組織変革
AIエージェントで営業はどう変わる？メリット・事例・導入手順を解説
目次
「商談の議事録作成やCRMへの入力に追われて、本来注力したい顧客との対話や提案の質を高める時間が足りない」。多くの営業担当者やマネージャーが抱えるこうした悩みを解決する手段として、AIエージェントへの注目が急速に高まっています。AIエージェントは、設定された目標に向けて情報収集や分析、外部ツールを使った処理などを実行できる仕組みであり、営業業務の効率化に活用できる技術として注目されています。
本記事では、AIエージェントの基本的な仕組みから営業領域での具体的な活用方法、営業支援サービスの活用例、自社に合うツールの選び方まで、経営層や営業部門の管理職、業務推進担当者の方に向けて分かりやすく解説します。
AIエージェントとは？営業領域で注目される理由
AIエージェントという言葉を耳にする機会が増えましたが、その実態を正確に理解している方はまだ多くありません。まずは生成AIとの違いや、営業領域で注目を集めている背景について整理していきましょう。
生成AIとAIエージェントの違い
ChatGPTに代表される生成AIは、ユーザーの指示に応じて文章や画像などを生成する技術です。質問への回答だけでなく、対応する機能や外部ツールとの連携によって、情報収集やタスクの実行を支援することもできます。あくまで人間が主体となって操作することが前提となっています。
これに対してAIエージェントは、与えられた目標に向けて自ら計画を立て、複数のタスクを連続して自律的に実行できる点が大きな特徴です。たとえば「このターゲット企業について調査し、初回メールの文面まで作成してください」と指示すれば、企業情報の収集から課題仮説の整理、文面作成までを一気通貫で行います。
両者の違いを整理すると、次のようになります。
・生成AI：文章や画像などの生成を中心とする技術。対話の継続や複数タスクの実行にも対応できるが、実行できる範囲は製品や機能によって異なる。
・AIエージェント：目標の達成に向けて状況を判断し、計画やツールの利用を通じて複数のタスクを実行する仕組み。実行できるタスクや外部システムとの連携範囲は、製品や設定によって異なる。
営業活動は、リード獲得・商談・提案・フォローアップなど複数のプロセスが連鎖する領域です。だからこそ、単発の受け答えにとどまらず、一連の業務フローをまとめて任せられるAIエージェントとの相性が良いと考えられています。
AIエージェントとRPAとの違いも押さえておきたい
定型業務の自動化という文脈では、RPA（Robotic Process Automation）との違いも気になるところです。従来型のRPAは、あらかじめ設定したルールや手順に沿って処理を自動化する仕組みです。業務フローや画面構成が変わると、設定の修正が必要になる場合があります。
一方、AIエージェントはAIによる判断を活用し、商談内容に応じた議事録作成や顧客ごとの提案文面の作成など、定型ルールだけでは処理しにくい業務にも対応できる場合があります。ただし、対応できる範囲は製品や設定によって異なります。
企業のAI活用は「使う」から「任せる」段階へ
2022年末のChatGPT公開などを契機に、企業での生成AI活用が急速に広がってきました。生成AIは、検索や要約、資料作成などの支援に加え、外部ツールと連携して業務を実行する用途にも活用されています。AIエージェントは、複数の工程を連続して実行する仕組みを構築できる点が特徴です。
この流れは一過性のブームではありません。業務プロセスへAIを組み込み、判断や作業の一部を代行させる取り組みは、今後さらに広がっていくと見られています。営業部門では、商談議事録の作成やCRM入力などをAIで支援・自動化する活用方法が考えられます。実際に自動化できる範囲は、利用する製品やシステム連携、設定によって異なります。
重要なのは、「どう使うか」ではなく「どう任せるか」という視点に発想を転換することです。AIを個人の生産性向上ツールとして使う段階にとどまっていては、組織全体のインパクトは限定的になります。個別の作業だけでなく、営業プロセス全体を見直しながらAIの活用範囲を広げることで、組織全体の生産性向上につながる可能性があります。
