営業AI自由研究

営業の日常業務に生成AIは本当に効くのか？海外・国内のデータを集めて調べてみた。

定点観測

主要レポートの数字を半期ごとに追跡し、「今どこにいるか」を記録する。

McKinsey、Salesforce、BCG、MIT等の主要レポート15本超を横断比較。「採用率88%」の裏にある「成功率5%」の実態を、10の指標で定点観測する初回ベースライン。

AI営業メールの「送る側」と「受ける側」を69件超のソースから調査。送信AIが大量に書いたメールを受信AIが静かに埋没させている構造、返信率3.43%の背景、Gmail Geminiの6層防御、そしてそれでも効く条件を整理した。

営業AIエージェントの期待と現実を70件超のソースから調査。「名ばかりエージェント」問題、大手企業の苦戦、お客さんがAIを見抜いている実態と、それでも効いている使い方の3条件を整理した。

新人営業×AIの「効く使い方」と「育たなくなる使い方」を90件超のソースから調査。脱スキル化の学術的証拠、日本の実態データ、そして段階的導入モデルを整理した。

営業の提案書・資料作成AIを60件超のソースから調査。「修正コストの逆転」「バレる問題」「均一化の罠」「入札失格リスク」の4つの落とし穴と、修正地獄を避けている人の使い方を整理した。

営業チームの議事録・通話要約AIを100件超のソースから調査。精度の3層問題、新人が検証できない構造、監視カメラ化、法的リスク、意図せぬ記録の5つの落とし穴と、それでも効いている条件を整理した。

営業担当の時間を奪う5つの業務について、生成AIの効き具合を80件超のソースから比較。効くところ・効かないところ・気をつけることを業務別に整理した。

営業チームにAIを導入したのに結局使われていない問題を、英語圏・日本語圏の62ソースから調査。失敗の3層構造と、効いている人の5つの条件を整理した。