生成AIの誤解を解く：営業・マーケティングチームが直面する5つの落とし穴
こんにちは、広瀬です。
新しい技術が登場すると、期待と同時に誤解や懸念も生まれます。特に、生成AIは急速に進化し、マーケティングや営業分野に大きな変革をもたらす可能性を秘めていますが、その活用を阻む誤解が根強く残っています。
Harvard Business Review（以下、HBR）の記事「5 Gen AI Myths Holding Sales and Marketing Teams Back（営業・マーケティングチームの成長を妨げる生成AIに関する5つの誤解）」では、こうした誤解が企業の生成AI導入を遅らせ、営業・マーケティングの生産性向上の機会を損なっていると指摘しています。例えば、McKinseyの調査によると、4,000人の商業リーダーのうち、約20%の企業がすでに生成AIを導入していますが、活用の広がりは期待ほど進んでいないそうです。これは、生成AIが持つ本来の価値を正しく理解できていないことが一因と考えられます。
本解説では、HBRの記事を参考に、営業・マーケティング分野で広まる5つの誤解を解き、それぞれの実態について解説します。さらに、誤解を解くことでどのような新たな可能性が開けるのかを考察し、企業が生成AIをより効果的に活用するためのヒントを示します。
5 Gen AI Myths Holding Sales and Marketing Teams Back
著者紹介
Doug J. Chung（ダグ・J・チュン）
テキサス大学オースティン校マコームズ・ビジネススクールのマーケティング学准教授であり、セールスおよびビジネス開発フォーラムのディレクターです。
Candace Lun Plotkin（キャンダス・ルン・プロトキン）
マッキンゼー・アンド・カンパニー・ボストンオフィスのパートナーで、成長、マーケティング＆セールス（GM&S）プラクティスに従事しています。
Siamak Sarvari（シアマク・サルヴァリ）
マッキンゼー・ニュージャージーオフィスのアソシエイト・パートナーで、同じくGM&Sプラクティスに従事しています。
Jennifer Stanley（ジェニファー・スタンリー）
ロンドンオフィスのGM&Sプラクティスのパートナーです。
Maria Valdivieso（マリア・バルディヴィエソ）
マイアミオフィスのパートナーであり、著書『Sales Growth: Five Proven Strategies of the World’s Sales Leaders』の共著者でもあります。
1. 5つの誤解とその実態
生成AIは、営業・マーケティング分野に大きな変革をもたらす可能性を持っています。しかし、その活用が進まない要因の一つとして、企業の意思決定者の間で根強く残る誤解が挙げられます。
生成AI 5つの誤解
誤解1：顧客特定の初期段階でのみ有効
誤解2：大量の顧客や取引がないと効果がない
誤解3：複雑な顧客の問題を解決するには不十分
誤解4：データが整っていないと使えない
誤解5：導入には時間がかかる
HBRの記事は、5つの誤解が導入を妨げていると指摘しています。
誤解1：顧客特定の初期段階でのみ有効
実際には
生成AIは、リードの特定や顧客情報の収集・分析といった「ファネルの最上流」で特に活用されると考えられがちですが、実際には商談の全プロセスにわたって価値を発揮します。例えば、提案書の自動作成、競合分析、カスタマイズされたコンテンツ作成、パフォーマンス評価など、多岐にわたる業務で活用可能です。
生成AIは営業・マーケティング・プロセスのどの段階でも効果的に活用でき、担当者の負担を軽減し、効果的な営業・マーケティング活動をサポートします。事例
ある企業向けソリューション提供会社では、生成AIを使用して商談前に営業担当者にアカウントの詳細や過去のやり取り、価値提案の要点を含むブリーフィングを提供することで、営業生産性が10%向上しました。
誤解2：大量の顧客や取引がないと効果がない
実際には
生成AIは大量のデータがなくても活用可能です。特にB2B環境では、データを活用して営業担当者が迅速に情報を得たり、貴重なインサイトを抽出したりできます。中小規模の企業でも十分に活用可能で、無駄な時間を削減できます。
