生成AIで営業活動を効率化。活用事例とメリット・デメリットを解説

生成AIとは

生成AIは、人工知能（AI）が自らデータを学習し、情報を最適な形で作成する支援ツールです。これにより、テキストや画像、音楽、動画など、多様なコンテンツを自動で生成できます。

なかでもFAQ自動生成は、さまざまな場面で業務効率化が期待できるツールです。例えば、チャットボットでマニュアルに記載されているキーワードを入力すると、関連個所をすぐに探し出したり、条件を入力するとメール文案作成したりと、従来の作業を大幅に短縮できます。

人材が不足している企業にとって、効率的に業務に対応し、生産性を向上することは重要課題です。DX推進の一環としても、人手不足の解決策としても、生成AIは多くの企業から注目を集めている新たなテクノロジーです。

生成AIを営業におすすめする理由

営業職はフィールドセールスとインサイドセールスに大きく分けられ、業務内容は顧客開拓、商談、資料作成、社内調整など、多岐にわたります。

このように幅広い業務を抱える営業部門こそ、生成AIの利用に大きな可能性があります。FAQ自動生成を導入すれば、営業担当者が本来注力すべき商談や顧客対応に集中でき、営業力向上にもつながります。AIは単なる作業効率化のツールではなく、チームの知見を共有し、成果を最大化するための支援役でもあるのです。

営業での生成AI活用事例とメリット

商談前後のプロセスを事例に、生成AIの活用方法を解説します。

情報収集・調査

まず、提案する内容の情報収集・調査を始めます。

• これまでの対応内容と経緯の確認
• 営業する製品についての質、評価、メリット、デメリットの確認
• 想定される販売数や規模、納期などの段取りの検討
• 業界のトレンドや予測の確認

確認したい内容を生成AIのFAQ自動生成で問えば、回答を得られます。これらの情報を押さえることで、商談がスムーズに進む手助けとなるでしょう。

そのほか、生成AIに商品のマニュアルやカタログを読み込ませると要約をする、などさまざまな使い方が考えられます。

分析

営業先となる企業や担当者について分析します。例えば、SFAやCRMと連携することで、蓄積された顧客データを活用し、売上や取引履歴を引き出すことができ、ターゲット情報の整理に役立ちます。

さらに、生成AIがSFAやCRMに蓄積された顧客データを活用できれば、取引履歴や購入傾向を効率的に把握できます。自社にしかない顧客情報を丁寧に分析することで、戦略的なアプローチへと近づくでしょう。

シミュレーション

生成AIの調査で得た情報をもとに、役割を与えます。例えば「あなたは、ABC業界No1会社のマーケティング部の課長です。」と設定し、AIと対話しながら商談の練習を行うことで、実践的なスキルを磨けます。
従来の研修よりも柔軟かつ効率的にトレーニングができるため、商談の精度が向上し、成約率アップにもつながるでしょう。

営業活動の振り返り

報告書の要点を入力すれば、文書が自動生成され、時間を節約できます。また、商談時の音声を録音しておけば、議事録化することもでき、チーム全体のナレッジ共有にも活用できます。こうした仕組みを整えることで、後の振り返りや改善にも役立ち、営業プロセス全体の変革につながります。

営業で生成AIを使う3つのデメリット

生成AIを使う場合、注意事項があります。

①生成AIが嘘をつく「ハルシネーション」

事実とは異なる内容を出力することがあります。これを「ハルシネーション」と呼びます。特に営業の場面では、誤った情報をもとにした提案や戦略を行うと、成果や信用に大きな影響を及ぼす可能性があるため、注意が必要です。AIが生成した情報が、実際には事実にもとづいていないことがあります。必ず人間のチェックを経て使用することが重要です。

②適切な指示文「プロンプト」が必要

生成AIに対して指示や質問を与えるためのテキストです。

生成AIにとって不十分なプロンプトでは、期待通りの結果を得られないことがあります。AIから適切な情報を得るには、AIが理解できるように、知りたいポイントを漏れなくプロンプトに盛り込む必要があります。

③セキュリティ性が高い環境の確保

生成AIを活用する際には、取り扱うデータの機密性を保つためにセキュリティ性の高い環境を確保する必要があります。ChatGPTのような、無料でセキュリティ性が保証されていないシステムでは、顧客情報や商談内容などセンシティブな情報を入力することは、情報漏洩の危険があります。

営業で使うには検索拡張生成RAGがおすすめ

ChatGPTやOpenAIは、自社の詳細な顧客情報や製品情報などの、一般に流通していない質問には、正確に対応できません。顧客情報を参照できるようにするには、情報漏洩のリスクが低い環境で、データベースに安全に情報を格納する必要があります。

検索拡張生成RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、高度な回答を生成する機能強化のフレームワークです。機械学習モデルが、クラウド上のデータベースから関連情報を検索し、ユーザーの質問に応じた適切な回答を生成します。そして、セキュリティ性の高い環境を構築し、データベースを配置します。そのデータベースに社内規定や、マニュアル、顧客情報など重要情報を格納すれば、生成AIで社外秘のマニュアルや顧客情報などを取り扱える安全な環境が構築できます。。これにより、顧客管理の効率化や商談準備の精度向上、創出される提案内容の強化が期待できます。

まとめ

生成AIは営業活動において、顧客情報の収集や商談準備、報告書作成などで活用できます。業務効率化を支援し、チームのスキルを底上げに期待ができます。業務に変革をもたらす一方、誤情報のリスクやセキュリティ対策も重要です。検索拡張生成RAGを活用すれば、信頼性の高い情報を効率的に参照でき、生成AIの効果をさらに高められます。生成AIを使えば、業務が効率化し、営業成績を向上させる一助になるでしょう。

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資料のトピック
● 利用したいファイルを添付し、ファイルの内容に沿ったさまざまな指示を出せる
● 質問に必要なプロンプトを自動生成できる
● FAQ機能で「業務に沿った回答」を生成できる

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2025年1月28日公開
2025年11月5日更新

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