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営業現場が直面する構造的課題
法人のESG対応に伴う顧客ニーズの多様化、新電力やベンチャー企業の電力小売ビジネス参入による他社との競争激化といった外部環境の変化により、エネルギー業界の営業現場はこれまで以上に対応すべき事項が増え、また、難易度も上がっています。
現場の最前線では次のような声が多く聞かれます。
- 「供給条件やプランが複雑で理解が追い付かない」
- 「市場動向が不安定で価格提示に時間と労力がかかる」
- 「担当の需要家が多すぎて、離反防止のフォロー不足や再提案の機会を逸してしまう」
- 「顧客データが整理されておらず、営業活動に活用できていない」
営業活動の質と効率の両立が求められる中、既存のアプローチには限界が見えはじめています。
こうした課題に対し、今注目されているのがAI（人工知能）を活用した営業支援です。AIは、煩雑な作業の自動化だけでなく、データ分析によるインサイトの提供や、提案の質向上に貢献するなど、これまでの営業の働き方を大きく転換させる可能性を秘めています。
AIは「営業を置き換える」のではなく「支える」存在
「AI＝人間の代替」と思われがちですが、営業の現場では人間の判断を支えるパートナーとして活用されはじめています。営業活動においてAIが補完できる領域は図1のようなものです。
図1：営業プロセスにおける主なAI活用ユースケース
AIを活用することで、現場の負担を軽減しながら営業活動の質を向上させることが可能になります。
実際に進むAI活用のユースケース
エネルギー業界では、すでに複数の企業でAI活用が始まっています。代表的な事例をいくつかご紹介します。
- 顧客スコアリング
顧客の業種・電力使用量・過去の契約傾向などから「購買可能性」をスコア化し、優先順位付けに活用する - 最適提案時期の予測
顧客の電力契約更新時期・繁忙期などから最適なアプローチタイミングを提示 - 再生可能エネルギー（再エネ）＋付帯設備提案の最適化
AIが顧客業種・立地・使用パターンを分析し、太陽光／蓄電池／エネルギーマネジメントシステム（EMS）の組み合わせをシミュレーション - 既存顧客の離反予兆検知
使用量の変化や、卸売市場の動向をAIが分析し、離反リスクの高い顧客を自動抽出。営業担当が優先的にフォローすることで解約率の低減につなげる
AI活用：小さく始めて、着実に育てる
AI導入は大きな投資が必要と思われがちですが、ポイントは「小さく始めて効果を確認し、段階的に広げる」ことです。
また、日本企業のAI活用は業務効率化を中心とした取り組みが多いですが、グローバル企業では、売り上げや収益向上につながる領域での活用や顧客満足度向上など、顧客体験価値向上での活用が主となっています。
例えば、英国の会社では、生成AIで顧客メール返信を自動化し、顧客満足を大幅に改善したり、また、別の米国の会社では、大口法人向けに顧客ポータルを通じて、「AIによる消費パターン予測」を提供し、追加の省エネ提案や契約変更に成功したりしています。
これらより、PwCコンサルティングでは、顧客への提供価値向上、ひいては顧客体験（CX）の向上を起点としたアプローチを推奨しています。
導入ステップの例：
ステップ1（リデザイン）：
ヒトとAIが協働するあるべき姿（青写真）を再設計する。具体的には、顧客の購買体験や顧客への付加価値向上に向けて自社が何をすべきか洗い出す。
ステップ2（クイックウィン）：
早期効果創出に向けた取り組みの実践を行う。トライアンドエラーを繰り返しながら、ヒトとAIの協働のユースケースをアジャイルに試行しつつ、AI精度向上のためのデータ整備とデータ収集から利活用に至るライフサイクルの仕組みを構築する。
ステップ3（サステナブルストラクチャリング）：
持続可能なオペレーティングモデルとガバナンスを整備する。AIとの協働を前提に、既存のオペレーティングモデルを見直しつつ、安心・安全にAIを活用するためのガバナンス整備を行う
まとめ：営業業務の高度化に向けて
複雑化し続けるエネルギー営業の現場においてAI活用は不可避であり、今後の企業競争力を左右する重要な「武器」になると考えます。
AIを単なる業務効率化・自動化の改善ツールではなく、事業成長のアクセラレーターとして位置付け、CX向上の取り組みを中心に据えた改革を検討してみてはいかがでしょうか。
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