営業向けAIの活用事例16選［＋成果を出すための34ツール］

私は何年も前から営業でAIを活用しています。

今はAI企業で営業チームを運営する立場ですが、ご想像の通り、営業活動にはAIツールをフル活用しています。

エンタープライズ向けチャットボットも使いますし、複雑なAIエージェントも使います。シンプルなAIスケジューリングツールも活用しています。

すべてに役割があります。

社内で実践しているだけでなく、何百社もの企業が独自のAI営業プロセスを立ち上げるのを支援してきました。

この記事では、営業でAIを活用する最も簡単で効果的な方法をまとめました。

1. ミーティングのスケジューリング

これは最も簡単に始められる分野です。

もし営業担当者がまだ手作業でミーティングを設定しているなら、今すぐ自動化しましょう。

すでに自動化している場合は、さらに賢くプロセスを進化させるタイミングです。

多くのAIツールには、既存のカレンダーシステムと連携できるスケジューリング機能が備わっています。

これらのツールは、カレンダーの空き状況管理、候補日時の提案、パーソナライズされた招待の送信など、スケジューリングを自動化します。

また、AIツールはミーティング予約前にリードの絞り込みも可能です（詳細は後述します）。

おすすめツール

• Clara — 必要なやり取りを自動でこなすバーチャルスケジューリングツール
• AIチャットボットとCalendly連携（または他のスケジューリングツール）

コツ・ポイント

• AIスケジューリングツールはチームのカレンダーと完全に連携させ、ダブルブッキングや予定の衝突を防ぎましょう
• 顧客対応の種類ごとにパーソナライズされたミーティングテンプレートを用意し、予約をさらに効率化しましょう

2. 売上予測

売上予測は計画やリソース配分に不可欠ですが、手作業では精度が低かったり時間がかかったりします。

AI搭載の予測ツールは、過去の売上データや市場状況、リアルタイムのパイプライン情報を分析し、勘に頼らない予測を実現します。

これらのツールはより正確な売上予測を生成し、チームがデータに基づいた意思決定や戦略の調整を行えるようにします。

AIはパターンやトレンドを早期に発見できるため、素早い対応が可能です。

おすすめツール

• Anaplan — 売上予測機能を備えたビジネスプランニングソフトウェア
• Clari — AIによる意思決定支援と営業実行を複数チャネルで提供
• Gong.io — インターネットで人気の高い営業ツールのひとつ
• Salesforce Einstein — AIによるインテリジェンス予測機能を搭載

コツ・ポイント

• 非営業指標（市場動向や顧客の声など）も定期的にデータへ反映しましょう
• AIを活用して複数の予測シナリオを作成し、さまざまな市場状況に備えましょう

3. リードの絞り込み

これはAIリード獲得の中核となる部分です。

リードが4倍に増えても、質が低ければ意味がありません。営業チームに大量の質の低いリードを処理させるのは大きな無駄です。

十分なリードがある場合、選別ステップが最も重要になります。

リード選別をAIに任せるのが不安な方へ、実際の事例を紹介します：多くのクライアントがAIによるリード選別の方が人間より優れていると評価しています。

なぜか？人間は細部にこだわりすぎることがあり（「バイクシェディング」で検索してみてください）、パターン認識もAIほど得意ではありません。

AIは正確で、しかも使い込むほど精度が上がります。

予算、用途、会社規模、業界、意思決定者の役割、エンゲージメントレベル、課題など、あらゆる条件で異なるフローを設計できます。

そしてユーザーに何かリターンを用意するのも忘れずに。業界別のインサイトレポートや性格診断の結果、リード獲得を10倍にする方法を解説した動画などが考えられます。

おすすめツール

• AI対応CRM（Hubspot、Salesforce、Zendeskなど）— 最近はほとんどのCRMにAI拡張機能がありますが、すべてが優れているとは限りません
• Exceed.ai — リードとの会話自動化に特化したツール
• Conversica — マーケティング・営業チームを支援するRevenue Digital Assistantを提供
• LeadCrunch — リード管理・需要創出向けB2Bツール

コツ・ポイント

• セグメントごとにカスタムスコアリングモデルを作成しましょう

4. リードのスコアリング・セグメント分け・振り分け

AIでリード獲得を行うなら、スコアリングシステムも導入しましょう。どのようにスコア付けするかは自由です。

リードがホット・ウォーム・コールドかによって、AIエージェントに異なるフォローアップ戦略を指示できます。

たとえば、ホットリードなら営業責任者に電話を促すSMSを、コールドリードには自動（かつパーソナライズされた）メールを送るなどが考えられます。

リードをセグメント分けすれば、AIエージェントが適切な担当者にリードを振り分けてくれます。

大口案件はCROに、LATAM地域の案件はスペイン語対応の営業チームに振り分ける、といった運用が可能です。

おすすめツール

• MadKudu — PLG企業向け。行動データや企業属性データでリードをスコアリング
• Clearbit — リードデータを充実させてセグメント分けを支援
• Segment by Twilio — 複数ツールのユーザーデータをリアルタイムで取得（振り分けに最適）

