成功している営業チームはAIエージェントをどう活用しているのか
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サマリー：エージェント型AIは、営業分野において、CRM（顧客関係管理）誕生以来の生産性革命をもたらす可能性を秘めている。単に助言するAIとは異なり、優秀な営業担当者のレプリカのようにタスクを自律的に実行できるのが特徴だ。このように進化するAIは、営業プロセス全体のワークフローを再定義し始めている。本稿では、営業チームがAIエージェントをどう活用しているか、優良事例を交えて紹介し、求められる組織的な変化を解説する。

エージェント型AIで営業を全面的に変革する

　あなたの会社において、最も優秀な営業担当者の完璧なレプリカをつくることを想像してほしい。ただし、そのレプリカは、時間や場所に縛られず、人間の営業担当者の隣で常に働き続けることができる。その自律型パーソナルエージェントは、複数のチャネルで顧客と関わりながら、有望な顧客の特定、育成から商談成立までも可能だ。その優れた能力は、タスクの実行に留まらず、先を読む力にある。つまり、次の一手を読み、市場の変化に適応し、複数のシステムの情報を統合し、学習し続けるのである。

　これこそがエージェント型AIが持つ真の可能性だ。営業を全面的に変革し、顧客とのあらゆる接点を競争優位性へと転換する。

　生成AIは、実験段階から実用段階へと移行した。マッキンゼー・アンド・カンパニーの調査によれば、B2B営業チームの19％がすでに導入成果を挙げ、23％が試験運用または開発段階にある。しかしエージェント型AIは、その次のレベルの価値創出を可能にする存在である。AIに関するマッキンゼーが行った最新のグローバル調査によれば、最大の導入成果は、単なる業務のデジタル化ではなく、ワークフロー全体の再設計によって生まれている。エージェント型AIは、すでにリード創出から商談成立に至るB2Bの営業プロセス全体のワークフローを再定義し、それによって営業担当者のキャパシティを生み出し、成長を加速させている。

　本稿では、営業チームがエージェント型AIをどのように活用し始めているのか、マッキンゼーの調査およびコンサルティング経験から得られた優良な事例を交えて紹介する。

「教えて」から「代わりにやって」へ

　多くの営業チームは、すでにAIを活用して生産性を高めている。たとえば、予測型AIは、特定の見込み客に対して次に取るべき最善のアクション、つまりどのようなアプローチ（電話かメールか）や情報（製品特徴や販促）が購買に結びつきやすいかといったアドバイスを提示する。エージェント型AIは、さらに一歩踏み込む。次のステップを助言するだけでなく、そのタスクを自律的に実行するのだ。この変化は、リード創出とアプローチ、営業計画、顧客対応、顧客の維持と拡大の各領域で現れている。

リード創出とアプローチ

　AIエージェントは、能動的に営業担当者を支援することによって、B2B営業の最前線を再定義している。購買シグナルを読み取り、状況に応じたインサイトを抽出し、リアルタイムで次の最適なアクションを提案する。

　あるB2Bテクノロジー企業では、AIに営業担当としてTOFU（見込み客との最初の接点）を自律的に管理させた。リードスコアリング（購買意欲の数値化）に始まり、行動シグナルを分析してどのウォームリードが顧客に転じる可能性が高いかを特定する。各リードについて購買履歴、利用傾向、推定される関心度などのデータをもとに、個別のアプローチメールを生成し、大量のメッセージを送信する。このデータに基づく個別対応により、返信率は6％上昇した。返信があると、エージェントは文面を解析し、購買意図を判断し、会話を続ける。質問に答え、反論に対処し、商談へと誘導する。そして、有望と判断した見込み客を人間の営業担当者に引き継ぐ。営業担当者は、CRM（顧客関係管理）上に保存された全対話履歴により、背景を把握したうえでフォローアップできる。優先順位づけ、データに基づく個別対応、リアルタイム対話管理を組み合わせた、この体系的プロセスによるコンバージョン率増加と営業担当者のキャパシティ創出により、年間5000万ドルの追加収益が見込まれている。

営業計画と顧客対応

　販売の段階では、AIエージェントは、実行の効率化、関係者間の調整、コンプライアンスの確保などを支援する。これまで時間がかかっていた見積書や提案書の作成も自動化され、顧客ニーズに沿った形で提供する。マッキンゼーの最新のB2B パルスサーベイでは、特に建設、海運、化学など製品ポートフォリオが複雑、またはリードが膨大な業界でこうした能力が大きな価値を発揮していることが示された。

　また、AIエージェントは、商談のスケジュール調整、カレンダー間の同期、CRMシステムへのインタラクションの記録を通じて、パイプラインのステージアップを加速させる。北米のある資産運用会社では、エージェント型AIツールを導入して、CRMデータと外部情報源を統合して顧客概要を生成させている。これにより、商談の準備時間が30％以上削減され、収益が6％上昇した。これまで営業担当者は、断片的なメモや手作業による調査に頼って重要なインサイトを見落としたり、過去の顧客行動に基づく偏ったパターン認識に依存したりしていた。これに対し、AIエージェントは、CRMの構造化されたデータと、商談メモや製品利用状況、市場シグナルなどの非構造的インプットの両方を参照して顧客の細かなニーズを浮き彫りにする。人間が見逃しがちなパターンを発見し、営業担当者のワークフローに沿ったインサイトを提供することによって、エージェントは新たな機会を創出し、顧客エンゲージメントを深化させている。

