営業部門でAIエージェントは使える？機能・代表的なサービス・活用企業事例・導入注意点を徹底解説！

営業部門において、ノンコア業務の多さや業務の属人化は生産性を阻害する根深い課題です。多くの企業がデータドリブンな営業の必要性を認識しつつも、CRM/SFAに蓄積された情報を十分に活用しきれていない現実があります。

本記事で解説する営業部門向けのAIエージェントは、単なる自動化ツールではありません。データに基づき自律的に思考・判断し、営業担当者のパートナーとして機能する新しいソリューションです。

本記事では、営業支援に役立つAIエージェントの主な機能やメリット、代表的なサービス、活用事例、導入時のポイントを紹介します。

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なぜ営業部門ではRPAよりAIエージェントが効果的？

「営業AIエージェント」とは、営業プロセスにおける意思判断や優先順位付け、他システムとの連携までを担えるAIツールです。

例えば、社内外の情報ソースを横断的に分析し、最適なアプローチタイミングの判断や、商談準備に必要な情報の整理が可能です。

特に混同されやすいのがRPAです。RPAは事前に設定したルールに基づき、データ入力や帳票処理といった定型的な作業を自動化するのが中心です。

一方で、営業AIエージェントは学習を通じて状況を判断し、商談の進め方や提案内容の調整といった非定型業務にも対応できる点が大きな違いといえます。

つまり、RPAが「作業を効率化するロボット」であるのに対し、営業AIエージェントは「営業担当者の思考や判断を補完するパートナー」として機能するのです。

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営業向けAIエージェントの主な機能

営業部門向けのAIエージェントは、単なる自動化ツールにとどまらず、営業プロセスの各段階で「思考＋行動」を支援する機能を備えています。以下では、代表的な機能を紹介します。

リード獲得・アプローチ支援

営業部門向けのAIエージェントは、以下のような機能で新規リードの獲得やアプローチ精度の向上を支援します。

• 顧客データやSNSを横断的に分析し、有望なリードを自動抽出・営業リスト化
• キーパーソンを特定し、最適なアプローチ方法を提示
• リードスコアリングによる優先順位付け

AIエージェントは、顧客の行動パターンや外部データを加味して今アプローチすべき相手を選定できます。従来のように営業人材の経験や勘に頼るのではなく、AIがデータに基づいた優先度を提示するため、成約率の向上が期待できます。

提案資料・営業コンテンツ作成

過去の提案書や成功事例を学習したAIエージェントは、提案資料のドラフトや営業コンテンツを自動生成できます。

以下が具体的な機能例です。

• 過去の成功事例をもとに、顧客業種に合わせた事例紹介スライドを自動生成
• 顧客の課題やニーズに沿ったソリューション提案文を提示
• 最新の市場データやトレンド情報を組み込んだ分析資料を作成

AIエージェントは顧客の業種や提案内容に応じて柔軟にカスタマイズした資料を生成できる点が強みです。

営業担当者はゼロから資料を作る必要がなく、AIが提示するベースを編集・調整するだけで済むため、短時間で質の高い資料を効率的に作成できます。

商談アシスト

AIエージェントは、商談中のやり取りをリアルタイムに分析し、営業担当者を支援します。

具体的には、以下のようなアシストが可能です。

• 顧客の反応や質問に応じた最適なトーク提案
• 商談内容の自動文字起こし・要約による議事録作成
• 商談後に資料送付・フォロー連絡などの次のアクションを自動でリスト化

まるで営業アシスタントのように、AIエージェントは顧客の反応や会話内容を理解し、次に取るべき具体的なアクションまで提示できます。

そのため、経験の浅い営業担当者でもAIエージェントのサポートによって的確な受け答えができ、商談の質を高められます。

顧客対応・フォローアップ自動化

AIエージェントは、問い合わせメールやチャットを自動化し、スピーディに顧客の初期対応を行います。

以下が、対応できる顧客対応の業務内容です。

• 顧客からの問い合わせメールやチャットの個別返信
• 営業メールの自動送信
• 商談後のフォローアップやお礼メール、定期的なニュースレター送付を自動スケジュール化

