージ

2025年の営業DXは、「効率化」という初期の目標から一歩進み、「人間中心のパーソナライゼーション」という、より高いステージに移行します。

AIがどれほど進化しても、最終的に顧客が「この人と、この会社と取引したい」と決断を下すのは、感情と信頼です。

電通デジタルの「∞AI Chat for Sales」は、その信頼獲得プロセスを、客観的なデータと深層的な価値観の理解で科学的に裏付けようとしています。

単なる属人化解消に留まらない: 属人的な成功体験を再現可能な専門性（Expertise）へと昇華させる。
データ活用に留まらない: 行動履歴ではなく、価値観と意図（ゼロパーティ）を捉え、真に顧客に寄り添うトークを可能にする。

私たちDX推進担当者や経営層に求められるのは、AIが生み出すこの新しい「知識モデル」を、いかに謙虚に受け止め、自社の人間的な強み（Experience）で補強し、運用していくかという戦略的な決断です。

AIは、私たちから仕事を奪うのではなく、「人にしかできない、創造的で、心温まる」仕事に集中するための時間と道筋を与えてくれます。この新しい時代の扉は、今、まさに開かれました。

貴社の営業チームが、このAIを搭載した新しい武器を手に、顧客との対話をどのように深化させるのか、私たちも心から楽しみにしています。

Q&A: 「∞AI Chat for Sales」に関するよくある質問

既存のSFAやMAツールとの連携は可能ですか？

可能です。「∞AI Chat for Sales」はAPIとして提供されているため、Salesforce、HubSpot、Marketoなどの主要なSFA（Sales Force Automation）やMA（Marketing Automation）ツール、あるいは企業が利用中のチャットボットなど、既存システムに簡単に機能を追加することができます。基盤にAmazon BedrockなどのAWSテクノロジーが活用されており、顧客のAWS環境とのシームレスな接続も考慮されています。

導入のメリットは、主にインサイドセールス向けですか？

いいえ、インサイドセールスとフィールドセールス双方に大きなメリットがあります。インサイドセールスは、AIが導出した解像度の高いアプローチ仮説により、アポイント獲得率の向上が期待できます。一方、フィールドセールスは、顧客の価値観と潜在的課題に基づいた「専門的で根拠のあるトーク」をAIが支援することで、属人化を解消し、チーム全体の成約率向上を目指せます。

AIが生成したトークスクリプトは、法的に問題ありませんか？（信頼性）

AI生成コンテンツをそのまま利用する場合、法的な正確性や著作権侵害、あるいは事実誤認（ハルシネーション）のリスクがゼロではありません。しかし、本サービスでは、電通が保有する大規模な調査データという信頼性の高い一次情報と、顧客のゼロパーティデータという明確な根拠をLLMに与えることで、その信頼性（Trust）を最大限に担保しています。最終的には、営業パーソンが生成された文章を「人間の視点と経験」でファクトチェックし、修正・加筆を行うハイブリッド運用が最も推奨されます。

引用元

電通デジタル「生成AIを活用した営業DXサービス「∞AI Chat for Sales」を提供開始」