コツ・ポイント

• まずはAIツールにクリーンな過去のCRMデータを入力しましょう
• ページ閲覧やプロダクト利用などの行動シグナルでリードをスコアリングしましょう

5. ミーティング内容の要約

ミーティングの要約を手作業で書くのは、すでに自動化しておくべき作業です。時間を浪費しますし、人間はミスもします。

AI搭載ツールは、会話の書き起こしを分析し、重要なアクション項目や決定事項、フォローアップを自動で要約できます。

これらの要約はCRMなどの営業システムに連携でき、チームは最小限の手間で最新情報を把握できます。営業担当者は次のアクションに集中でき、事務作業に追われることがなくなります。

おすすめツール

• Otter.ai — AI機能も備えた有名な文字起こしツール
• Fireflies.ai — ミーティングノートやアクション項目向けの文字起こしツール（知名度はやや低め）
• AIチャットボット — 何度も言いますが、何でもこなします！

コツ・ポイント

• 単に会話を要約するだけでなく、AI生成の要約を次のアクションや顧客の課題にフォーカスしてカスタマイズしましょう
• ツールがCRMと連携して、要約が自動的に正しいアカウント記録に添付されるようにしましょう

6. アカウント情報の要約

社内ではこの作業を担うAIエージェントがいくつか稼働しています。

カスタマーサクセスチームが使うボットは、クライアントアカウントの全情報（ヘルプデスク、プロダクトトラッカー、Apolloなど）と主要指標を収集します。

CS担当者はアカウント情報が必要なとき、AIエージェントに聞くだけで必要な情報がすべてまとまった要約として取得できます。

さらに週次・月次のアップデートもSlackで自動配信されます。なかなか便利です。

アカウント管理には多くのデータ収集と整理が必要なので、AIに任せるのが理想的です。

おすすめツール

• Clari — Clari Copilotがこの作業をサポート
• Gong.io — 有名な「収益インテリジェンス」プラットフォームも同様の機能あり
• AIチャットボット（ChatGPTや自社専用AIエージェントなど、私たちが日常的に使っているもの）

コツ・ポイント

• アカウントの健全性スコアの自動生成をAIに任せ、リスクの高いアカウントを簡単に特定しましょう
• 契約更新や大きな契約変更など、重要なアカウント情報をAIで自動的にフラグ付けしましょう
• CRM内で自動トリガーを設定し、重要なタイミング（例：更新前や四半期レビュー前）でアカウント要約を生成することで、営業担当者が常に最新情報を把握できるようにしましょう
• AIで要約内に、未対応のサポートチケットや契約更新日など、具体的なアクション項目を強調表示し、優先的なアプローチを促しましょう
• アカウントの複雑さに応じて要約フォーマットをパーソナライズしましょう

7. アウトバウンド

これも可能な限り自動化している営業業務のひとつです。

アウトバウンド営業は時間がかかりがちですが、AIを使えばより効率的かつ個別対応が可能です。

AI搭載ツールは、見込み客データを分析し、各個人に響くターゲットメッセージを自動作成してアプローチを自動化できます。

見込み客の業種、エンゲージメント履歴、関心などのデータを分析することで、AIツールは一人ひとりに響くパーソナライズされたメッセージを作成できます。

また、最適なタイミングでのアプローチを自動化し、チームが見込み客と最もつながりやすいタイミングで接触できるようにします。

Venli Consulting Groupの代表、Marcus Chan氏はこう語ります。「AIは非常にパーソナルかつ的確なガイダンスを提供してくれるので、常に最適な提案ができ、無理な売り込みは不要です。」

例えば：当社のパーソナライズされたアウトバウンドボットは、見込み客の会社規模や業種を調べ、その人専用のメッセージを生成してメール送信します。

おすすめツール

• Outreach.io — 収益チーム向けの「営業実行プラットフォーム」
• Salesloft — 「収益オーケストレーションプラットフォーム」
• アウトバウンド自動化機能を備えたAI搭載CRMシステム（すでにご紹介済み）
• AIチャットボット（いつものように）

