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法人営業が大きな転換期を迎える中で、AIの活用に注目が集まっている。従来のような効率化に留まらない、新たな価値の創出を目指し、業務のあり方や組織形態の再編までを含めた営業変革が求められている。
法人営業現場でのAI活用が広がりつつある。パターン化できるような業務はAIに任せ、人は高付加価値業務にフォーカスするという方向が模索されている。多くの日本企業のAI活用は業務効率化が先行しているが、今後は収益拡大につながる領域での活用を積極化すべきである。PwCコンサルティングは、AI活用に本腰を入れ始めた企業をさまざまな観点から支援している。
AI活用で日本企業は米国に大きく遅れている
ビジネス環境が激変する中、企業の法人営業は大きな転換期を迎えている。その背景にあるのは、顧客の抱える課題の複雑化、要求の多様化、ライバルとの競争激化などである。こうした課題に対して「人手をかける」というスタイルで乗り切った時代もあるが、いまやあらゆる産業で人材不足が深刻化している。
「多くの企業にいえることですが、営業担当者の業務量は非常に多い。しかし、顧客とのコミュニケーションなど高付加価値業務に使っている時間は、全体の2～3割程度といわれています。ノンコアに分類できるような業務が相当あり、そこで、最近は各社がAI活用に積極的に取り組んでいます」と語るのは、PwCコンサルティング執行役員パートナーの小高一慶である。
PwCコンサルティング 執行役員 パートナー 小高一慶
法人営業におけるAIおよび生成AI（以下、両方をAIと称する）活用のポテンシャルは大きい。すでに実用フェーズで成果を挙げている企業も少なくない。
「当社が日米の企業におけるAI活用状況を調査したところ、見えてきた傾向があります。米国企業が顧客体験やトップラインの向上などの効果を実現している一方、日本企業は効率化やコスト削減といった範囲に留まっています。このままでは、日米の差はさらに広がるのではないかと、大きな危惧を抱いています」と小高。そこで、PwCコンサルティングは日本企業の成長と収益拡大に資するAI活用の支援に注力している。
では、法人営業でどのようにAIを活用すべきか。まず、人とAIの役割を見極める必要があると小高は指摘する。
「AIが得意なのはパターン化／ルール化できる活動、スピードや正確性が求められる活動などで、スケーラビリティも高い。一方、人の強みは意味づけや感情理解・共感力、信頼関係づくりなど。いずれもAIには真似できない高度な能力です。人がAIを使いこなしつつ、顧客に向き合い中長期的な関係を強固なものにする。それが、目指すべき法人営業の方向性だと思います」
人の強みは他にもある。高度な交渉や意思決定、創造的な提案や新規市場開拓、チームマネジメントなどだ。こうした領域において、AIが有能なサポート役になる。さらに、最近ではAIの中でも、「AIエージェント」の進化が著しい。AIエージェントは、社内外のデータやシステムと連携しながら、複数のタスクを自律的に実行する。コンテンツ生成を目的として汎用的に使われる生成AIに対して、AIエージェントは特定のプロセスについてタスクの実行までを担う。もちろん、最終判断は人の役割だ。
「AIエージェントは、営業担当者の言わば部下のような存在として活用することができます。現在、数人の部下と一緒に法人営業に携わっている人は、いずれAIエージェントと協働しながら、一人で営業活動ができるようになるのではないかと思います」と小高。たとえば、AIエージェントが見込み客を探して優先度づけを行い、その見込み客に対してセミナー案内などのナーチャリングを実施。確度が高まった段階で、人にバトンタッチする、といった営業プロセスが可能になる。
AIエージェントが人の部下になる時代、組織の形態も大きく変化するだろう。多くの企業にはマーケティングやセールス、アフターサービスなどの機能別部門があり、各部門の業務を支援する縦割りのシステムにデータが分散している。AIエージェントが各システムにデータを取りにいく仕組みができれば、データの一元化が実現する。
「機能別分業を前提とした組織は顧客軸で再構築され、顧客ごとの長期的な収益最大化を全社で目指す方向にシフトするのではないでしょうか。営業担当者には単純なモノ売りからの脱却が求められます。これまでは受注前プロセスにフォーカスするのが一般的でしたが、受注後のカスタマーサクセスにも寄り添い、価値創造のパートナーになる。そして、顧客の長期的な成長をサポートする存在になる必要があります」と小高は見る。
AIエージェント活用と組織再編はマネジメントの形を変え、収益管理や人事評価のKPI（重要業績評価指標）をも変えるだろう。そんな時代を見据えた準備ができている企業は、まだ少数に留まっている。逆に、いまのうちから検討を始めれば、大きな優位性につながる可能性がある。
営業へのAI活用は学習データのナレッジマネジメントがポイント
PwCコンサルティングはすでに、AIエージェントを自社の提案に活用している。同社執行役員パートナーの奥野和弘はこう説明する。
「企業が公開する中期経営計画や財務情報、市場環境に関する情報などを分析し、その企業に適した改善施策を提案するAIエージェントなど、いくつかのAIエージェントを用いて提案書を作成しています。コンサルタントは上がってきた提案書を修正、あるいは自分の仮説などを加えて最終的な提案書に仕上げます」
PwCコンサルティング 執行役員 パートナー 奥野和弘
