営業におけるAIの活用方法9選！知っておきたいAI活用の営業管理術

公開日：2025.12.11　/　更新日：2025.12.11　/　AI

AIの活用は営業の現場でも急速に進んでおり、AIによる業務効率化や成果最大化に向けた取り組みが注目されています。

従来の感覚や経験に頼った営業スタイルから、データに基づいた戦略的なアプローチへと進化するなか、AIは営業プロセスのあらゆる場面で力を発揮する点で大きな変革をもたらしているのが現状です。

本記事では、営業活動を支援するAIの活用方法を9つに厳選して紹介し、AI活用がもたらすメリットについて解説します。

また、記事内では「入力しないSFA」として現場レベルでのAI活用が容易に進められる「GENIEE SFA/CRM」についてもご紹介。

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AIを活用した営業活動とは

AI営業とは、顧客情報や商談履歴、Webアクセスログなどの膨大なデータをAIが解析し、最適なタイミングで最適な提案を行うのを可能にする営業手法です。

例えば、AIが過去の購買データをもとに「成約確度の高い顧客」を自動でリスト化したり、過去のやり取りを分析して「次に送るべきメールの内容」を提案してくれたりします。

また、AIはSFA（営業支援システム）やCRM（顧客管理システム）と連携し、顧客との接点履歴を一元管理し、見込み顧客の温度感の可視化も実現可能です。

さらに、AIによる自動化は、リードスコアリングやレポート作成、日報の自動入力などのルーチン業務の削減にも効果的です。

営業担当者がより付加価値の高い業務に集中できる環境を整えれば、生産性と顧客満足度の向上を同時に実現できます。

現状では、顧客とのコミュニケーション・商談では人間が優位な面も目立ちますが、代替できる分野におけるAIを活用した営業活動は、業務の効率化だけでなく、営業戦略そのものを大きく変える可能性を秘めているといえます。

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営業AI活用における課題と個人情報保護の基準

営業活動にAIを導入すれば効率化や高度な分析が可能になりますが、安全に活用するために「倫理的・技術的な課題」や「個人情報保護」について以下のポイントを把握した上で対応する必要があります。

【倫理的・技術的な課題】

顧客データや購買履歴など個人情報を扱う営業活動におけるAI利用では、以下の課題を意識した適切な管理体制が必須です。

課題	概要
バイアス（公平性）の問題	・AIは過去のデータを学習するため、例えば特定の属性の顧客を過度に優遇していた履歴があると、同じ偏りを再生産するリスクがある・偏りを解消しないままAIを活用すると、営業判断の公正性を損なう可能性が高まる
透明性と説明責任の確保	AIが「この顧客は成約見込みが高い」というスコアを出したとき、その根拠や判断ロジックを営業担当者や関係者が説明できるようにしておく必要がある
データ品質の維持	不正確・不完全・古いデータをAIに学習させると、予測や提案の精度が大きく落ちる場合がある

【個人情報保護】

営業AIでは、顧客の氏名、連絡先、購買履歴などの個人情報を扱う場合が多いため、個人情報の保護に関する法律（個人情報保護法）および関連のガイドラインに沿って運用する必要があります。

法とガイドラインに基づいた運用項目	概要
利用目的の特定と同意	個人情報を収集・分析・AI学習に使う場合、その目的をあらかじめ明確にし、必要に応じて顧客から同意を得るか、またはプライバシーポリシーなどで適切に公表する必要がある
安全管理措置の実施	データの漏洩や不正アクセスを防ぐため、アクセス制限、暗号化、ログ管理、委託先管理など、技術的および組織的な安全管理措置を講じなければならない
仮名加工情報・匿名加工情報の活用	顧客個人を特定しない分析のみでよければ、氏名などの識別情報を削除または置き換えた「仮名加工情報」や「匿名加工情報」に加工した上でデータを扱うと、個人特定リスクを低減できる
第三者提供の制限	仮名加工情報や匿名加工情報を第三者に提供する場合、それが個人を特定しうる情報に戻らないよう、慎重に取り扱わなければならない

