近年、ChatGPTなどの生成AIの登場・普及が世界的に話題となっているように、AIは人々の暮らしや仕事をより便利に・効率的にするツールとして大きな注目を集めています。

そんな中、様々な業界の企業が、AIを営業に活用し、営業力の向上や商談数の増加などの成果を上げています。

本記事では、営業にAIを活用して成約率を高める方法について、具体的な企業の事例とともにわかりやすくご紹介します。

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営業にAIを活用して成約を増やす４つの方法

営業にAIを活用して成約率を高める方法として、以下の4つが挙げられます。

• ①顧客のニーズや需要の分析・予測
• ②営業トークスクリプトやキャッチコピーの作成
• ③商談のイメージトレーニングの実施
• ④商談内容のフィードバック

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①顧客のニーズや需要の分析・予測

AIは、過去の顧客の購買履歴、市場状況・トレンドなどのデータを分析することで、個々の商品・サービスについての顧客のニーズや需要を予測することができます。

この予測をもとに、顧客が今求めている商品やサービスを特定し、これを売り込むことで、商談率や成約率を高めることが可能となります。

②営業トークスクリプトやキャッチコピーの作成

AIの中でも、ChatGPT等の生成AIは、テキスト指示に基づき自動で文章を作成することができます。

この機能を活用することで、営業でのトークスクリプトや魅力的なキャッチコピーなどを大量かつ瞬時に生成することができます。

これにより、トークスクリプトやキャッチコピーの効果を検証するPDCAを高速化でき、より効果的なスクリプトやコピーを生み出すことができるようになります。

③商談のイメージトレーニングの実施

AIチャットボットやChatGPT等の対話型AIを利用することで、商談のイメージトレーニングを行うことができます。

AIに顧客の役割を演じさせて事前に商談の練習をすることで、商談の成功率を高めることが期待できます。

④商談内容のフィードバック

AIを活用すれば、商談時の音声を記録し、瞬時に文字起こしをすることができます。そのため、商談の事後的な振り返りが容易になり、迅速なフィードバックを受けることが可能となります。

対話型AIに文字起こし記録を読み込ませることで、改善案を提案させることも可能です。これにより、営業方法や商談内容をブラッシュアップすることができます。

営業へのAI活用事例１０選

営業へのAIの活用事例として、以下の10事例が挙げられます。

• ①みずほフィナンシャルグループ：AIのデータ分析でセールス力向上へ
• ②日本生命：AIのデータ分析で保険成約率向上に繋がる新たな要因を発見
• ③大塚商会：AIが半年で7万件以上の商談を提案し、商談数が3倍に増加
• ④星野リゾート：AIの顧客情報分析により結婚式のキャンセル率を50％削減
• ⑤JCB：保険営業にAIを導入し、成約率の向上と営業活動の効率化を実現
• ⑥ソニー損害保険：AIがコールセンターの入電を予測し、放棄率を改善
• ⑦Heuritech：SNSの投稿からファッショントレンドを予測するシステムを開発
• ⑧ローソン：AIが売上高を予測し、最適な場所へ新規出店の判断
• ⑨JINS：ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定
• ⑩東急リバブル：AIが顧客と相性ピッタリの物件を提案するサービスを提供

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

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①みずほフィナンシャルグループ：AIのデータ分析でセールス力向上へ

みずほフィナンシャルグループは、AIによるデータ分析を活用して、営業部門のセールス力向上を目指す実証実験を実施しました。

営業店舗の行員のメール送受信回数や顧客への訪問回数などの行動履歴や若手とベテランの比率、社内資格の取得数などの各種データをAIで分析し、売上や新規顧客獲得数などの重要なKPIと強い相関関係にある要素を抽出します。

この結果をもとに、セールス力向上につながる要素の改善を行うことで、契約獲得数の増加や顧客満足度の向上を実現することができます。

②日本生命：AIのデータ分析で保険成約率向上に繋がる新たな要因を発見

日本生命は、ビッグデータをAIが分析し、成約率向上につながる適切なアドバイスを自動で行うシステムを導入しました。

契約済みの顧客データと未契約の顧客データをAIに学習させ、保険の成約率向上に影響する要因を検証。訪問時期や経過年月などの新たな視点も加えた分析を行った結果、成約率向上に繋がる新たな要因を見出すことができました。

