営業に「提案力を身につけさせたい」と言う前に、経営者にはやるべきことがある
「提案力を身につけさせたい」
経営者や管理者がよく口にする言葉だ。
お客様の求めるものが工数や製品からサービスへ、さらには成果へと変わり、意志決定者も情報システム部門から事業部門、そして経営へとシフトしている。
情報システム部門にしか営業チャネルを持たない企業は、既存システムの保守や機能追加が大半を占め、新しい、そして大きな仕事を得ることができない。大手IT企業の下請けとなれば、自分で案件をコントロールできないもどかしさがある。この構図は、以前から変わらない。
そこに、生成AIとAIエージェントが加わった。コードはAIが書き、テストや運用もAIエージェントが担うようになりつつある。人月を積み上げて対価を得るビジネスは、その土台である「工数需要」そのものが縮み始めている。
いまは人手不足とDX需要に支えられ、稼働率が上がり、売上と利益が伸びている企業は少なくない。しかし、その多くは「新しく自分たちで仕事を開拓した」からではなく「需要が旺盛である」からであり、受身の業績向上だ。しかも、その需要の中身は、AIによって代替されてゆく作業の集積である。景気の浮き沈み以前に、需要の構造そのものが消えてゆく。このままのはずはない。
このような状況を打開するには、新しいことを提案し、情報システム部門だけではなく、事業部門や経営にもアプローチできる「提案力を身につけさせたい」となる。これは至極まっとうな考えではあるが、その先がいけない。
必要なことは、営業の提案スキル強化だと考えている経営者や管理者たちが実に多い。しかし、これは間違っている。何よりも大切なことは、業績評価基準を変えることだ。
例えば、AIエージェントを前提とした開発や運用への転換、お客様の内製化支援、成果に対価を頂くサービスへと事業を移そうとすれば、短期的には売上や利益の減少が伴う。工数が減ることは、人月ビジネスにとっては売上の減少そのものだからだ。お客様の生産性を高めれば高めるほど、自分たちの売上は減る。この矛盾を抱えたまま、営業に「新しいことを提案しろ」と言っても、動けるはずがない。
しかも、この転換は技術の問題にとどまらない。工数で身を立ててきたエンジニアにとって、また工数を売ってきた営業にとって、それは自らの役割や存在意義、アイデンティティにも関わる。この感情的課題をも解決しなければならない。価値観や生き方の問題であって、容易なことではない。
一方で、営業の業績評価基準が短期の売上と利益であるとすれば、彼らが頑張れば頑張るほど、自分の業績の評価が下がり、出世から見放され、給与やボーナスに関わる査定が下がる。これでは、提案力を身につけたいというモチベーションは生まれない。
「これからはAIやサービスのビジネスを伸ばしてゆかなければならない」
経営者は檄を飛ばすが、業績基準は旧態依然のままである。言葉では「これからのあるべき未来」を語り、評価は「終わりつつある過去」のやり方を変えようとしない。このダブルスタンダードが現場の不信を増長し、さらにモチベーションを下げてしまう。このような状況で提案力など身につくはずがない。
「AIを売るための実践的なスキルを身につけさせたい。生成AIについての基本的な常識は教えたので、案件を引き出すコツや対話の方法、提案書の作り方など、実践的な能力を付けさせたいので、研修をお願いしたい。」
こんな相談を受けたことがある。「生成AIについての基本的な常識」と聞いて、すこし突っ込んでみたくなった。例えば、AIエージェントやコーディング・エージェントが開発の生産性をどう変えつつあるか、それが人月の需要に何をもたらすかを聞いてみると、考えたこともないという。さらに聞けば、お客様の既存業務への生成AI導入を支援し、PoCや環境構築、活用支援の工数を稼ごうという話のようだ。既存の業務のやり方はそのままに、その一部をAIで置き換えるお手伝いをして、新たな収益源にしたいというのである。
しかし、生成AIの本質は、既存業務の一部を効率化することではない。仕事のやり方や業務プロセス、事業の仕組みをAI前提に組み替え、お客様のビジネス・スピードを加速することだ。
そして、この真価は、アジャイル開発やDevOps、クラウドネイティブといったモダンITへのシフトなくして発揮できない。理由は単純だ。AIエージェントがどれほど高速にコードを生み出しても、半年がかりの要件定義、手作業のテスト、四半期に一度のリリースという従来のやり方のままでは、その速度は工程のどこかで堰き止められてしまう。作る速度だけが上がっても、確かめる速度、届ける速度、そこから学ぶ速度が変わらなければ、全体のスループットは上がらない。アジャイル開発とDevOpsは「作る・確かめる・届ける・学ぶ」の循環を高速に回すための仕組みであり、クラウドネイティブはインフラの調達や変更を即座に行うための土台である。この上に載ってはじめて、AIが生み出す速度は事業の速度に変換される。
