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【比較してみた】営業の「時間泥棒」業務5つ × 生成AIの効き具合

営業AI 業務効率化 比較 生成AI 時間泥棒

個人の自由研究として、営業担当の時間を奪っている業務5つについて、「生成AIを使ったら実際どれくらい楽になるのか（あるいはならないのか）」を調べて比較してみました。

英語圏・日本語圏から計80件以上のソースを集め、業務ごとに「効くところ」「効かないところ」「使うなら気をつけること」を整理しています。結論から言うと、5つの業務すべてで「効く場面」はあるが、「丸投げできる業務」は1つもなかった。

この記事でやったこと

  • 調査対象: 営業担当の時間を最も奪っている5つの業務における生成AI活用の実態
  • 参照した情報: 英語圏の調査レポート（LinkedIn, HubSpot, ZoomInfo, Loopio, Crayon等）、業務別の実践ガイド（SaaStr, Cognism, Skaled等）、ユーザーレビュー分析（G2, Capterra経由）、法律事務所の分析（Faegre Drinker, White & Case）、日本語の調査データ（BOXIL, パーソルビジネスディベロップメント, セレブリックス等）、メディア記事（ITmedia, 東洋経済等）
  • ソース総数: 80件以上（英語50件超、日本語30件弱）
  • 調査日: 2026-02-22
  • 補足: 調査レポートの多くがベンダー発行であることに留意。複数ソースでの裏取りを意識して整理している
  • 関連記事: 【調べてみた】営業AI「導入したのに使われない」問題 — 本記事の「効かない」側の背景をより深く扱っている

まず: 営業の「時間泥棒」はどこにいるのか

営業担当は忙しい。問題は、忙しさの中身のほとんどが「売る」行為そのものではないこと。

データ出典
営業担当は勤務時間の25%しか直接販売に使っていないLinkedIn 2025
21%をメール作成に費やしているVipeCloud
見込み客1件の調査に15〜30分。1日10件で5時間が消えるSkaled
CRMデータ入力だけで1日90分B2B Outbound Systems
営業担当の時間の37%がリサーチに消えるSalesforce State of Sales

つまり、営業担当の1日のうち3/4は「売る以外のこと」に使われている。この「売る以外のこと」が時間泥棒であり、生成AIが効く可能性があるのもこの領域ということになる。

今回は、複数のソースで共通して時間泥棒として挙がっていた5つの業務を取り上げ、それぞれの「AIの効き具合」を比較した。

効き具合マップ（早見表）

業務奪われる時間AIの効き具合丸投げできるか注意点
A. メール作成1日の21%★★★★☆ 最も成熟✗ 98%が編集するそのまま送ると「AI臭い」文面で逆効果
B. CRMデータ入力1日90分★★★★☆ 自動化が進行中△ 通話→自動入力は可能データ品質が前提。ゴミを入れるとゴミが出る
C. 議事録・通話要約商談ごとに30-60分★★★☆☆ 条件付きで有効✗ 社内用語を誤認識する顧客の録音同意と「監視カメラ」問題
D. 見込み客リサーチ1件15-30分★★★☆☆ 下調べまで✗ 数字を間違えるハルシネーション（でたらめ生成）に要注意
E. 提案書・資料作成1件12.6時間★★☆☆☆ 部分的のみ✗ 修正がゼロより重い場合あり受け手がAI生成を見抜き始めている

A. メール作成（最もAIが効く業務）

どれだけ時間を奪っているか

営業担当は1日の21%をメール作成に費やしている（VipeCloud）。コールドメール（新規アプローチ）、フォローアップ、お礼メール、紹介依頼…種類も多い。

AIが効くところ

メール作成は、調べた範囲で生成AIが最も成熟している営業業務。ChatGPTを直接使う方法から、CRM内蔵のAI機能まで、選択肢が最も多い。

  • HubSpotの調査では、AI利用者の64%が週1〜5時間の節約を報告
  • Cognism社のプロの実践として、Morgan J Ingram氏はメールのトーン分析→相手に合わせた文面生成を推奨
  • パーソルBD（パーソルグループの営業支援会社）の検証でも、メール草稿作成は「効果を実感した業務」に入っている

特に効くパターン:

  • 相手の情報（LinkedIn、企業サイト）を入力して、パーソナライズしたメールの草稿を作る
  • 自分で書いたメールの改善提案をもらう（レビュアーとしての使い方）
  • 複数パターンのバリエーションを出して、テストする