従来のCRMやメール配信システムなどのシステムとの大きな違いが、顧客属性や過去の購買履歴をもとにパーソナライズした営業メールを自動送信できる点です。

また、対応結果を記録・分析し、そのデータを営業活動の可視化や次の戦略立案にも活用できます。

そのため、継続的に精度の高いフォローアップを実現します。

営業活動の可視化・分析

AIエージェントは、複数の営業支援システムと連携して営業活動を自動的に記録・整理し、点在していた情報を集約することで、活動状況を可視化し総合的な分析レポートを提供します。

具体的な機能は、以下のとおりです。

• CRMやSFAに営業活動ログを自動入力
• 成約確率や失注要因を分析し、改善点を提示
• チーム全体のKPIや予算達成度をレポート化

従来のBIツールが過去の数字を可視化するにとどまっていたのに対し、AIエージェントはリアルタイムに改善提案を提示できる点が違いです。単なる見える化にとどまらず、次のアクションに直結する意思決定を支援できます。

売上予測・戦略立案支援

AIエージェントは、意思決定をサポートする高度な役割も担えます。

具体的な機能は以下のとおりです。

• 過去データをもとに売上予測やシナリオ分析を自動生成
• 顧客セグメント別のLTV（顧客生涯価値）を算出
• 戦略的に注力すべき市場や顧客群を提示

AIエージェントは、客観的なデータに基づき、未来の予測と最適戦略の提案まで実行可能です。例えば、特定の顧客群の将来価値を算出し、重点的にリソースを投下すべき市場を明確化することで、限られたリソースを最大限に活かせます。

そのため、営業部門はもちろん、経営レベルでの意思決定にも直接活用できます。

営業にAIエージェントを活用するメリット

AIエージェントは、多くの営業活動を自動化し、営業効率や顧客体験を高めるだけでなく、データドリブンな営業活動を実現します。以下では、営業にAIエージェントを活用するメリットについて紹介します。

営業効率の向上

AIエージェントは、提案資料の作成やCRMへの入力、商談後のフォローアップなど繰り返し発生する定型業務を自動化します。そのため、営業担当者は事務作業から解放され、顧客対応や商談といった付加価値の高いコア業務に専念できるようになります。

また、入力ミスや営業フォローアップの抜け漏れなどヒューマンエラーの防止が可能です。業務全体のスピードと精度が高まり、結果として営業効率が継続的に改善します。

インサイドセールスで24時間365日働いてくれる最強のアポインター

ホワイトペーパーをダウンロードした見込み客に対し、AIエージェントが自律的にメールやチャットでアプローチします。製品に関する初期的な質問に回答し、興味度合いを判定するところまで対応可能です。

有望な顧客には、担当者のGoogleカレンダーと連携して自動でアポイントを打診・設定します。

AIエージェント活用により機会損失をなくし、商談化率を大幅に向上させることが可能です。新人でもベテランと同等、あるいはそれ以上のアポイント獲得が可能になります。

データドリブンな営業活動の推進

AIエージェントは、商談履歴や顧客データを分析し、成約確度の予測や最適な提案内容の提示を行います。従来のように営業担当者の感覚や経験に依存するのではなく、客観的なデータを基盤とした戦略立案が可能になります。

また、AIエージェントはWebで公開される市場動向や競合情報を自動で収集し、「いつ・誰に・どのような提案をすべきか」を明確に示せます。そして、企業の最新ニュースやプレスリリースをモニタリングし、パーソナライズされたアプローチメールを自動作成・送信します。

AIエージェントの分析結果を活用することで組織全体で営業の再現性が高まり、属人化の解消や継続的な成果創出につながります。

結果として、経験の浅い担当者でも即戦力化でき、チーム全体の底上げを実現できます。

顧客体験の向上

AIエージェントは、顧客からの問い合わせや初期応答に即時的に対応できるため、問い合わせ窓口やカスタマーサポートに活用することで迅速なサポート体制を整えられます。

また、顧客の属性や過去の商談履歴を踏まえ、一人ひとりに合わせたパーソナライズ提案やフォローアップも可能です。営業担当者の経験やスキルによらず、顧客ニーズにピンポイントで対応できるようになり、リピート率の向上や長期的な信頼関係の構築にもつながります。