さらに言えば、AIエージェントが自律的に働くためには、テストやデプロイが自動化され、インフラがコードで記述され、システムがAPIで連携できることが前提となる。人手の作業と紙の手順書で運ばれるシステムの中で、AIエージェントは働きようがない。モダンITとは、人間のための開発様式であるにとどまらず、AIが働ける環境の要件でもあるのだ。
そうであれば、お客様のモダンITへのシフトを支え、お客様自身が使いこなし、学び、変わり続けられるようにすること、すなわち内製化の支援と一体で考えなければ、顧客価値は実現しない。
当然ながら、これは人月とは異なる収益モデルへの移行を意味する。アジャイル開発に工数の積算は馴染まず、自動化は工数そのものを消し去り、内製化は仕事をお客様の手に返してゆく。導入支援の工数を売るのではなく、工数を不要にすることで対価を頂く。すなわち、自分たちの収益構造を自ら壊し、創り直す取り組みである。そして、ここを見誤ってはならない。これは技術やスキルの問題ではなく、経営の問題だ。何を収益の源泉とするのかという事業の再定義、そこに至るまでの投資と短期的な減収の許容、そしてそれに整合した業績評価基準。いずれも営業や現場に委ねて解決できるものではなく、経営者が自ら決断すべきことである。
このような「生成AIについての基本的な常識」をご存じないようだった。
そしてもうひとつ、目を背けてはならないことがある。かつて営業の「スキル」とされたことの多くは、いまやAIの方がうまくできるという現実だ。提案書の作成、見積もりの叩き台、技術的な質問への即答、業界動向の整理。これらをAIエージェントは疲れも知らずにこなす。提案書の書き方や話法を教える研修に投資しても、その能力の市場価値は急速に失われてゆく。
では、人間の営業には何が残るのか。私は「個別」と「責任」だと考えている。
AIが担うのは、蓄積された知識から導かれる「普遍」だ。しかし、目の前のお客様の経営理念、置かれた状況、組織の力学や人の感情までを汲み取り、お客様の「あるべき姿」を仮説として描き、たたき台として示し、対話を通じて「ありたい姿」の合意を創る。これは「個別」の極みであり、AIには移せない。そして、その実現に伴走し、結果を引き受ける覚悟、すなわち「責任」もまた、人間にしか担えない。
営業とは、お客様の「あるべき姿」を実現するプロデューサーである。求められるスキルは、提案書の作り方でも話法でもない。お客様の経営に踏み込み、問いを立てる力だ。答えはAIが出してくれる。しかし、何を問うべきか、そして出てきた答えを引き受けるかどうかは、人間にしか決められない。人間の付加価値は、問いと答えの真ん中ではなく、その両端にある。
では、問いを立てるとは、具体的に何をすることか。
それは、お客様が語る要望や課題を、そのまま出発点にしないことから始まる。お客様が示す課題は、その方の立場や見えている範囲に縛られている。情報システム部門には情報システム部門の、事業部門には事業部門の景色がある。だから営業は、まずお客様を調べ尽くす。経営理念や中期計画を読み込み、決算を読み、業界の構造や競合の動きを掴み、現場の話に耳を傾ける。そのうえで、語られている課題と事業の実態とのあいだにある「ズレ」や「違和感」を掴まえる。なぜこの会社は、この強みを持ちながら、ここに投資しないのか。なぜこの業務は、この技術が使えるいまも、このやり方のままなのか。
その違和感を「本来、御社はこうあるべきではないか」という仮説、すなわち「あるべき姿」に仕立て、たたき台としてお客様に差し出す。これが、問いを立てるということだ。問いとは尋問ではなく、仮説の提示である。そして、その仮説を挟んでお客様との対話を重ね、お客様自身の「ありたい姿」を探り、合意を創る。ここまでやって、はじめて提案の土俵ができあがる。RFPに答えを書くことではなく、RFPが書かれる前の問いを創ることが、営業の仕事なのだ。
そのためには、テクノロジーの新しい常識を正しく理解することに加え、経営や経済、すなわち事業の仕組みやお金の流れについての理解が欠かせない。あるべき姿は、技術の言葉ではなく、経営の言葉で描かれるからだ。そしてもうひとつ、欠かせないものがある。お客様の経営や事業を、よりよい状態に導きたいという想いだ。
医者に例えれば分かりやすい。患者の訴えのままに薬を出す医者はいない。問診し、検査し、患者自身も気づいていない原因を突き止めて診断を下し、処方する。ときには、患者の望まない生活習慣の改善を求めることもある。それができるのは、医学の知識とともに、この患者を健康にしたいという意志があるからだ。一方、売りたい薬から逆算して症状を聞き出すのは、医者ではなく薬売りである。目の前の数字さえ達成できればいいという営業は、この薬売りと同じだ。お客様は一度は買ってくれるかもしれないが、二度と診てもらおうとは思わない。