営業DXの進め方全般については、下記のコラムでも詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。
なぜ今、営業部門でAIエージェントが求められるのか
厚生労働省の「労働経済動向調査」によると、正社員等労働者（調査産業計）の労働者過不足判断D.I.（「不足」と回答した事業所の割合から「過剰」と回答した事業所の割合を差し引いた指数）は、2026年8月1日現在で＋47ポイントでした。この結果からも、多くの事業所が正社員等労働者の不足を感じていることが分かります。
限られた人員で成果を求められる中、営業担当者が商談以外の事務作業にも多くの時間を割いている企業があります。商談そのものに充てられる時間が事務作業に圧迫されてしまえば、本来注力すべき顧客との関係構築や提案の質向上に手が回らなくなってしまいます。
こうした課題への対応策として、事務作業やリード対応の一部を自動化できるAIエージェントが注目されています。事務作業の一部を自動化し、営業担当者が顧客と向き合う時間を確保しやすくすることは、AIエージェント活用の目的の一つです。
営業現場が抱える課題
AIエージェント導入の効果を正しく理解するためには、まず営業現場がどのような課題を抱えているのかを整理しておく必要があります。営業現場で課題になりやすい3つの領域を見ていきましょう。
属人化するノウハウと引き継ぎの難しさ
トップセールスの提案方法や顧客対応のノウハウは、本人の経験や勘に依存しがちで、組織全体で体系的に共有・継承されにくいという課題を抱える企業は少なくありません。
その結果、優秀な担当者が異動や退職をすると、そのノウハウごと失われてしまうリスクがあります。新人営業担当者の育成にも時間がかかり、組織全体の営業力の底上げが進みにくいという悪循環が生まれやすくなります。
非商談時間（事務作業）の多さ
商談の議事録作成、CRMやSFAへのデータ入力、提案資料の準備、フォローメールの送付など、営業担当者が商談以外に費やす時間は決して少なくありません。
これらの業務は一つひとつの判断は単純であっても、積み重なると大きな工数になります。結果として、本来最も価値を生むはずの顧客との対話や提案準備に充てられる時間が圧迫されてしまうのです。
リード対応の機会損失
Webサイトからの問い合わせや資料請求への初動対応が遅れると、見込み顧客の関心が高いタイミングを逃す可能性があります。
営業担当者が他の商談や事務作業に追われている間に、対応すべきリードへの連絡が後回しになってしまうケースは、多くの企業で共通する悩みといえるでしょう。
営業領域におけるAIエージェントの主な活用方法
では、営業活動のどのようなシーンでAIエージェントを活用できるのでしょうか。リード獲得から商談準備、資料作成、人材育成まで、代表的な5つの領域を紹介します。
リード獲得・企業調査の自動化
ターゲット企業のWebサイトやニュース、採用情報、公開資料などをもとに、営業に必要な情報をAIエージェントが整理してくれます。企業概要や想定される課題、提案の切り口、初回接点となるメールの文面までを自動で作成することも可能です。
たとえば、システム開発会社が新規顧客にアプローチする場合、AIエージェントが対象企業の事業内容を調査し、「既存システムの刷新ニーズがありそうだ」「問い合わせ対応の自動化余地がありそうだ」といった仮説を整理します。営業担当者はその情報をもとに、単なる売り込みではなく相手企業の状況に合わせた提案で初回接点をつくれるようになります。
対応する機能を備えたAIエージェントを導入すれば、Webサイトからの問い合わせに対して情報提供やニーズのヒアリングを自動化できる場合があります。ただし、離脱率や反応率への影響は、設計や運用条件によって異なります。導入時期が近く確度の高い問い合わせは営業担当者に高優先度で通知し、情報収集段階の問い合わせには資料送付や追加ヒアリングの案内を自動で行うといった運用も可能です。こうした仕組みにより、対応の遅れによる機会損失を防ぎやすくなる場合があります。
アポイント獲得と商談準備の効率化