生成AIは、構造化されていないデータからでも有用な情報を引き出し、営業活動を効率化します。事例
ある通信会社では、生成AIを活用して中・大規模企業向けのアカウントプランを作成し、営業担当者が手作業で行う作業を90%削減しました。その結果、営業活動がより効率的に行われ、営業チームのパフォーマンスが向上しました。
誤解3：複雑な顧客の問題を解決するには不十分
実際には
一部の企業では、生成AIは単なる「質問応答システム」と認識されています。しかし、近年では「エージェント型AI」が登場し、より高度なタスクの自動化が可能になっています。
生成AIは単なるチャットインターフェースにとどまらず、「エージェント型AI」として、顧客対応や営業サポートの複雑なタスクを自動化できます。生成AIは多くの場面で顧客のニーズを理解し、営業・マーケティング活動を支援する役割を果たします。事例
ある大手機械メーカーでは、生成AIを活用した営業エージェントを導入し、部品交換のメール対応を自動化。1ヶ月で50,000人の顧客とやり取りし、100万件以上の見積もりを生成しました。これにより、営業活動が大幅に効率化され、時間を大幅に短縮しました。
誤解4：データが整っていないと使えない
実際には
データが不完全だからといって、生成AIの導入を諦める必要はありません。生成AIはデータ整理そのものを支援するほか、公的なデータや社内の基本資料を活用することで十分に機能します。
データが乱雑であっても、生成AIはデータ処理を加速し、企業がデータを整理する手助けをします。生成AIは、非構造化データを活用して知識管理を強化し、顧客サポートを効率化することが可能です。
また、多くの有効なユースケースは、構造化データに依存せず、公開されている大規模言語モデル（LLM）や基本的な社内資料を活用できます。事例
あるグローバル機械販売会社は、生成AIを活用して社内の技術資料を整理し、カスタマーサポートの回答精度を向上。結果として、問い合わせ対応の時間が従来の10分の1に短縮されました。
その結果、顧客のダウンタイムを大幅に削減しました。
誤解5：導入には時間がかかる
実際には
生成AIの導入には長い期間が必要だと考えられがちですが、実際には数週間から数ヶ月で運用を開始できます。特に、既存の生成AI搭載ツールを活用すれば、短期間で導入が可能です。外部の専門家の支援を得ることで、短期間で競争優位を確立できます。事例
ある通信企業は、生成AIを活用したアカウントプラン作成ツールを6週間で開発。別の機械販売会社は、生成AIを用いた知識管理システムをわずか1ヶ月で導入しました。
これらの誤解が解消されれば、営業・マーケティング部門における生成AIの活用は一層進むでしょう。実際に生成AIを導入している企業ほど、その可能性を高く評価しています。例えば、McKinseyの調査によると、すでに生成AIを活用しているB2Bリーダーの94%が「非常に期待している」と回答しており、未導入の企業（52%）との差が顕著です。
生成AIの本質を理解し、実際の活用事例を参考にすることで、企業はより効率的に営業・マーケティング活動を進めることができるでしょう。
2. 生成AIがもたらす新たな可能性
生成AIに関する誤解が解消されることで、営業やマーケティング部門における効率化や生産性の向上が実現します。誤解を解いた後に見えてくるのは、生成AIがもたらす新たな可能性です。以下では、具体的な活用例を通じて、どのように営業活動やマーケティング活動が進化するのかを見ていきます。
2.1 営業プロセスの自動化と効率化
生成AIは営業活動の効率化において大きな可能性を秘めています。リードの生成や情報の収集だけでなく、商談の準備や競合分析、提案書作成など、営業活動全体にわたってサポートが可能です。例えば、生成AIは膨大なデータを短時間で分析し、営業担当者がクライアントに適した提案を迅速に作成できるよう支援します。これにより、営業の生産性が大きく向上し、結果として成約率も高まります。
事例
ある企業では、生成AIを活用して営業チームが顧客に対する提案書を半自動化しました。AIが過去のデータを分析し、最適な提案を自動で生成することで、営業担当者は提案内容のカスタマイズに集中できるようになり、提案作成の時間を70%短縮しました。