「企業内には過去の提案書、市場調査などの膨大なデータが蓄積されています。ただ、それらのデータが十分に整理されている企業は少ない。AIによる利用を想定して、適切なタグづけがなされている企業はほとんどないでしょう。当社も同じ課題を抱えており、少しずつデータのタグづけなどを進めてきました。こうしたプロセスをおろそかにすると、ハルシネーションなどのリスクが高まる可能性があります。一方で、事後のタグづけは非常に工数がかかります。営業業務の中で、自然とナレッジが収集、分類、タグづけされるような業務プロセスを構築すべきです」と奥野は語る。
同様の取り組みは、すでにAI先進企業では実施されている。こうした営業プロセスを運用するうえで、人の役割は極めて大きい。
「AIの提案を解釈し、顧客の文脈に置き直して考えてみる。顧客とのコミュニケーションにおいては、潜在的なニーズを引き出してデータ化する。データ化されていなかったものをデータ化するのです。そして、顧客との関係性を構築する。いずれも、人にしかできないことです」（小高）
公開情報だけを分析するのであれば、競合との差異化は難しい。潜在的なニーズ、顧客企業内でのパワーバランス、隠れたキーパーソンの存在といった外からは見えない情報をデータとして蓄積することで、AIはより適切な分析を出力することができる。それは競合との差異化につながるはずだ。
PwCの顧客企業がAIエージェントを導入する事例も出てきている。ある企業では、社内の各システムにデータが分散しており、提案やデータ収集に多くの工数を要していた。SalesforceのAIエージェント基盤であるAgentforceを利用したAIエージェントの構築をPwCが支援することによって、データ収集の大幅な効率化だけでなく、有効なクロスセル／アップセルの推奨、セールスインサイトなどが得られるようになったという。
技術的、法的、倫理的なリスクの管理も重要
先に奥野が触れたように、AI活用にはリスクが伴う。AIの学習データに個人情報や機密情報、特定顧客の取り扱い注意情報などが含まれているかもしれない。その場合、外部には見せられない情報が出力される可能性がある。
「AIが収益拡大などにも活用されるようになれば、個人情報や機密情報などを扱う機会が増え、いっそうの注意が必要です。また、海外展開している企業の場合、サイバーセキュリティやプライバシーに関する各国・地域の法規制への対応が必須。特にプライバシーデータの越境には、法規制上の問題がないか厳しくチェックする必要があります」と、PwCコンサルティング上席執行役員パートナーの林和洋は言う。
PwCコンサルティング 上席執行役員 パートナー 林和洋
情報を扱ううえでのリスクは以前からあったが、AI特有のリスクも考慮しなければならない。林が続ける。
「技術的、法的なリスクに加えて、AIには倫理的なリスクもあります。学習データ次第で、差別などにつながりかねない偏見やバイアスが入ってしまう可能性がある。また、従来の情報セキュリティ施策は、IT部門などが主導して施策を現場に落とし込むというアプローチが一般的でした。これに対して、AI活用は現場主導で進むので、より実践的なリスク管理のルールや手法を考える必要があるでしょう」
AIガバナンスの強化に向けては、各国の政府機関などが提示するガイドラインを踏まえたうえで、リスクに応じた管理手法を検討する必要がある。たとえば、AIを搭載した自社開発の法人営業支援アプリ。そのリスクをどのように評価すべきか。
「当社が推奨しているのは、『AIレッドチーム』による検証です。ハッカーと同じ視点で、疑似的な攻撃を実施してリスクを調査する。単にセキュリティの“穴”を調べるだけでなく、AI搭載アプリの有効性を、倫理的な観点を含めて評価します」（林）
生成AIが急速に普及し始めた2022年以降、AI関連のインシデントも急増している。情報の窃取などの被害だけでなく、機械装置の誤作動など人命に関わりうる問題も報告されているという。将来的には、自動運転やAIロボットなどが一般化する可能性も考えられる。フィジカルな世界でAI活用が広がりつつある中、こうしたリスク面にも十分注意を払う必要がある。
人とAIとの協働は一気に実現するわけではない。小高が提案するのは3ステップのアプローチだ。
「まず、顧客の購買体験や、付加価値増につなげるためには自社で何をすべきかを洗い出し、人とAIの協働の『あるべき姿』を描きます。第2ステップでは、トライアル・アンド・エラーを繰り返しながら、人とAIエージェントを組み合わせたユースケースをアジャイルにAIで試してみる。並行して、AI精度向上のためのデータ整備を進めます。第3ステップは、協働のためのオペレーティングモデルを見直しつつ、さらなる利活用や効果創出の加速に向けて、安全にAIを活用するための『守り』の施策を進めます」
ステップ・バイ・ステップでのアプローチの途上には、さまざまなハードルが待ち受けているだろう。その道のりにPwCコンサルティングは伴走し、ビジネスと技術、リスク管理など多方面から企業をサポートしている（図表）。
図表：AIを活用した営業改革を成功させるための5つの論点
※本稿は、DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビューに掲載されたPwCのスポンサードコンテンツを一部変更し、転載したものです。
※法人名、役職、インタビューの内容などは掲載当時のものです。
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