コツ・ポイント

• 各見込み客の独自のエンゲージメントパターンや行動を追跡し、最適なアプローチタイミングを検出する
• 競合他社の動きを分析し、リアルタイムで自社の優位性を強調するアプローチを調整する
• AI主導のA/Bテストを設定し、異なるメッセージスタイルやアプローチタイミングを試し、リアルタイムのインサイトを活用して今後のキャンペーンを最適化する

8. ビジネスケースの構築

見込み客に響くビジネスケースを作るには、関連データを集め、明確なROIを示すことが重要です。

AIは見込み客の具体的な課題や市場での立ち位置を分析し、提案を強化するための個別インサイトを提供します。

財務モデルの実行や競合分析など、AIを活用することで、提案が推測ではなくデータに基づいたものになります。

これにより、営業チームは見込み客の目標に合ったパーソナライズされた説得力のある提案を作成でき、自社のソリューションが最適な理由を明確に伝えられます。

おすすめツール

• Clay — 当社が推奨するデータエンリッチメントツール
• Crayon — 強力なビジネスケース作成に特化した競合情報ツール
• ChatGPT またはカスタムAIチャットボット

コツ・ポイント

• AI主導のビジネスケースに、類似顧客の事例やベンチマークを組み込んで信頼性を高める
• AIを使ってさまざまな財務シナリオ（例：価値実現までの期間短縮、コスト削減）をモデル化し、見込み客が自社の目標に最も合うシナリオを選べるようにする
• AIインサイトを見込み客の特定KPIに合わせて調整する

9. 競合分析の実施

当社の競合分析用AIエージェント？その名も「Competitive Intelligence Bot」です。

プロダクトマーケティングチームはこれを使って主要競合他社の最新情報や分析を取得しています。Company Xの動向を尋ねると、その会社のウェブサイトをクロールし、新機能、価格変更、連携、パートナーシップ、コンテンツマーケティング戦略などを調べてくれます。

これを毎週自動で行うため、長期的な競合情報の蓄積が可能です。

AIツールは、競合他社の価格調整、マーケティングキャンペーン、顧客レビューなどの動きをリアルタイムで監視できます。

こうしたインサイトにより、価格調整や製品内容の見直し、市場の隙間発見など、面倒なリサーチなしで戦略を柔軟に調整できます。

おすすめツール

• Crayon — 先述の競合情報ツール
• Klue — 類似機能を持つ競合支援ツール
• Botpress — 自社利用例としてご紹介

コツ・ポイント

• AIツールを使い、直接の競合だけでなく、今後市場を変える可能性のある新興企業や市場動向も監視する
• 競合インサイトを活用し、事前提案や新機能リリースなど、データに基づいた対抗戦略を立てる
• 競合データの定期的なレビュー体制を確立する

10. 価格最適化

AIはインテリジェンスです。単純作業の自動化だけではありません。

価格設定は収益に大きな影響を与えますが、利益を最大化しつつ競争力を保つのは難しいものです。

AI主導の動的価格モデルは、市場需要、競合価格、顧客行動に基づきリアルタイムで価格を調整します。

これにより、競争力を維持しつつ収益を最適化できます。

機械学習の力を借りて、AIは将来の価格動向も予測し、市場の変化に先回りして戦略を調整できるようにします。

おすすめツール

• PROS — 価格最適化・管理ソフトウェア（今は何でも揃っていますね）
• Zilliant — 価格・営業最適化に特化したツール
• カスタムAIモデル — 専用ツールが不要な場合、チャットボットやAIエージェントでも簡単に対応可能

コツ・ポイント

• AIを使い、セグメントやチャネルごとに異なる価格戦略をテストする
• 動的価格設定が顧客満足度を損なわないよう、顧客のフィードバックを継続的に監視する

11. 顧客感情の分析

顧客が自社ブランドにどう感じているかを理解することは、営業成績向上に不可欠です。顧客レビューやSNS投稿、その他のフィードバックを分析し、感情を判定するAIツールも多数あります。

こうしたインサイトは、メッセージの調整や顧客対応の改善、製品課題への対応に活用できます。

NLPを活用したAIツールは、大量のテキストデータを処理するのに最適です。（人間がやりたい作業ではありませんよね）

おすすめツール

• Qualtrics Social Connect — 複数チャネルの会話を一元管理するツール（Instagram、WhatsApp、Facebookなど）
• AIエージェント — 非構造化会話を構造化データに変換する自然言語処理の真骨頂
• MonkeyLearn — 生テキストからデータを抽出するテキスト分析用機械学習プラットフォーム