2.2 顧客対応のパーソナライズ化
生成AIは顧客対応においても大きな変革をもたらします。AIは顧客ごとのニーズに基づいて、個別化された提案やコンテンツを作成することができます。これにより、顧客一人ひとりに合ったサービスや情報を提供でき、顧客満足度の向上につながります。例えば、AIが顧客の過去の購買履歴や問い合わせ内容を分析し、最適なオファーを提案することが可能です。
事例
あるオンライン小売業者では、生成AIを活用して顧客の購買履歴を基にしたパーソナライズされた商品推薦システムを導入しました。このシステムにより、顧客の購入率が25%向上し、売上の増加に貢献しました。
2.3 マーケティングキャンペーンの最適化
生成AIは、マーケティング活動の最適化にも活用できます。例えば、AIを使ってキャンペーンの効果をリアルタイムで分析し、適切なタイミングで最適なコンテンツを配信することが可能です。AIはマーケティングデータを迅速に分析し、過去のキャンペーンデータを元に次のアクションを提案します。これにより、マーケティング活動が効率的に進められ、ROI（投資対効果）の向上が期待できます。
事例
ある企業のマーケティングチームでは、生成AIを使ってターゲットセグメントごとに最適な広告を自動生成し、配信しました。このAI主導のマーケティングキャンペーンにより、従来よりも広告効果が40%向上し、広告予算の効率的な使い方が実現しました。
2.4 知識管理と迅速な意思決定の支援
生成AIは、営業担当者やマーケティング担当者の意思決定をサポートするための知識管理システムを構築することができます。大量の非構造化データ（例えば、会議録や内部メモ、ニュースなど）を迅速に分析し、担当者が必要とする情報を提供することができます。これにより、意思決定のスピードと精度が向上し、企業全体の対応力が強化されます。
事例
ある大手製造業では、生成AIを使って内部データを自動的に整理・分析し、営業担当者に必要なアカウント情報を提供するツールを開発しました。このツールにより、営業担当者は過去の取引履歴や顧客の最新情報を瞬時に把握できるようになり、営業戦略の決定がスムーズに進みました。
2.5 顧客ニーズの予測とマーケティング戦略の最適化
生成AIは、過去のデータや顧客の行動パターンを分析して、未来の顧客ニーズを予測することができます。これにより、企業はマーケティング戦略を事前に最適化し、顧客に対して先手を打った対応ができるようになります。AIが予測するトレンドに基づいて、キャンペーンを設計したり、新商品をタイミングよく投入することが可能です。
事例
あるアパレルブランドは、生成AIを活用して過去の購買データを分析し、次シーズンに人気が出る商品を予測しました。その予測に基づいて、先行販売を実施し、大きな売上増加を実現しました。
誤解が解消されることで、生成AIは単なるサポートツールから、営業やマーケティング活動を革新する強力な力へと進化します。AIがもたらす可能性は無限であり、企業がこれを活用することで、営業生産性の向上やマーケティング活動の効率化、顧客体験の向上といった新たな成果を生み出すことができます。次は、これらの可能性を最大限に引き出すために、どのように生成AIを活用していくかがカギとなります。
3. まとめと次のステップ
これまでの解説を通じて、生成AIに関する5つの誤解を解きました。今後、営業およびマーケティングチームがその本来の潜在能力を最大限に発揮するためには、まず誤解を払拭し、実際に生成AIを積極的に活用することが重要です。
「生成AIで営業を科学する」という観点から、営業活動においてもAIの力を活用して、顧客との関係をより戦略的に構築していくべきです。生成AIは営業のシナリオ作成や関係構築をサポートし、データ分析とインサイト提供を通じて、効果的な営業戦略を生み出す手助けをします。まずは、小さなユースケースから始め、現場での実装を加速させましょう。
このように、生成AIはすでに営業とマーケティングに革新をもたらす力を持っています。まずは、誤解を解消し、積極的にその可能性を探求していくことが、次のステップです。
3.1 5つの誤解の整理
これまで見てきた5つの誤解に関して、以下のように整理できます。
誤解1：顧客特定の初期段階でのみ有効