さらに、AIエージェントによる継続的な学習で顧客理解が深まるため、常に最適化された体験を提供し続けられる点も強みです。結果として、ブランド価値や顧客ロイヤルティの向上に直結します。

営業品質の標準化

従来の営業活動では、担当者のスキルや経験に大きく依存し、特にベテランと新人では提案の質や成約率に差が生まれやすい傾向にあります。

その点、AIエージェントを導入すると、全ての商談記録や顧客とのやり取りをデータとして蓄積・分析可能です。

データ分析や提案サポートなどを標準化できるため、誰が担当しても一定のパフォーマンスを発揮できる環境が整います。その結果、営業部門の属人化が解消され、AIエージェントの支援により新人でも質の高い提案を行えます。

商談獲得率の向上

AIエージェントは、顧客データや外部情報をもとにキーパーソンを特定したうえで過去のやり取りや市場動向を分析し、最適なタイミングでのアプローチが可能です。商談前にCRMや過去の議事録から顧客情報を収集・要約し、想定問答集やパーソナライズされた提案の骨子を自動作成します。

その結果、無駄な営業活動を減らし、確度の高いリードに集中できるようになります。

商談中はリアルタイムで音声を認識し、重要なポイントや宿題事項を記録します。

従来の経験や勘に頼る営業スタイルから、データに基づいた効率的な営業スタイルへと移行でき、商談獲得率の大幅な向上が期待できます。

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営業部門向けAIエージェントの代表的なサービス例

近年、営業活動の自動化に特化したAIエージェントの開発が進んでいます。以下では、営業部門向けのAIエージェントのサービス例を紹介します。

watsonx Salesエージェント

IBM社のwatsonx Salesエージェントは、複数のAIエージェントを連携させ、リード獲得から成約まで営業プロセス全体をサポートするソリューションです。

以下が、主な特徴です。

• ノーコードのAIエージェント構築
• マルチエージェント管理：IBMやカスタム構築のエージェントを一元管理し、異なるアプリケーションやデータと連携することでワークフロー全体をスムーズに統合
• エージェント・カタログ：IBM watsonxのエージェントやテンプレート・ツールを選択でき、業種・業界に適したソリューションを検索・カスタマイズ・展開可能

ビジネス知識や行動ガイドラインを組み込み、AIエージェントの作成からテスト、展開まで数分で可能です。

自社のCRMと連携して豊富なテンプレートやIBM製エージェントを組み合わせることで、AI構築のノウハウがなくても短期間で最適な環境を整えられる点が大きなメリットです。

アポドリ

株式会社Algomaticのアポドリは、インサイドセールス領域に特化した営業AIエージェントサービスです。煩雑で負荷の高いアプローチ業務を人の代わりに遂行し、営業担当者がコア業務に集中できる環境を提供します。

以下が主な特徴です。

• アポイント獲得業務を完全遂行
• ターゲットや商材、施策に応じてAIをカスタマイズ可能
• AI × 営業エキスパートのハイブリッド：AIにおけるPDCAの仕組みとアポドリの営業ノウハウを組み合わせたデータドリブンなアプローチを実現

リスト作成やアプローチ施策企画～実行、個社返信対応、活動管理・分析などアポイント・商談獲得に必要な業務をAIが実行してくれます。アポドリを導入すれば、AIによるPDCAサイクルを通じて「勝ちパターン」を開発・蓄積できるため、成果の再現性が高まります。

特に、インサイドセールス部門の効率化と商談獲得率の向上を狙う企業に有効なサービスです。

tovira

株式会社アーチャレスが開発したtoviraのリードジェネレーターは、デジタルマーケティングの自動化を支援する営業AIエージェントです。

以下が、主な機能です。

• 豊富な企業情報・キーパーソンデータの活用：170万社の企業情報・150万部署・30万人のキーパーソンデータを活用し、適切にアプローチ
• 来訪企業・訪問者の営業リスト化：アクセス状況や重要コンテンツの閲覧履歴から、熱量の高い企業を自動抽出し、企業調査やニーズ分析を通じて具体的なインサイトを導出
• マルチチャネル対応
• ダッシュボード機能：AIエージェントの活動状況や顧客のアクセス動向を可視化し、リアルタイムで営業状況を把握可能