営業AIを導入するなら、上記のような倫理・法令・技術面の基準をしっかり押さえておくと、結果的に企業の信頼を守り、長期的な成果につながります。

出典：AI・データの利用に関する契約ガイドライン平成 30 年 6 月経済産業省

出典：個人情報保護法

営業活動にAIを活用するメリット

営業活動にAIを活用するメリットはおもに以下の3点です。

誰でも同じレベルで営業できる体制を整える
仕事のムダをなくし、成果を上げる
データに基づいた戦略立案

ここでは、上記のメリットについて解説します。

誰でも同じレベルで営業できる体制を整える

AIを活用すれば、営業担当者の経験やスキルに左右されない「成果の出せる営業体制」を構築可能です。

過去の商談データをAIが分析し、成約につながるアプローチやタイミングを可視化すれば、誰でも再現性のある営業を実行できます。

また、AIによるリードスコアリング機能により、見込み度の高い顧客に優先的にアプローチできるため、経験の浅い担当者でも効率的に成果を上げられます。

属人化を防ぎ、チーム全体の営業力を底上げできるのが、AI導入の大きなメリットです。

仕事のムダをなくし、成果を上げる

営業活動にAIを導入すると、営業担当者のムダな作業時間を大幅に削減し、成果につながる業務に集中できるようになります。

例えば、顧客情報の入力やリードの選別、進捗管理といった定型業務をAIが自動で処理するフローを構築すれば、人手に頼らず正確かつスピーディに定型業務を進められます。

また、AIは過去のデータをもとに成約確度の高い顧客を優先表示し、最適なアプローチタイミングまで提案可能なため、無駄のない営業活動が実現可能です。

営業活動におけるムダを省き、最大限のパフォーマンスを引き出すスタイルの実現には、AIの活用が非常に有効といえます。

データに基づいた戦略立案

営業戦略の立案にもAIを活用すれば、「勘や経験」ではなく、「客観的なデータ」に基づいた意思決定が可能になります。

AIは、過去の商談データや顧客の行動履歴、購買傾向、Web閲覧履歴などを自動で分析し、顧客ごとのニーズや反応傾向を可視化できます。

そして、導き出した情報をもとに最適なターゲティングや提案内容、アプローチタイミングを提案できるため、それを参考とした成約率・効率性の高い営業活動が実現可能です。

また、AIが導き出すインサイトを活用することで、個別顧客に対するパーソナライズ営業も容易になります。

営業担当者の経験に依存せず、一人ひとりに最適化された提案が可能となるため、顧客満足度の向上にも寄与できるのがAIの強みの一つです。

営業におけるAI活用方法10選！おすすめツールや活用シーンをご紹介

営業におけるAIの活用方法9選！

ここでは、以下の営業に関するさまざまな業務・分野におけるAIの活用方法について解説します。

予実予測の高度化：案件の受注確度や将来売上の自動予測
リードスコアリング：優先的に追うべき見込み客の自動判定
行動分析とネクストアクション提案：成功パターンに基づく次の一手推奨
商談分析とフィードバック：会話内容のテキスト化と改善点の提示
自動化と入力負荷軽減：データ入力やタスクの自動生成
クロスセル・アップセルの機会抽出：既存顧客への最適な提案時期の特定
離脱リスクの早期検知：顧客の離反傾向の自動アラート
コンテンツの最適化：顧客に合わせた最適な提案資料の推奨
営業教育・OJTの効率化：AIコーチング機能の活用

予実予測の高度化：案件の受注確度や将来売上の自動予測

営業現場では、売上の予測が担当者の経験や主観に頼りがちで、精度のばらつきが大きな課題となっています。

精度のばらつきを解消する手段として注目されているのが、AIによる「予実予測の高度化」です。

AIは、過去の商談データや顧客属性、営業活動履歴、現在のパイプライン情報などを学習し、各案件ごとの受注確度をリアルタイムで自動算出できるため、より客観的かつ高精度な予測が可能になります。