実際には、生成AIは営業やマーケティングの全フェーズで活用でき、リードの生成から提案書作成、パフォーマンス分析に至るまで幅広い支援を提供します。誤解2：大量の顧客や取引がないと効果がない
小規模なB2B環境や大規模な取引においても、生成AIは営業活動の効率化や重要な情報の抽出、データ処理のスピードアップに貢献します。誤解3：複雑な顧客の問題を解決するには不十分
生成AIは、進化したエージェント型AIを活用し、複雑な顧客対応を効率的に自動化し、販売プロセス全体をサポートします。誤解4：データが整っていないと使えない
生成AIは、乱雑なデータからでも価値を引き出し、知識管理や顧客対応の効率化を実現します。誤解5：導入には時間がかかる
実際には、生成AIの導入は迅速に行えるケースが多く、短期間で企業の業務効率を改善できます。
3.2 5つのステップ
誤解を解消し、生成AIの有用性が明確になった今、企業が次に行うべき5つのステップは以下の通りです。
ステップ1：小規模なパイロットプロジェクトを実施する
生成AIの導入は、大規模なシステム変更を行う前に、少規模なユースケースから始めるのが理想です。例えば、営業チームの特定の業務、例えば提案書の作成や顧客のリサーチ作業において、生成AIを試験運用してみましょう。これにより、実際の効果を見ながら次のステップに進むことができます。ステップ2：データとインフラの整備
生成AIを効果的に活用するためには、必要なデータを整備し、適切なインフラを整えることが不可欠です。企業が持つデータの整備を始め、内外のデータソースを活用できる環境を整えます。AIモデルを活用するためには、特に品質の高いデータが求められます。ステップ3：社内のスキルと知識を強化する
生成AIを活用するためには、社員がその可能性を理解し、使いこなせるスキルを身につけることが重要です。AIツールを適切に活用するためのトレーニングや、AIによる営業支援やマーケティング活動の進め方について教育を行うことが、効果的な導入を支えます。ステップ4：外部の専門家の活用
生成AIを導入する際、企業内のリソースだけではすべてをカバーしきれない場合もあります。外部のAI専門家やコンサルタントの助けを借りて、最適なツール選定やカスタマイズを行い、企業独自のニーズに合わせた生成AIソリューションを導入することが有効です。ステップ5：MVP（最小実行可能製品）で開始する
完璧を求めず、最小限の機能を持ったMVP（最小実行可能製品）として生成AIを導入し、実際の使用環境で効果を測定します。リスクを最小限に抑え、試験的に導入することで、効果を実感しながら改善を加えていくことができます。
3.3 今後の方向性
生成AIは、導入から活用へと進む中で企業の競争力を高める力を持っています。そのため、初期の試行錯誤を経て、どの領域でAIを拡張するか、または他の業務にどう応用するかを計画することが重要です。特に営業やマーケティングでは、データと人間の知恵が融合することで、大きな成果を上げることが可能です。
企業はこれらのステップを踏むことで、生成AIを活用するための土台を築き、実践的な成果を得ることができます。その結果、営業生産性やマーケティング活動の効率化はもちろん、顧客体験の向上、そして最終的には利益の最大化に繋がります。
生成AIを効果的に活用するためには、単なる技術的な挑戦として取り組むのではなく、戦略的な製品開発の一環として位置付けることが重要です。ここで鍵となるのは、プロダクト・マネジメントの考え方です。具体的には、「アイデア創出」で市場ニーズや顧客課題を明確化し、「製品定義」でアイデアを具現化し、そして「開発」でそのアイデアを現実のシステムに落とし込むというプロセスです。この流れを踏まえることで、生成AIは単なるツールを超え、企業戦略を支える重要な要素として取り入れることができます。
どんな挑戦にも、確実に成果を得るための道は開かれています。生成AIを活用する一歩を踏み出すことで、企業の成長に新たな可能性をもたらすことができるでしょう。
この解説が、みなさんの参考になれば幸いです。
今日も最後までお読みいただき、ありがとうございました。
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