デジタル施策だけでなく、アウトバウンドコールやダイレクトメールといったアナログ手法もカバーしているのが特徴です。Webサイト訪問者の行動をリアルタイムで分析し、パーソナライズなコンテンツや最適なアプローチを提示することでリード獲得から成約までを効率化します。

JAPAN AI SALES

JAPAN AI株式会社が開発したJAPAN AI SALESは、SFA/CRMとの連携が可能な営業部門向けのAIエージェントです。商談内容やメールのやり取りを自動で解析し、SalesforceやGENIEE SFA/CRMに反映します。

以下が、主な機能です。

• 商談内容の自動議事録化
• 顧客とのメールを自動でSFA/CRMに登録
• 営業活動や商談情報を自動収集し、SFA/CRMへ常に最新情報を登録
• 会話形式での情報検索：会話形式で商談情報の情報検索が可能

JAPAN AI SALESを導入することで、営業担当者はシステムへの入力作業から解放され、商談や顧客対応に集中できるようになります。

また、活動記録が自動的に反映されるため、チーム全体での情報共有や進捗管理がスムーズになり、生産性向上につながります。

DealAgent

株式会社マツリカが開発したDealAgentは、複数のAIエージェントが協調して営業・マーケティング業務を推進するシステムです。現在は営業メール作成に特化したAIエージェント「Hana」と顧客対応AIエージェント「Fumi」の2つが提供され、今後さらに実装される予定です。

具体的には以下のような機能が提供されています。

• 営業資料や製品動画などの営業ナレッジの一元管理
• 顧客に対して製品・サービスの情報を一元的に提供
• 問い合わせ対応やセールス活動をAIが実行
• 顧客の対話履歴やWebサイト上での行動履歴をもとにパーソナライズされた提案をサジェスト
• Web上の公開情報を収集し、営業活動前に顧客情報を整理

DealAgentは、営業・マーケティングにおける顧客とのコミュニケーションを主に支援します。情報を収集・分析し、顧客に合わせた最適な対応を自動で実行することで担当者が顧客とより密接で質の高い関係を築けるよう後押しします。

営業部門でAIエージェントを活用している企業事例

近年は日本国内においても、営業のアポイント獲得や商談獲得にAIエージェントを活用する企業も増えつつあります。以下では、営業部門のAIエージェント活用事例を紹介します。

商談獲得がコールチャネル比500%に拡大（DMM.com）

合同会社DMM.comでは、市場規模が限られる中でターゲット企業数が少なく、リード供給数の不足が課題となっていました。既存の営業チャネルから成果が得にくい状況に加え、マーケティング施策からの問い合わせも半数以上がターゲット外で効率の悪さが目立っていました。

そこで同社は株式会社Algomaticのアポドリのテキストチャネルを活用したカスタマイズアプローチに着目しました。従来のコールチャネルと比べて、狙い撃ちで顧客にアプローチできる点にメリットを感じて導入を決定しました。

導入後は、セグメントごとにカスタマイズしたアプローチを展開することで短期間で商談創出を実現しています。従来のコールチャネルに比べ、商談獲得数は500％に拡大しました。

アポドリでは1通ごとに異なる文面で丁寧にアプローチできるため、大型受注につながる案件も生まれ始めています。

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営業AIエージェントの成功ポイント

営業部門にAIエージェントを導入して成果を上げるには、単にツールを導入するだけでは不十分です。以下では、AIエージェント導入を成功に導くための重要なポイントを紹介します。

営業活動に合ったツールの選定

市場には多種多様な営業向けAIエージェントが存在しますが、そのアーキテクチャは大きく「タスク特化型」と「プラットフォーム統合型」に大別できます。

重要なのは、自社の営業課題のボトルネックがどこにあるかを見極め、最適なアーキテクチャを選択することです。

選定時には、表面的な機能リスト比較に終始せず、APIの柔軟性、カスタマイズの許容範囲、将来的な事業拡大に追随できるスケーラビリティといった技術的側面からの評価が長期的な費用対効果（ROI）を決定づけます。