従来のように営業担当者の主観に依存せず、AIが最新の進捗状況をもとに受注確率を継続的に更新して、目標未達のリスクを早期に察知できます。

また、売上予測の精度が向上すれば、経営層による意思決定も迅速かつ的確に行えるようになり、持続的な成長を後押しする要素となるでしょう。

AIによる予実予測の高度化は、営業活動の信頼性を高めるだけでなく、企業全体のパフォーマンスを最大化するための重要な施策の一つです。

リードスコアリング：優先的に追うべき見込み客の自動判定

多くの企業がマーケティング施策を強化する中で、獲得できるリードの数も増加傾向にあります。

しかし、リードの数が増えるほど、どの顧客から優先的にアプローチすべきかの判断が難しくなり、結果的に商機を逃すケースも少なくありません。

そこで、顧客の優先順位を定める際にも役立つのがAIを活用したリードスコアリングです。

リードスコアリングとは、見込み客の属性情報や行動履歴に基づいて、購買意欲の高さを数値化し、優先順位を自動的に判定する仕組みです。

AIを活用して、Webサイトの閲覧履歴、資料ダウンロード、問い合わせ履歴、メール開封率などの複雑な行動データをリアルタイムに分析し、各リードに対してスコアを付与すれば、効果的な営業活動が可能になります。

また、スコアリングによって見込み度の低いリードを見極められるため、限られた営業リソースを本当に優先すべき顧客に集中させられます。

属人的な判断や経験に依存せず、客観的なデータに基づいた判断が可能になる点も、AIリードスコアリングの大きな魅力です。

行動分析とネクストアクション提案：成功パターンに基づく次の一手推奨

営業現場では、「次に何をすべきか分からず案件が停滞する」「成功ノウハウがベテランに属人化して共有されない」などの課題が常態化するケースは少なくありません。

業務の属人化を解消して、チーム全体の底上げを実現するにはAIによる行動分析とそれに伴うネクストアクションの提案がおすすめの手法です。

AIは、過去の受注案件における行動履歴や商談の進行状況を学習し、成功パターンを抽出します。

現在進行中の案件に対して、「3日後にフォローメールを送る」「次回訪問で確認すべき内容」といった、具体的かつ最適な次の一手を自動で提案してくれます。

そして、このAIの分析と提案により、特に新人や異動直後の担当者でも、過去の成功事例に基づいた行動を選択できるため、営業プロセスの標準化と成果の安定化が実現可能です。

AIによる行動分析とネクストアクションの提案は、再現性のある成果を実現するためにも、営業の現場におけるAI活用の重要な一手となり得ます。

商談分析とフィードバック：会話内容のテキスト化と改善点の提示

営業における商談の振り返りは、これまで担当者自身の記憶や感覚に依存して行われることが多く、上司からのフィードバックも主観的・抽象的になりがちでした。

そこで注目されているのが、AIを活用した商談分析とフィードバックの仕組みです。

AIは、オンライン商談や電話対応の音声データを自動で録音・テキスト化し、担当者と顧客の発言比率や会話のテンポ、トーン、頻出キーワードなどを定量的に分析します。

そして、分析結果に基づきAIは「ヒアリング時間が短い」「説明が一方的」「提案タイミングが遅い」などの具体的な改善点を可視化し、担当者にフィードバックします。

属人性の高かった商談の評価を客観的なデータで行えるため、誰でも安定したスキル向上を目指せる環境が構築可能です。

また、優れた商談の内容をナレッジとして蓄積・共有すれば、組織全体の営業スキルの底上げも期待できます。

新人でもベテランと同様のトーク構成や提案手法を再現しやすくなるため、営業成果の再現性が高まり、チーム全体のパフォーマンス向上につながります。

AIによる商談分析とフィードバックは、個人任せだった営業の振り返りをデータドリブンに変え、教育コストの削減、成果向上、ノウハウの形式知化を同時に実現できる強力な活用手段です。

自動化と入力負荷軽減：データ入力やタスクの自動生成

営業担当者の多くが抱える課題の一つが、SFAへの入力作業やタスク管理にかかる時間です。

メール対応や商談メモ、スケジュール登録などの事務作業に追われ、本来注力すべき顧客対応や提案活動の時間が削られてしまうことも少なくありません。

そこで役立つのがAIによる業務自動化です。

AIは、メールやカレンダー、電話の通話記録などをリアルタイムで読み取り、顧客情報や営業履歴を自動でSFAに登録可能です。

また、AIは商談の内容や進行状況を分析し、「〇日後にフォローメールを送信」「次回訪問で確認すべきポイント」など、必要なフォローアップタスクを自動生成・提示します。