コツ・ポイント

• 顧客ペルソナや市場セグメントごとに感情分析を分けて実施する
• ネガティブな感情が高まった際、AIが営業・サポートチームに即時通知し、離脱防止のための迅速な対応を可能にする
• 感情データと購買行動インサイトを組み合わせ、感情が高いときにアップセルの機会を特定する

12. リード獲得

Harvard Business Reviewによると、AIによるリード獲得はリード数を50%増加、関連コストを60%削減できるとのことです。

AIリード獲得を活用する企業は2種類：リードが多すぎる企業と少なすぎる企業です。

リードが少ない場合は、AIリード獲得システムでリードの発見と連絡に注力しましょう。

リードが多すぎる場合は、AIリード獲得でリードの選別と連絡に重点を置きます。

AIによるリード獲得は多面的です。リードリスト作成など、AI活用の方法は無限にあります。

質の高いリード獲得は営業成功の鍵であり、AIはそのプロセスをより迅速かつ正確にします。SNS、ウェブサイト訪問、メールのやり取りなど、さまざまなデータを分析し、成約見込みの高いリードを特定・優先順位付けします。

そして、質の高いAIツールがCRMと連携し（アウトバウンドも自動化）、営業チームは営業ファネルのほぼ100%を自動化できます。

おすすめツール

• Clearbit by HubSpot — HubSpotの機能で、連絡先データのエンリッチメントが可能
• AIエージェントまたはチャットボット — 当社もリード獲得にAIエージェントを活用しており、多くのクライアントやパートナーも同様です

コツ・ポイント

• AIに複数チャネルの顧客プロファイルを分析させ、リード行動のパターンを発見する
• AIを使い、さまざまなリード獲得戦略のA/Bテストを自動化する
• AIツールがマーケティング自動化プラットフォームと連携し、キャンペーンやタッチポイントごとにリードの動きを追跡できるようにする

13. 離脱予測

離脱を手作業で予測するのはほぼ不可能ですが、AIツールならインテリジェントな予測モデルを提供できます。

顧客行動パターンを分析し、不満やエンゲージメント低下の初期兆候を検出します。こうしたリスク要因を早期に特定することで、営業チームは離脱が起こる前に個別割引やターゲットアプローチなどの施策を講じられます。

おすすめツール

• ChurnZero — 顧客の製品利用状況や健康度、更新確率を可視化し、CXを個別最適化
• GainSight — ポストセールスの顧客体験を統合するカスタマーサクセスプラットフォーム
• CRM内のAI主導離脱予測機能 — 最近はほとんどのCRMに何らかの機能が搭載されています
• カスタムAIモデル — オールインワンを希望する場合に

コツ・ポイント

• エンゲージメントの低下や応答時間の遅延など、離脱の初期兆候を検知し、問題が深刻化する前に対処するための事前定義されたワークフローを用意します。
• 特定の顧客行動に基づいて、ターゲットを絞ったリテンションキャンペーンを展開します。たとえば、一定期間エンゲージメントがない顧客に割引を提供するなどです。
• 異なる顧客セグメントごとに最も効果的なリテンション戦略を追跡し、AIの推奨に基づいて継続的に最適化します。

14. ソーシャルメディア活動の監視

購買シグナルは企業のウェブサイトだけで発生するものではありません。ソーシャルメディアは顧客インサイトや購買シグナルの宝庫ですが、その動向を把握し続けるのは大変です。

幸いにも、AI搭載ツールを使えば、ブランドや製品、さらには競合他社の言及までソーシャルメディア上で常に監視できます。

AIは顧客の感情を分析し、購買シグナルを見つけることで、営業チームが最適なタイミングで介入できるようサポートします。これにより、営業チームは適切な瞬間に見込み客とやり取りし、ソーシャル上の会話に合わせたメッセージを届けることができます。

おすすめツール

• Hootsuite Insights — 言及を属性（例：デモグラフィック、感情、センチメント）ごとに分類し、データを可視化します。
• Sprout Social — 定番のソーシャルメディア管理ツール
• Brandwatch — ソーシャルネットワークやインターネット上で適切なオーディエンスやチャンス、回避すべき問題を見つけるためのツールを提供します。

コツ・ポイント

• AIツールを設定して競合他社の言及も追跡し、競合に不満を持つ潜在顧客を見つけてアプローチの機会を特定します。
• AIシステムをトレーニングし、購買意欲に関連するソーシャルメディアの言及（例：製品への問い合わせや競合への不満）を優先的に検出できるようにします。

