残業まみれの営業は、もう終わり。時間を奪う営業作業をAIで置き換える

「AIツールをいくつも使っているのに、仕事が楽になった気がしない」
「プロンプトを試してみたけれど、なぜかイマイチな結果しか返ってこない…」

そんな経験はないでしょうか。

実は、その原因の多くは「ツールの数」でも「プロンプトの質」でもなく、自分の業務を正しく整理できているかどうかにあります。

業務の設計さえできれば、どんなAIツールを使っていても成果が格段に変わります。

今回は、利用者数No.1*のAI活用コミュニティ「SHIFT AI」で開催された会員向けオンラインウェビナー「残業まみれの営業は、もう終わり。時間を奪う営業作業をAIで置き換える」の内容の一部を特別公開します。

※ GMOリサーチ&AI株式会社調べ ■調査項目/調査時点（2025年2月）における累計登録者数 ■調査対象/企業が運営するAI活用事例や実践ノウハウなど、ビジネス目的でのAI活用に関する講義を提供するコミュニティサービスを対象とし、講義を行わないネットコミュニティや個人運営のコミュニティ、ビジネス目的以外のコミュニティサービスは対象外とする

【※このウェビナーは終了しました。最新の参加案内はコミュニティ説明会でご案内しています。】

ウェビナー概要

このウェビナーの内容は以下のとおりです。

• AIツールを増やしても楽にならない本当の理由（「ツール貧乏」の正体）
• 業務を細かく分解してAIに任せるための考え方
• AIに「顧客の立場」を演じさせるシミュレーション活用の基本
• 明日から実践できる「1番つらい10分」をなくすためのネクストアクション

営業業務にAIをどう組み込むか迷っている方は、ぜひ本編をお読みください。

AIツールを増やしても楽にならない理由

ChatGPTやClaude、Geminiなど複数のAIツールを使っているのに「楽になった実感がない」と思っていませんか。

その正体は、ツールの数や種類ではなく、「業務を正しく分解できているか」という設計の問題にあります。

AIへの指示が曖昧だと、出力も曖昧になる

AIというツールは、整理された仕事にしか対応できません。

「なんとなく資料を作ってほしい」という曖昧な依頼に対して、AIは曖昧な出力しか返してくれないのです。

これはツールの性能の問題ではなく、指示する側が「何をどう任せるか」を設計できているかどうかの問題です。

良いプロンプトを使っても成果が出ない

SHIFT AIのウェビナーをはじめ、インターネット上にはさまざまなプロンプトが公開されています。

しかし、それを使っても「イマイチ」と感じることはないでしょうか。

どんなに優れたプロンプトであっても、自分自身の業務や悩みを言語化できていなければ、出力の質は上がりません。

ツールを増やす前に、まず自分の仕事を「ちぎって」細かく分解することが、AIを使いこなす出発点になります。

営業職のリアルな悩みをその場でコンサル

フィールドセールス担当の会員・うっしーさんが登壇し、AI講師がリアルタイムでヒアリングと解決策の提示を行いました。

「データは集めているが活用できていない」という営業職の典型的な悩みが、対話を通じて浮き彫りになりました。

悩み①複数ツールを使っても業務フローが完成しない

うっしーさんはフィールドセールス・コンサル担当として、ChatGPT・Claude・Perplexity（パープレキシティ）・Notebook LMなど複数のツールを使用しています。

しかし「ツール貧乏になっている」「相談データを集約・活用したいが仕組みが作れていない」という2つの課題を抱えていました。

具体的な営業フローは以下のとおりです。

• 事前準備：会社情報の調査、2〜3パターンの仮説作成
• 1回目の訪問：フローチャート形式のヒアリングで仮説を検証
• 2回目の訪問：ヒアリング内容をもとに企画提案を実施

この流れ自体は丁寧に設計されているように見えますが、講師のヒアリングを通じて、仮説検証の精度と、ヒアリング後のデータ活用に課題があることが明らかになりました。

悩み②商談データが「振り返って終わり」になっている

うっしーさんは商談を録音しており、データとして蓄積しています。

しかし「貯めてみて、振り返って、終わり」という状態になっており、次の提案への活用サイクルが回っていませんでした。

業務を並べて「見える化」したことで、自分では気づいていなかった課題が浮かび上がってきました。

「点」で使っているAIを「線」として繋げるということが、受注率向上のカギになります。

営業×AIの基本的な活用アプローチ

業務を細かく「ちぎって」分解すると、「ここはAIに任せられる」「ここは人がやるべき」という判断が自然につきやすくなります。

すべてをAI化しようとするのではなく、人とAIの役割を明確に分けるのが、効率化の近道です。

ウェビナーでは、さらに踏み込んだ実践的な応用方法も詳しく紹介されています。

AIに「顧客側の立場」を演じさせる

事前準備の仮説作成において、「自分の考えをAIに確認させる」だけでなく、AIに顧客側の立場で考えさせるアプローチが有効です。

例えば「あなたはこの会社の部門担当者です。どんな経営課題を持っていますか？」と問うことで、自分目線では気づきにくい潜在的な悩みが見えてきます。

AIを複数の役割に分けてシミュレーションする

商談の場には、決済者・現場担当者・経理部門など、さまざまな立場の人が関わります。

それぞれの立場をAIに演じさせて議論させることで、「現場はOKだが、役員がNOと言いそうな部分」を訪問前に洗い出すことができます。

実際の訪問が1〜2回であっても、AIとのシミュレーションで10回分の仮説検証を積み重ねることができれば、提案の質は大きく変わります。

「AIに任せる部分」と「人が担う部分」を見極める

うっしーさんが最も負担を感じていた業務は「企画書作成」でした。

特に、情報の取捨選択と体裁を整える作業に時間がかかっていました。

業務を細かく分解すると、以下のように整理できます。

• ヒアリング内容のまとめ：AIに任せやすい部分
• テーマ選定・目的・趣旨のすり合わせ：人とAIが協力する部分
• 社内事例の調査・選定：社内規定の制約により人が担う部分
• 情報を整理してスライドに落とし込む：AIに任せやすい部分

「人がやらなくていいところをAIに渡す」という発想の転換が、効率化の第一歩になります。

まとめ：営業職がAIで変わるための出発点

「ツールが足りないから成果が出ない」のではなく、「業務を分解できていないから、AIをうまく使えない」という課題が明確になりました。

ツールの選択肢が広がり続ける今、重要なのは「どのツールを使うか」よりも、「自分の業務のどこをAIに任せ、どう設計するか」という視点です。

すべてをAI化しようとすると、導入のハードルが上がり、挫折しやすくなります。

まずは「明日10分楽になる業務」を1つ選ぶことが、変化の出発点です。

SHIFT AIでは、このウェビナーのように実際の業務課題をもとにしたリアルな活用事例や、ビジネスにAIを組み込むための実践的なノウハウを、コミュニティの場で継続的に共有しています。