対応するツールや設定によっては、担当者のカレンダーと連携し、見込み顧客へのアポイント打診や日程調整を自動化できます。商談化率への影響は、対象顧客や運用方法によって異なります。
次のような業務をAIエージェントに任せることができます。
- 見込み顧客リストのスコアリングと優先度判断
- 受注確度の高い顧客へのアポイント自動打診
- 商談前の企業情報・過去のやり取りの整理
- 提案シナリオのたたき台作成
新人営業担当者でも、AIエージェントを活用することで、企業調査や商談準備の手順を標準化し、経験の差による業務品質のばらつきを抑えやすくなります。
商談後の議事録作成・CRM入力の自動化
商談の録音データや文字起こしデータをもとに、議事録や要点整理、決定事項、宿題事項、次回アクションまでをAIエージェントが自動で作成します。CRMとの連携機能や適切な設定があれば、案件ステータスや顧客課題、次回予定などの情報を自動入力できる場合もあります。受注確度などの判断を伴う項目は、AIの出力を担当者が確認する運用が必要です。
これにより、営業担当者は商談後の事務作業にかける時間を減らし、次の顧客対応にすぐ集中できます。CRMの入力品質が安定することで、営業マネージャーも案件状況を正確に把握しやすくなり、タイムリーな意思決定につながります。
社内会議の要約や議事録自動生成を支援するCopilotの活用方法については、下記のコラムでも紹介しています。
商談直後に議事録やネクストアクションが自動で整理されることで、担当者が「言った言わない」のトラブルに悩まされるリスクも減らせます。社内への情報共有もスムーズになり、チーム全体で案件の進捗を正確に把握できる環境が整います。
提案資料作成とナレッジの蓄積・活用
AIエージェントとナレッジ管理の仕組みを連携させることで、日々の営業活動から得られる知識やノウハウを整理し、組織全体で共有しやすくなります。過去の提案実績や成功事例を検索・活用しやすい形で整理することで、類似案件に対する提案資料の作成や、営業手法の共有、新人営業担当者の育成を支援できます。
ただし、スキルの習得には、実践やフィードバックを組み合わせることが重要です。属人化しがちな営業ノウハウを組織の資産として蓄積できる点は、長期的な競争力強化の観点でも見逃せません。
ナレッジの蓄積・活用による業務効率化の考え方については、下記のコラムで詳しく解説しています。
ロールプレイング研修によるスキル底上げ
ロールプレイングに対応したAIツールを利用すれば、営業時間や研修担当者の予定に左右されず、繰り返しトレーニングを行えます。利用可能な時間や回数は、サービスの仕様や契約プランによって異なります。想定される商談シーンや顧客状況を踏まえたリアルなロールプレイを重ねることで、現場で通用する対応力を養えます。
ロールプレイの結果を定量的に記録し、営業成績との相関を分析することで、個人ごとの強み・弱みを可視化しながら育成計画に反映させることもできます。集合研修だけに頼らない、個別最適化された人材育成の実現にも役立つ手法です。
営業支援サービスの活用例
営業領域では、SFA・CRMとの連携や、リードへのフォロー、営業資料の作成支援などにAIエージェントを活用する方法があります。ここでは、営業支援サービスの公開情報を例に紹介します。
SFA・CRM領域での活用例
営業支援サービスの一例として、株式会社マツリカが提供する「Mazrica Engage」があります。フォロー施策の自動化、リードの優先度判断、営業資料の作成支援などの機能が紹介されています。同社の紹介ページでは、導入実績としてアクション数の最大62.5倍増加、工数の80％削減が紹介されています。これらは同社が公表している数値であり、すべての企業で同様の効果が得られることを保証するものではありません。
こうした機能は、営業担当者の事務作業を減らし、顧客との関係構築に充てる時間を確保するために活用できます。
商談議事録・CRM入力の自動化
商談の録音・文字起こしデータをもとに議事録やCRM入力を自動化すれば、営業担当者が顧客対応そのものに集中しやすくなります。マネージャー層にとっても、案件状況をリアルタイムかつ正確に把握できる点はメリットといえるでしょう。