誤解のないように言えば、数字を軽んじていいということではない。営業の人格は数字である。数値目標を達成できなければ、営業としての存在意義はない。しかし、順序が逆なのだ。お客様の利益を自社の利益に優先し、あるべき姿の実現に知恵を絞り抜くからこそ、選ばれ続け、結果として数字がついてくる。想いと数字は矛盾しない。想いを欠いた数字が、続かないだけのことだ。そして、営業がこの順序で働けるかどうかもまた、業績評価基準にかかっている。
そして、スキルの向上や新たなスキルの獲得は、それがなくては生きてゆけないという生存欲求と不可分だ。AI前提のビジネスを売らなければ、自分は出世できないし、給与やボーナスが減ってしまうというので「ヤバイ、なんとか身につけなくては」という内発的動機付けがあってこそ身につくものだ。そこに取り組まずに、論理的思考力、ドキュメンテーション力、対話力などのスキルを向上させようとしても、実践で使えば自分の生存が脅かされるわけで、身につくはずがない。このような研修に唯一価値があるとすれば「息抜き」だろう。会社のお金で、しかも公認で日常の仕事から離れて、いつもと違う脳みそを使う。そんな頭の遠足を楽しむことができることだ。
では、経営者は何をすべきか。やるべきことは3つある。
第一に、AI前提の収益構造への転換を自ら描くことだ。工数から成果へ、フローからストックへ。何をやめ、何に賭けるのか。短期的な売上と利益の減少をどこまで許容するのか。これは営業現場に委ねられる話ではなく、経営の意思決定である。
第二に、その戦略と業績評価基準を一致させることだ。戦略とコンペンセーション・プランが一致すれば、危機感を煽る精神論は要らない。営業は自律的に目標達成に動き、結果として戦略も遂行される。言行一致こそが、現場の信頼とモチベーションの源泉である。
第三に、経営者自身がAIを使うことだ。使ったこともない道具について、その戦略的意味を語ることはできない。生成AIがもたらす変化は、資料を読んで分かるものではなく、使い、体験し、その結果から考えることでしか掴めない。自らの実践なしに、現場の行動変容を求めることはできない。
「営業の意識が足りない。スキルも不足している。」
だからうまくいかないというのは、経営者や管理者の常識と自覚の欠如だ。こんなことをしていては、優秀な人材は会社を離れてゆく。しかも、いまやAIを使いこなす優秀な個人は、会社の看板がなくても仕事を得られる時代だ。事業の成長どころか、生き残りさえ難しくなってしまう。
「難しいのは、新しい考えになじむことではなく、古い考えから抜け出すことだ。」
経済学者ケインズの言葉にあるように、これが一番難しい。自らの世界観を改めるよりも、現実を調整し自分たちに都合のいいように変えてしまうほうが楽だからだ。
現実に真摯に向き合うべきだろう。世の中は思っている以上に急速に変わってしまう。生成AIが登場してからのこの数年は、そのことを誰の目にも明らかにしたはずだ。
ITプロフェッショナルとして働く喜びを知り、
残り、以下の２回のみとなりました。
▼ IT営業のプロセスと実践スキル
2026年8月20日(木) 9:30〜17:00
▼最新のITトレンド
2026年8月26日(水) 9:30〜17:00
今年で10年目を迎えますが、これまでの経験を土台に、
さらに、ITプロフェッショナルとしてどう役割を果たし、
お客様の言葉が理解できる。社内の議論についていける。
そんな「確かな自信」を、
>> 詳しくはこちら
新入社員のための１日研修 「最新のITトレンド」
新入社員のための１日研修 「IT営業のプロセスと実践スキル」
IT営業の役割や仕事の進め方を学び、磨くべきスキルを考えます。また、AIを武器に、先輩にも負けない営業力を磨く方法についても解説します。
『AI実践ドリル30日チャレンジ 仕事にすぐ効くAI活用』（日経BP）を紹介する連載が、日経クロステック（xTECH）に掲載されました。
第1回 ビジネスパーソンが生成AIの有償版を使うべきである理由
第2回 「事業変革推進室長」として生成AIで新規事業を企画する
第3回 AIの「魔法」をメール作成と悩みの「壁打ち」で体感（2026.07.30公開予定）
第4回 新規事業の「3段階の自立シナリオ」をAIで描く（2026.07.31公開予定）
第5回 AIにいきなり「斬新なアイデア」を求めるのは避けよ（2026.08.03公開予定）
本書は、これまでのAI本とは毛色が異なり、新規事業開発やマーケティングの実践ノウハウを、AIを使いながら体験的に学べる「ドリル」です。AIの使い方を解説するのではなく、実際のビジネスの現場でどう使いこなし、新しい価値を生み出せばいいのかを、手を動かしながら身につけていただけます。
「AIをどう使うか」に留まっている限り、AIの真価は引き出せません。「AIでどう変わるか」、すなわちAIを前提として、仕事のやり方をどう変えればいいのか。それをお伝えしたくて書いた本です。まだの方は、ぜひご一読ください。
どうぞよろしくお願いいたします。