タスク特化型エージェントの適用ケース

インサイドセールスにおけるアポイント獲得率の低迷など、特定のKPI改善が急務である場合に向いています。例えば、Webフォームからの営業活動を自動化し、アポイント獲得という単一目的に特化した「アポドリ」のようなツールは即効性の高いソリューションとなり得ます。

プラットフォーム統合型エージェントの適用ケース

顧客ライフサイクル全体の管理や、部門横断でのデータ活用に課題がある場合に向いています。CRM/SFAプラットフォームにネイティブに統合されたAI（例：「JAPAN AI SALES」）は、既存の顧客データを活用したアップセル・クロスセルの機会創出や解約リスクの予測など、より複合的な課題解決に貢献します。

データ基盤の整備

AIエージェントの提案精度や自律的意思決定の質は、学習データとなる情報資産の品質に完全に依存します。CRM/SFAに蓄積されたデータが不正確、あるいは構造化されていなければ、AIはハルシネーション（もっともらしい虚偽情報の生成）を引き起こし、誤った営業アクションを推奨するリスクすらあります。

そのため導入前に、顧客情報や過去の商談記録、提案資料などを整理・統合し、データの一貫性を担保することが不可欠です。また、名寄せ、表記揺れの統一、欠損データの補完などを定期的に実行し、AIが常に「クリーンな」データを参照できる状態を維持します。

データ基盤を事前に整備しておくことで、AIエージェントの分析力が最大限に発揮され、高精度なサポートを行えます。

既存システムとの連携

AIエージェントは単独ではなく、CRM・SFA・チャットツールなど既存インフラとの連携が精度向上に欠かせません。

システム間の分断はデータの二重入力や手動での情報転記といった非効率を生み、営業担当者のコンテキストスイッチ（思考の切り替え）による生産性低下を招きます。

既存システムと綿密に連携することで データの分断や二重入力 といった無駄を防ぎ、営業プロセスの効率化につながります。例えば、CRMに入力された顧客情報をもとに次のアクションをAIが自動提案するなどシームレスな業務フローを実現できます。

営業担当者が日常的に使用している環境に組み込むことで無理なく活用でき、定着率の向上につながり、導入効果を長期的に維持・拡大できます。

小規模導入から始めて検証

AIエージェントをいきなり全社展開するのはリスクがあります。従業員がAIエージェントのリスクを十分に理解していないと、情報漏えいや誤用などの問題が生じます。

特にAI導入の初期段階においては、特定のチームや営業プロセスにスコープを限定したPoC（Proof of Concept / 概念実証）から着手することが極めて重要です。

まずは特定のチームやプロセスに絞って導入しましょう。PoCフェーズで検証すべきは、以下の2点です。

• 定量的KPIの改善効果: 商談化率、成約期間、顧客単価など、事前に設定したKPIが有意に改善されるか。
• 定性的フィードバックの収集: 現場担当者のユーザビリティ評価、既存ワークフローとの親和性、そして心理的受容性。

上記で得られた知見をもとに、成功パターンを見極めてからスケールアップすることで、安全かつ確実に全社展開できます。

無駄な投資を避けつつ、もっとも効果が出やすい領域に集中して展開できるため、結果的に費用対効果そのものを高められます。

営業部門のAIエージェント活用についてよくある質問まとめ

まとめ

AIエージェントは、営業部門において業務効率化、商談獲得率の向上、顧客体験の強化を実現する有力なツールです。リード獲得や提案資料の作成、商談アシスト、フォローアップの自動化など幅広い領域で活用でき、営業組織全体の生産性を底上げします。

しかし、その効果を最大化するためには、自社の営業プロセスや課題に深く合致したツールの選定、AIの精度を担保するデータ基盤の設計、既存システムとのシームレスな連携など専門的な知見を要するステップが数多く存在します。

もし、どのサービスが自社に最適か判断に迷う場合や、導入計画の策定に不安を感じる場合は専門家の知見を活用することが成功への近道です。貴社の状況に合わせた最適なAIエージェント導入のご支援も可能ですのでお気軽にご相談ください。