これにより、効果的な営業方法を社員全体に浸透させ、個々の社員のスキルに依存せず、会社全体での成約率向上を実現することができます。

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③大塚商会：AIが半年で7万件以上の商談を提案し、商談数が3倍に増加

大塚商会はAIによるデータ分析を活用した商談数の拡大・営業活動の効率化を推進しています。

20年以上にわたり積み上げた販売履歴等のビッグデータをAIが解析して、商談に繋がる特徴を自動的に抽出し、最適な商談先を提案します。AIの分析により、人間では気付けなかったデータ同士の関係性が見つかることもあり、より効果的な商談先選びが可能となりました。

このAIは半年で7万件以上の商談を提案しており、商談数が3倍UPするなど大きな効果が得られています。

④星野リゾート：AIの顧客情報分析により結婚式のキャンセル率を50％削減

星野リゾートは、ブライダル事業における業務効率化と顧客対応の品質向上を目指して、AIを搭載した顧客管理・営業支援システムを導入しました。

CRMで管理された顧客情報をAIが分析することで、手作業で行っていた顧客情報の集約作業を大幅に効率化することができました。これにより、季節に応じて大きく変わるブライダル需要にタイムリーに対応することが可能となりました。

さらに、営業プロセスの詳細を分析することで、キャンセル率が上がるパターンを発見し、キャンセル率の50％削減も達成しています。

⑤JCB：保険営業にAIを導入し、成約率の向上と営業活動の効率化を実現

JCBは、生命保険販売や損害保険の加入案内にAIを導入しています。

AIがカードの利用履歴、年齢、性別などのデータを分析し、加入する見込みが高い顧客を抽出します。

これにより、見込み顧客に対して最適なタイミングで営業をかけることが可能となり、成約率の向上や営業活動の効率化を実現することができました。

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⑥ソニー損害保険：AIがコールセンターの入電を予測し、放棄率を改善

ソニー損害保険は、コールセンターにおける入電数をAIが予測するシステムを導入しました。各日・時間帯ごとの入電予測を行い、オペレーターのシフト配置を決定しています。

これまでは担当者の知見をもとに予測を行っていましたが、AIを導入することではるかに高精度で入電数を予測することが可能となりました。

これにより、顧客からの電話を受けられない確率（放棄率）が低下し、顧客対応の品質向上、営業力強化を実現しました。

⑦Heuritech：SNSの投稿からファッショントレンドを予測するシステムを開発

フランスのスタートアップHeuritechは、SNSやブログなどのソーシャルメディアの投稿を分析し、ファッショントレンドを予測するシステムを開発しました。

ソーシャルメディアに投稿された写真やテキストデータから、ブランドに関する情報を抽出し、ファッショントレンドを予測するシステムであり、ルイヴィトンやDiorなどの有名ブランドにも導入されています。

これにより、在庫数の最適化や効果的な販売戦略の遂行が可能となり、スカートの売り上げが12％増加した例もあるとのことです。

⑧ローソン：AIが売上高を予測し、最適な場所へ新規出店の判断

ローソンは、AIが新規出店を判断するシステムを導入しています。AIが、人口や交通量、学校や病院の配置などのデータをもとに1日当たりの店舗売上高や採算性を予測し、売上が高い場所を探します。

これまでは、人による情報収集と判断で新規出店場所の判断が行われていましたが、AIを用いることで、売上を正確に予測し、最適な場所に店舗を出店できるようになりました。

これにより、効果的に店舗数を増やし、ファミリーマートやセブンイレブンに負けない規模の拡大を目指しています。

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⑨JINS：ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定

JINSは、ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定する「JINS BRAIN」というサービスを提供しています。

