営業はAIに置き換わるのか？

営業組織の競争軸が「人脈と根性」から「データと自律型AI」へとシフトしていく動きが出ています。

大規模言語モデル（LLM）を基盤とするAIエージェントは、単なるアシスタントではなく、自らタスクを計画し実行する"セールスプロデューサー"としての役割を担い、問い合わせを受けた瞬間に顧客の属性を解析し、最適なフォローアップを提案する──そんな未来の世界が現実となりつつあります。

今回はGartnerが2025年5月21日に発表したアドナン・ジヤディッチ氏のインタビュー資料をもとに、AIエージェントが営業現場にもたらす変革と課題、そして展望について整理します。

Harnessing AI Agents in Sales: Building an AI-Ready Team

アシスタントを超えるAIエージェント

これまでのAIツールは「入力に応じて答える」受動的存在でした。しかしLLM搭載のAIエージェントは、ゴールから逆算して行動計画を組み立てることができます。

例えば新規リードを受信すると、企業規模や業種を自動判定し、購買履歴や市場動向を掛け合わせてスコアリングを実行。優先度の高い見込み客には即座にパーソナライズされたメールや資料を送付し、担当者の商談準備を支援します。その結果、商談サイクルが短縮され、営業パーソンは高付加価値の交渉に集中することができます。

自律性が高いほど「AIがなぜその判断をしたのか」を説明できる仕組みが必要となり、透明性の確保が導入成功のカギとなります。

ボトルネックになるデータ品質

AIエージェントの精度を左右するのは、CRMやSFAに蓄積されたデータの完全性と一貫性です。項目が欠けていたり表記がまちまちだったりすると、スコアリング結果が歪み、顧客への提案も的外れになる可能性があります。

ジヤディッチ氏は「不完全なデータは不完全な自律判断を生む」と警告します。まずは入力ルールを明確化し、重複や欠損を自動検知するクレンジング体制を整備していく必要があります。加えて、営業プロセスを文書化しKPIを統一すると、AIが介入すべきポイントが可視化されます。基礎データの整備は退屈に映るかもしれませんが、AIエージェントによるROIを最大化する前提条件となります。

信頼とコンプライアンスを両立する仕組み

営業現場にAIを根付かせるには「AIは信用できる」という共通認識が欠かせません。第一歩は透明性です。AIが参照した情報源やロジックをダッシュボードで可視化し、担当者が提案理由を説明できる状態を保ちます。第二に、法規制や社内ポリシーとの整合性を担保するガバナンスです。定期レビューで誤学習やバイアスを検知し、問題があれば迅速にモデルを更新するフィードバックループを設けましょう。AIの提案を鵜呑みにせず、最終判断を人間が下す「ヒューマン・イン・ザ・ループ」を維持することが、顧客との信頼を守る近道となります。

AI Readyな組織文化への転換

技術導入を成功へ導くのは、やはりツールより人材です。セールスリーダーはまず、AIの仕組みとメリットを理解する研修を全階層に提供し、"学び直し"の機会を継続的に設けていくことが重要となります。そしてAIエージェントに対するフィードバックを収集し、モデル改善に反映させるプロセスを段階的に整備していくことが必要となります。

評価制度にもAI活用指標を組み込み、成果と学習意欲の両方を評価対象にすると、なかなか一筋縄ではいきませんが、現場はAI Readyなマインドへと変わってくことも想定されます。重要なのは、AIを「人を置き換える存在」ではなく「人の意思決定を拡張するパートナー」として位置づける経営からのメッセージも重要となるでしょう。

今後の展望

今後3年間でAIエージェントは、価格最適化や契約更新予測といった高度な意思決定をリアルタイムで支援するといったことが想定されます。顧客ごとに最適化された提案を即座に生成し、営業活動そのものがオンデマンド化する可能性も出てくるでしょう。

一方、生成AIに関する規制やプライバシー保護が世界的に強化されつつあり、説明可能性とデータガバナンスを両立できる企業が競争優位を握ります。企業はデータ品質と透明性を軸にした基盤整備を急ぎ、人とAIが協働する"拡張営業モデル"を早期に確立することが求められています。