顧客の維持と拡大

　エージェント型AIは、特に売上拡大の手段として見過ごされることの多いポストセールス業務において、デジタルセルフサービスの価値を大幅に拡大し、基本的なFAQをはるかに超える対応を可能にしている。

　従来は、標準的な問い合わせを超える事案が発生した場合、サービス担当者へ問題がエスカレーションされていた。しかし、ある大手テクノロジー企業が調査したところ、AIエージェントを活用した顧客体験エージェント（AIチャットボット）は、そのエージェント推論能力（AIエージェントの意思決定に関わる機能）によって、問い合わせの85％を解決できていた。それには、個別の回答を提供するために文脈の解釈、複数システムの照合、論理の適応が必要な2次対応の問い合わせも含まれている。これまでセルフサービスのチャネルでは対応できず、人的サポートを必要とした問い合わせである。いまではカスタマーサービス担当者は、本当に複雑な問題の対応に専念できるようになった。たとえば、どのFAQにも当てはまらないような、互いに関連性のない複数の問題であり、人間の微妙な判断が求められる問い合わせなどである。結果、処理時間が65％削減され、顧客満足度が向上した。

　新たなユースケースも急速に誕生している。たとえば、顧客にセットアップを指南するオンボーディングエージェントや、顧客リスクに予防的に対処するチャーン（解約）防止エージェントである。単にチャーンを予測する従来のAIモデルとは異なり、エージェント型AIは、リスクを低減するために打つべき手を推測できる。たとえば、チャーンリスクを検知すると、上位3～4つのアクションを判断する。文脈、顧客履歴、ビジネスへの影響に基づいて対策を優先順位づけし、対策を実行または提案する。アクションが取られると、従来のモデルを最新の顧客データに更新し、リスクを再計算する。これにより、継続的なフィードバックループが形成され、予測型AIとエージェント推論が二人三脚で働き、大幅に向上したスピードと精度で、インサイトから実行へ移行できるのである。

営業チームには新たな指標と役割が必要

　これらの事例が示すように、エージェント型AIは、営業のあり方を変革し、組織の運営モデルや役割に変化をもたらす。

　組織は、パフォーマンス評価の方法と報酬体系を見直す必要がある。人間とAI双方の貢献を反映した指標を採用すべきである。営業活動の総合的な効果を把握するうえで、感情スコア、チャネル別インタラクション量、顧客別獲得単価などの顧客エンゲージメント指標が役に立つ。同時に、会話品質スコア、離脱率、応答精度、リスク基準やコンプライアンス基準の遵守度などエージェント固有の新たな指標も発生している。

　運営モデル自体の可視化も必要になる。リーダーは、エンゲージメントの何％をエージェントが担ったか、そのインタラクションの成功率、AIと人間の営業担当者の間の引き継ぎのシームレス性など、AIと人間の業務配分状況を追跡する必要がある。AIがルーチンやトランザクション関連のタスクをさらに担うようになるにつれ、人間の営業担当者は、ますます人間特有の強みが求められる側面（関係構築、複雑な状況への対応、主要意思決定者への影響力）で評価されるようになる。

　水面下では、応答時間、複数ターン会話の完了率、ハルシネーション検出、メモリ効率、トークン使用量などの技術的パフォーマンス指標が、システム的の視点からAIエージェントの性能を測定する指標となる。

　エージェント型AIはまた、営業の職種も変革する。自動化される職種もあれば、再定義される職種もあり、まったく新しい職種も生まれる。実行から調整と影響力へと重点は移る。

　たとえば、アカウントマネジャーは、戦術の実行から関係構築と意思決定者への影響力行使へと重心が移り、人間とエージェントの間を調整する役割を担うようになる。ビジネス開発マネジャーは、従来のタスク（見込み客開拓、選定、フォローアップ）が自動化され、エージェントの監督とプロセスの最適化に注力できるようになる。

　こうした変化によって、営業担当者は反復作業から解放され、人間の判断力、感情的知性、信頼構築の重要性が高まる。継続的学習、コーチング、パフォーマンスの分析と改善を重視する文化が醸成される。

＊　＊　＊

　エージェント型AIはまだ初期段階にあるが、そのポテンシャルは、営業分野においてCRM誕生以来の、生産性の飛躍的向上を意味する。営業機能を戦略的に位置づけ、エージェント能力を導入する組織は、手作業のワークフローに固執する組織を凌駕するだろう。あらゆる強力なテクノロジーと同様に、真の機会は人間を置き替えることではなく、人間と機械の協業を再構築することにある。すなわち、役割を高め、パフォーマンスを向上させ、やりがいを再定義することである。


"How Successful Sales Teams Are Embracing Agentic AI," HBR.org, September 15, 2025.