AIによりタスク漏れや対応遅延を防ぐと、営業活動の精度が高まり、顧客満足度の向上にもつながります。

事務作業の負荷を減らし、より価値の高い活動にリソースを集中させるために、営業現場におけるAIの自動化活用は今後ますます重要になるでしょう。

クロスセル・アップセルの機会抽出：既存顧客への最適な提案時期の特定

営業活動において、既存顧客へのクロスセル・アップセル提案はLTVを高める重要な施策であり、ここにAIによる機会抽出を活用すればさらに成果を上げられるようになります。

AIは顧客の契約内容やサービス利用状況、問い合わせ履歴、サポートの内容などを継続的にモニタリングし、アップセル・クロスセルの可能性が高まったタイミングを予測し実施の提案が可能です。

例えば、「上位プランを提案すべきタイミング」や「関連製品への興味が高まっている兆候」などを検出し、営業担当者にアラートとして通知できます。

AIによるクロスセル・アップセルの機会抽出は、顧客の潜在ニーズを逃さず、タイミングを逃さない提案を実現するために、今後ますます導入が進むと考えられます。

離脱リスクの早期検知：顧客の離反傾向の自動アラート

営業やカスタマーサクセスの現場では、顧客が離れる兆候を見逃し、解約や失注が発覚するのは契約終了間際となるケースが少なくありません。

そこでAIを活用すれば、顧客の離反傾向をデータから自動的に検出し、アラートを出す仕組みを構築可能です。

AIによる早期アラートの仕組みにより、解約や失注の兆候を早期に把握できるため、適切なタイミングでフォローアップの実施やカスタマイズ提案、サービス改善の提案などを通じて売上減少のリスクを最小限に抑えられます。

AIによる分析は属人的な判断に頼らず、客観的なデータに基づいて対応の優先度を明確化できるため、対応の抜け漏れを防ぎ、組織として一貫した顧客維持戦略が実行できるようになります。

特にサブスクリプション型ビジネスや継続契約型の営業においては、AIによる自動アラートは今後ますます不可欠な仕組みとなるでしょう。

コンテンツの最適化：顧客に合わせた最適な提案資料の推奨

営業活動において、顧客に合わせた資料の準備は重要な業務の一つですが、業種や規模、商談フェーズごとに適切な提案資料を探すのは時間がかかり、担当者の負担にもなりがちです。

また、資料の選定や構成は営業担当者の経験値に左右されるため、提案の質にばらつきが出てしまうケースもあります。

顧客に合わせたコンテンツの最適化に役立つのが、AIを活用した「提案資料の自動選定・提示」です。

顧客の業種、企業規模、商談の進行状況などの情報をもとに、AIは過去の受注事例や提案資料を分析し、最も効果的だった資料を自動でレコメンドできます。

また、SFAやCRMに蓄積されたコンテンツライブラリと連携すれば、関連性の高い資料を即時に提示でき、誰でも高品質かつ説得力のある提案を行えるようになります。

提案資料の自動選定は、営業現場の効率化と提案の質向上を同時に実現できる、今後ますます注目されるAI活用の一つです。

営業教育・OJTの効率化：AIコーチング機能の活用

営業チームの成長には、充実した教育制度と育成のノウハウが欠かせませんが、実際にはリソース不足やOJTの属人化により、新任営業担当者の立ち上がりに時間がかかる課題が多く見られます。

少ないリソースの状況でも教育の効率化を実現する手段として注目されているのが、AIを活用した「AIコーチング機能」です。

AIコーチング機能は、担当者ごとの商談データやKPIの達成状況を分析し、その人の強み・弱みを自動で可視化するものです。

例えば、「ヒアリング力が弱い」「クロージングが苦手」などの傾向を把握し、それに応じたロールプレイングシナリオや学習コンテンツを自動生成して提供できます。

また、AIは個別最適化されたフィードバックをリアルタイムに提供するため、指導のタイミングや内容が均一化され、教育の質が安定します。

マネージャーの負担も軽減され、チーム全体で効率よく営業力を底上げできる点が大きなメリットです。

AIによるコーチングは、営業教育の現場に革新をもたらすソリューションとして、今後ますます重要性を増していくでしょう。

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AI活用の営業管理術

ここでは、営業プロセス全体を効率化し、成約率と再現性を高めるための「AIを活用した営業管理術」を以下の3つの活用ポイントに分けて解説します。

案件の受注確度と売上予測の自動化
データ入力の自動化とタスク推奨
商談内容の自動分析とフィードバック

案件の受注確度と売上予測の自動化

従来の営業管理では、案件ごとの受注見込みや売上予測が、営業担当者の経験や主観に依存しているケースが多く、精度のばらつきや見込み違いによる計画のズレが課題となっていました。