このように、AIエージェントは営業活動のさまざまな業務に活用できます。導入にあたっては、対象業務を絞ってスモールスタートし、効果を検証しながら活用範囲を広げていくことが重要です。
営業部門がAIエージェントを導入する3ステップ
AIエージェントを営業部門に導入する際は、いきなり全社展開を目指すのではなく、段階を踏んで進めることが成功の近道です。ここでは基本となる3つのステップを紹介します。
STEP1｜業務選定フェーズ
最初のステップは、営業部内のどの業務をAI化すれば最もインパクトが大きいかを見極めることです。現状の業務を棚卸しし、課題を洗い出したうえで優先順位をつけていきます。
議事録作成やCRM入力のように、定型度が高く判断の幅が狭い業務から着手するのが定石です。いきなり複雑な業務に取り組むのではなく、小さく始めて効果を検証しながら対象範囲を広げていくアプローチが、現場の混乱を避けるうえでも有効です。
対象チームの選び方としては、特定の営業チームや新規開拓部隊で数名規模のパイロットを開始するのが現実的です。全社にいきなり広げるのではなく、対象を絞って小さく始めることで、AIが自社の営業活動でどれだけの効果を生むかを測り、次段階の投資判断に向けた明確なエビデンスを築くことができます。
業務選定の際は、対応件数の多さだけでなく、業務の判断基準が整理しやすいかどうかも重要な観点です。トークスクリプトやナレッジとして言語化されている業務ほどAIに任せやすく、逆に経験や勘に頼った判断が多い業務は、要件整理に時間がかかる傾向があります。
STEP2｜要件整理フェーズ
対象業務が決まったら、自社独自の営業プロセスやSFA・CRMの運用実態に基づいて、AIエージェントの構成や他システムとの連携プロセスを設計します。ここで現場の実態に即した要件定義ができるかどうかが、導入の成否を大きく左右します。
机上の想定だけで設計を進めると、実際の運用場面で「このケースには対応できない」といった齟齬が生じやすくなります。現場の営業担当者を巻き込みながら、泥臭い業務フローの調整を重ねることが欠かせません。特に、既存のSFA・CRMとどこまでデータ連携できるかは、要件整理の初期段階で確認しておくべき重要なポイントです。
STEP3｜アプリ作成・評価フェーズ
要件が固まったら、実際にプロンプトを設計し、回答精度をチューニングしていきます。特定のチームや少人数規模でパイロット運用を行い、「商談準備にかかる時間がどの程度短縮されたか」など、導入前後の業務時間を比較して効果を定量的に測定することが重要です。
現場への展開にあたっては、操作マニュアルやデモ動画を用意し、利用者が迷わず使い始められる環境を整えましょう。スモールスタートで得たエビデンスをもとに、投資対効果を踏まえながら全社展開の判断を行うという流れが、無理のない導入プロセスといえます。
営業向けAIエージェントの選び方
営業業務に活用できるAIツールには、いくつかのタイプがあります。自社の目的に合ったものを選ぶためのポイントを整理します。
社内向けAI基盤・業務ワークフロー型（つなぎAIなど）の特徴
社内向けAI基盤や業務ワークフロー構築型のサービスは、社内情報を活用した回答生成や文書作成、業務フローの自動化などに利用できます。利用できる機能やセキュリティ要件、料金体系はサービスや契約内容によって異なります。営業担当者の情報整理や文書作成、業務上の判断を支援する用途に向いています。
提案資料のたたき台作成や顧客への説明文面の壁打ちなど、個人の業務効率化を幅広くサポートします。導入のハードルが比較的低く、全社への浸透を優先したい企業に向いているタイプといえます。
業務組込型AI（Copilot Studioなど）の特徴
業務組込型AIは、ローコードで自社専用のAIエージェントを構築・拡張できるプラットフォームです。対応するデータソースやコネクタを利用し、必要なアクセス権限やライセンスを設定することで、SFAやCRMのデータ、商品マニュアルなどを活用した自動応答や業務処理を構築できます。いわば、特定の業務を代わりに「仕事する」ためのAIという位置づけです。