ユーザーがJINSのオンラインショップでメガネをバーチャル試着すると、AIがユーザーの顔の形や髪型をもとに、そのメガネが似合っているかどうかを判定します。

また、ランキング形式で各ユーザーに似合うメガネをレコメンドする機能も搭載されており、ユーザーが自分に似合うメガネを探し出すサポートをしています。

⑩東急リバブル：AIが顧客と相性ピッタリの物件を提案するサービスを提供

東急リバブルは、AIが顧客と相性ピッタリの物件を見つけるAI相性診断というサービスを提供しています。

ユーザーが、予算や好みなど物件に関する質問に答えると、AIがその回答をもとにユーザーにとって最適な物件を探して表示します。

これにより、ユーザーは短時間で自分に合ったベストな物件を探すことができます。また、東急リバブルにとっては、ユーザーへのサービスの質が向上することで、成約率UPなどのメリットが期待できます。

企業がAI活用を成功させるための５つのポイント

企業がAI活用を成功させるためのポイントとして以下の５つが挙げられます。

• ①中長期でのAI活用戦略の策定
• ②投資対効果の高い活用目的・方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①中長期でのAI活用戦略の策定

AIの性能進化が加速しているこれからの時代、足元の取り組みはもちろん、3年・5年スパンでAIをどこまでダイナミックに活用できるかが、企業の競争優位性に直結します。

また、AI活用のレベルは、比較的簡単な各社員のAIツール利用による生産性向上から、AI活用による業務プロセス革新、顧客向けサービスの進化、新サービス/商品の創出まで様々です。

そのため、中長期で目指すAI活用の姿を見据え、その実現に向け逆算したロードマップや、まず足元進めるべき活用を設計することが重要です。

②投資対効果の高い活用目的・方法の選定

AIは人間と同様、全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいた分析や対応、コンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、得意不得意が明確に存在します。

そのため、自社の業務の現状やAIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間~数ヶ月の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業がAI活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されているAIツールを使用させるなどの場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、セキュリティ対策を行ったシステム構築や、社員向けのAIの使用ルールやガイドラインの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

AI(特に生成AI)を活用するにあたっては、同じAIを利用していても、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されるという点に注意が必要です。

そのため、AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAI活用リテラシーを向上させることが不可欠です。

そこで、研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員がAIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が重要となります。

企業がAIを導入するための４つのステップ

企業がAI導入を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

＜STEP１：活用業務の選定＞

• 最新の市場動向のリサーチ
• 自社での活用対象業務の幅出し・選定
• AI活用の目的・目標の設定

＜STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定＞

• 対象業務の棚卸し・効率化余地の検討
• AIを活用する業務範囲の決定
• AIと人間の役割分担の設計

＜STEP３：試験開発・運用(PoC)＞

• 要件定義・プロトタイプ開発
• 試験運用
• フィードバック収集・評価

＜STEP４：本開発・運用＞

• PoCを踏まえた本開発
• 運用・評価
• 活用方針・方法の継続的なカイゼン

各ステップについてわかりやすく紹介していきます。

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STEP１：活用業務の選定

AIは、定型的な社内業務の効率化から新規事業創出まで幅広い業務に活用可能だからこそ、AI活用の投資対効果が高い業務を適切に選定することが最も重要となります。

最新の技術や競合の活用動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、AIをどのような業務・目的・成果目標で導入するかを設定しましょう。

STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定

大きなポテンシャルを持つAI活用ですが、人間と同様、どのようなシチュエーション・任せ方でも万能というわけではありません。

そのため、活用業務の現状・課題と、AI・人間の得意/不得意を踏まえた上で、どの範囲の業務をどのように人間と協業しながら任せるかを決定することが重要になります。

STEP３：試験開発・運用(PoC)

いきなり大規模な導入を進めるのではなく、比較的小規模な試験開発・運用(PoC)により、その有効性を確かめることで、AI活用全体の投資対効果を大きく高めることが可能です。

検証したい仮説を事前に明確にした上で、実際にプロトタイプでの試験運用を行い、活用業務や方法の改善ポイントを洗い出しましょう。

STEP４：本開発・運用

PoCで得られた改善ポイントに基づき、自社の経営課題・業務の現状にベストマッチするAI活用の内容やシステムの要件を再度設計し、本開発を行います。

また、本開発後も継続的に成果や活用状況を評価し、継続的なカイゼンを行うことで、自社でのAI活用のインパクトを最大化することができます。