そこで、属人的な営業予測を脱却し、客観的かつリアルタイムな数値管理を実現する手段として、AIによる予測自動化が注目されています。

AIは、過去の類似案件データや営業活動の履歴、顧客属性、案件の滞留期間などの情報を学習し、SFAに入力された最新データに基づいて、個別案件の受注確度や、パイプライン全体の将来売上を自動的に算出できます。

AIによる予測の自動化で特に期待できる効果は以下の通りです。

受注確度のスコアリングによる判断基準の統一
売上予測の精度向上と目標管理の強化
営業会議・マネジメントの効率化

属人性に頼らない再現性の高い営業体制を構築したい企業にとって、上記の効果が得られるAIによる予測の自動化は必須の営業管理手法といえるでしょう。

データ入力の自動化とタスク推奨

SFAやCRMへの情報入力を手作業で行うと担当者の負担増大・ミスの誘発などのデメリットがありますが、この作業をAIにより自動化すれば以下のような効果が期待できます。

事務作業の時間を大幅に削減
入力ミスや情報の抜け漏れを防止
最適なタイミングでの提案が実現

AIによるデータ入力の自動化とタスク推奨は、営業活動全体の効率化を促進し、組織のパフォーマンス向上に直結する重要な施策です。

商談内容の自動分析とフィードバック

営業成果を向上させるには、商談の内容を客観的に分析し、改善すべきポイントを明確にするのが効果的な手法であり、その際にAIを用いるとさらに効果的な分析とフィードバックが実施できます。

分析とフィードバックにAIを活用する際には、まずオンライン商談や電話の会話内容をAIで文字起こしし、そのデータを以下の観点から多角的に整理するのが基本的な流れとなります。

顧客と営業担当者の発言比率
会話のテンポやトーン
頻出キーワード
質問と回答のやりとりのタイミング　など

AIによる分析の最大の特長は、営業パフォーマンスを数値化・可視化できる点です。

例えば、商談時間のうち話している割合が営業担当者に偏っていないか、顧客の関心が高まる話題は何か、提案の切り出しタイミングは適切かなどのポイントを明確に把握できます。

そして、AIは得られた分析結果をもとに、担当者一人ひとりに対して「どのような話し方を改善すべきか」「どのフェーズで提案を強化すべきか」といった具体的なフィードバックを自動で提示できます。

AIによる商談分析とフィードバックは、個人のスキルアップとチーム全体の成果向上を両立させるために役立つ活用方法です。

AIを活用して営業管理を業務効率化するならGENIEE SFA/CRM（ちきゅう）

営業管理の効率化を目指すうえで、AIによる支援機能を備えたSFA/CRMの導入は非常に有効です。

そのなかでも特におすすめなのが、GENIEEが提供する「GENIEE SFA/CRM」です。

GENIEE SFA/CRMは、営業担当者の業務負担を軽減し、商談に集中できる環境を整えるために、AI技術を積極的に活用した営業支援ツールです。

特に以下の2つの機能が、営業現場の生産性向上に大きく貢献します。

機能	概要
AIが過去履歴から次の一手を自動提案	蓄積された営業履歴や商談データをAIが分析し、案件ごとに次に取るべきアクションを自動でレコメンドできる
商談を録音するだけで報告・議事録・入力が完了	オンライン商談や通話内容を録音するだけで、AIが内容を自動でテキスト化し、議事録の作成からSFAへの情報登録まで一括で対応するため、営業担当者はわざわざ手入力をする必要がない

上記の機能を通じて、GENIEE SFA/CRMは以下のような効果を営業部門にもたらします。