Microsoft 365や対応する外部サービスと連携できますが、利用できるデータや処理の範囲は、コネクタ、アクセス権限、ライセンス、設定によって異なります。特定の営業プロセスに深く入り込んだ自動化を目指す企業に向いています。
Copilot StudioとMicrosoft Copilotの違いについては、下記のコラムで詳しく解説しています。
自社に合うツールを選ぶ際の3つの観点
ツール選定にあたっては、次の3つの観点で検討すると判断がしやすくなります。
- どの業務を任せたいか（全社的な汎用用途か、特定業務への深い組み込みか）
- 既存システムとの連携可否（SFA・CRMや社内ポータルと連携できるか）
- セキュリティ要件（顧客情報や機密情報を安全に扱える環境か）
汎用型と業務組込型は対立するものではなく、組み合わせて活用することも可能です。全社員向けの基盤としてまず汎用型を導入し、営業部門など特定の業務には業務組込型を組み合わせるといった段階的なアプローチも、投資対効果を高めるうえで現実的な選択肢になります。
AIエージェントの導入時に注意すべきポイント
AIエージェントは多くのメリットをもたらす一方で、導入にあたって押さえておくべき注意点もあります。代表的な3つのポイントを解説します。
顧客情報の取り扱いとセキュリティ
営業データには、顧客の個人情報や取引条件など機微な情報が数多く含まれます。AIエージェントに業務を任せる際は、アクセス権限の設計やログ管理を徹底し、誰がどの情報にアクセスできるのかを明確にしたうえで利用範囲を定めることが欠かせません。
特に、社外のクラウドサービスを利用する場合は、データの保存場所や取り扱いに関する契約内容を事前に確認しておく必要があります。情報システム部門や法務部門とも連携しながら、安全な運用体制を構築しましょう。顧客との契約内容によっては、AI活用に関する事前の確認が必要になるケースもあるため、あわせて注意しておくと安心です。
AIに任せきりにしないガバナンス設計
AIエージェントが生成した提案内容や顧客対応の文面には、誤った情報や事実と異なる内容が含まれる可能性がゼロではありません。生成された内容を必ず人がチェックする体制を整え、そのまま顧客に届けてしまうことのないよう運用ルールを定めておくことが重要です。
AIはあくまで営業担当者の判断を支援する存在であり、最終的な顧客対応の責任は人が担うという前提を、組織内で共有しておく必要があります。こうした前提を軽視すると、顧客との信頼関係を損なうリスクにもつながりかねません。
生成AIとの適切な付き合い方については、下記のコラムでも詳しく取り上げています。
AIエージェントの現場への浸透を軽視しないこと
どれほど優れたAIエージェントを導入しても、現場の営業担当者が使い方を理解し、日常業務に取り入れてくれなければ効果は限定的なものにとどまります。ツールの操作方法を伝える研修だけでなく、なぜ導入するのか、どのような業務が楽になるのかという目的を丁寧に共有することが欠かせません。
各チームに推進役となる担当者を置き、現場の疑問や不安に寄り添いながら伴走する体制を整えることで、全社的な浸透がスムーズに進みやすくなります。事務局はルールや型を提供し、実際の運用は現場主導で回していくという役割分担も、定着を後押しする有効な考え方です。
まとめ
AIエージェントは、商談の議事録作成やCRM入力、リード対応といった営業部門の定型業務を代行するだけでなく、営業担当者の時間を顧客との対話という本質的な業務へと振り向ける存在です。属人化したノウハウや事務作業の多さが課題となっている企業では、AIエージェントによる業務改善を検討する余地があります。実際の効果は、対象業務や運用体制によって異なります。
導入を成功させるためには、いきなり全社展開を目指すのではなく、業務選定・要件整理・スモールスタートという段階を丁寧に踏むことが大切です。そのうえで、つなぎAIのような社内向けAI基盤・業務ワークフロー型とCopilot Studioのような業務組込型を、自社の目的に応じて使い分けることが、投資対効果を高める鍵となります。
自社に合った営業AIエージェントの導入を検討されている方は、ぜひ一度ご相談ください。小規模な業務から試験導入し、現場への影響や効果を検証しながら活用範囲を広げることが重要です。