15. 顧客行動の分析

営業チームにとって、顧客行動の理解はAI主導の営業戦略を磨く鍵です。AIツールを使えば、顧客の行動を追跡するだけでなく、サイト内の動きや特定商品のエンゲージメントなど、リアルタイムでパターンを発見できます。

これらのインサイトにより、営業チームは一般的な提案を超えて、最適なタイミングで適切な顧客とつながることができます。

おすすめツール

• Spark AI from Mixpanel — 自然言語クエリを実用的なレポートに変換するMixpanelの機能
• Amplitude AI — ウェブとモバイル両方に対応したリアルタイムデータ分析ソフトウェアで、訪問者の行動データを分析します。

コツ・ポイント

• AIを活用して、顧客が「何をしているか」だけでなく「いつしているか」も追跡します。
• ウェブサイト、モバイルアプリ、ソーシャルメディアなど様々な接点からAIに新しいデータを継続的に取り込み、行動モデルを洗練させます。

16. パーソナライズされた商品情報の提供

消費者行動を予測してパーソナライズされた商品を提案することは、AIのビジネス活用の主要な用途の一つです。

AI搭載のチャットボットやバーチャルアシスタントは、顧客にリアルタイムでパーソナライズされた商品情報やおすすめを提供し、購入判断をサポートします。

購入履歴や行動に基づいて追加の商品やサービスを提案することで、平均取引額を増やすことができます。

パーソナライズはコンバージョン率向上の鍵であり、AIはその分野で大きな力を発揮します。顧客行動や購入履歴、好みを分析することで、AI搭載システムはリアルタイムで個別に最適化された商品提案を行えます。

パーソナライズされた会話型AIは顧客体験を向上させるだけでなく、アップセルやクロスセルの可能性も高め、売上全体の増加につながります。

おすすめツール

• Botpress、またはその他のAIチャットボットやAIエージェントプラットフォーム

コツ・ポイント

• 動的コンテンツを活用し、閲覧履歴やカート放棄などリアルタイムの行動に基づいて商品提案を自動調整します。
• AIを設定して顧客プロファイルと在庫データをクロス参照し、商品提案がパーソナライズされているだけでなく、在庫があることも保証します。
• パーソナライズされた商品情報の異なるアプローチでA/Bテストを行い、最もコンバージョンにつながる方法を見つけます。
• Botpress AcademyでチャットボットやAIエージェント構築の基礎を学びましょう。

来月、AIエージェントを導入しましょう

AIツールを活用してビジネスを一歩先へ進める準備はできていますか？

リードの選別、アプローチの効率化、顧客対応のパーソナライズなど、営業プロセスの自動化は早ければ早いほど効果的です。

Botpressは、エンタープライズ向けの完全にオープンかつ拡張可能なAIエージェントプラットフォームです。私たちのスタックを使えば、開発者はあらゆる機能・ワークフローに対応したチャットボットやAIエージェントを構築できます。

当社の強化されたセキュリティスイートは、顧客データが常に保護され、開発チームによって完全に管理されることを保証します。

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または営業チームにお問い合わせください。

よくある質問

1. 営業におけるAIツールと従来型自動化の違いは何ですか？

営業におけるAIツールと従来型自動化の違いは、適応性にあります。従来型自動化は静的なif-thenルール（例：フォーム送信後の自動メール）を使いますが、AIツールはユーザー行動から学習し、意思決定を継続的に向上させます。

2. 営業プロセスにおいてAIエージェントと基本的なチャットボットの違いは何ですか？

AIエージェントは自律的に行動し、会話の文脈を理解し、質問を通じてリードを選別し、次に取るべきアクションを提案し、CRMと連携して案件の進行を促します。一方、基本的なチャットボットは単純なルールベースの問い合わせのみを処理します。

3. 営業でAIを導入するのに技術的な知識は必要ですか？

営業でAIを導入するのに技術的な知識は必須ではありません。多くのツールはノーコードやローコードで、非技術者向けに設計されています。ただし、カスタム連携やCRM・データソースとの接続には技術者のサポートが役立つ場合があります。

4. 営業向けAIはB2BとB2Cでどのように異なりますか？

営業向けAIは、B2BとB2Cで営業サイクルや購買行動が異なるため、活用方法も異なります。B2Bではリードスコアリングや案件予測などアカウントベースの営業を支援し、B2Cでは商品提案やカートリカバリーなど大量のパーソナライズに重点を置きます。

5. 営業チームに最適なAIツールを選ぶにはどうすればよいですか？

営業チームに最適なAIツールを選ぶには、まずリード選別、パイプライン予測、メールアプローチなどの主要な課題を特定し、それらの課題を解決し既存システムと連携できるAIプラットフォームを評価しましょう。