AIが効かないところ

ただし、98%の人がAI生成テキストに何らかの編集を加えている（HubSpot）。つまり「生成→送信」はほぼ誰もやっていない。

MarketBetter社は「2025年は完全自律型のAI新規開拓ツールが失敗した年」と総括している。AIが自動送信したメールは「どの会社にも当てはまる汎用的な内容」になりがちで、受け手にすぐ見抜かれる。

SaaStr創業者のJason Lemkinが紹介した事故事例: 会計ソフト企業のAIが、3週間チェックされないまま「ブロックチェーン戦略」のメールを顧客に送り続けていた。

使うなら気をつけること

  • AIの出力をそのまま送らない。必ず自分の言葉で手を入れる
  • 相手の情報を具体的に入力するほど、出力の質が上がる
  • 最初の90日間は毎日、出力内容をチェックする習慣をつける（SaaStr）

B. CRMデータ入力（自動化が最も進んでいる業務）

どれだけ時間を奪っているか

B2B Outbound Systemsの分析によれば、CRMデータ入力だけで1日90分。通話内容の記録、商談ステータスの更新、連絡先情報の追加…地味だが確実に時間を食う。

AIが効くところ

CRM入力は、生成AIの中でも自動化が最も進行している領域。通話内容をAIが自動でCRMに記録する仕組み（Scratchpad, Salesforce Einstein等）が急速に普及している。

  • ZoomInfo調査（1,002名）: AIアシスタント機能のユーザーは非利用者より60%多くデモを獲得
  • Scratchpad社の報告: AI Agentが通話→CRM更新→フォローアップの一連を自動化。手動入力ゼロ化の事例

特に効くパターン:

  • 通話後のCRM更新の自動化（音声認識→要約→フィールド入力）
  • 名刺情報→CRM登録の自動化（JAPAN AIラボの事例）
  • 商談ステータスの自動更新

AIが効かないところ

Salesforce Japanは「SFA/CRMへの正確なデータ入力がなければAIは宝の持ち腐れ」と明言している。つまりAIを活用するためのデータ品質が、CRM入力の質に依存している。

ここに構造的な矛盾がある。CRM入力を自動化したいのにCRMのデータ品質が悪い → AIの出力も悪くなる → 信頼されない → 使われない。

Capital One / Forrester調査（500名）では、73%のデータリーダーが「データ品質と完全性」をAI成功の最大の壁として挙げている。

Sharp Business Systems社は、AI導入を一時停止してデータインフラの再構築に6ヶ月を費やした。再ローンチ後、営業チームの80%がAIを使うようになったという。

使うなら気をつけること

  • AIを入れる前に、CRMのデータ品質を確認する。ゴミデータの上にAIを載せても意味がない
  • 「自動入力されたデータが正しいか」の確認フローを最初に作る
  • CRMに既存のAI機能が搭載されている場合は、まずそれを試す（別タブのツールは使われなくなる）

C. 議事録・通話要約（条件付きで有効、ただし落とし穴が多い）

どれだけ時間を奪っているか

商談後の議事録作成、通話内容の要約とCRMへの入力。1件あたり30〜60分程度。さらに人間のメモでは重要ポイントの60%しか捉えられない（Sybill社の業界ベンチマーク）という問題もある。

AIが効くところ

AI議事録・通話要約ツール（MiiTel, ACES Meet, Notta, Gong, Otter等）は、日本でも導入が加速している領域。

MiiTelを150名規模で導入したセレブリックス（営業コンサルティング企業）の事例:

  • 苦手だったメンバーが3ヶ月でパフォーマンス3倍
  • インサイドセールスの成績が130%改善
  • 新人の立ち上がり期間が半分に短縮
  • トーク比率やキーワード分析による、データに基づくコーチングが可能になった

特に効くパターン:

  • 通話内容の自動文字起こし→要約→CRM入力の一連自動化
  • ハイパフォーマーと苦手メンバーの通話パターン比較
  • 新人研修で実際の商談音声を教材として活用

AIが効かないところ

落とし穴1: 社内用語を誤認識する

ITmedia（2025年のメガヒット記事）が報じた事例: 新入社員がAIに議事録を任せたところ、社内略称を誤変換した。「プロ部」→「プロブ」、「デ研」→「出県」、「期ナカ」→「木中」。

問題はドメイン知識がない人はこの誤りに気づけないこと。ある大手IT企業は新人に最初の3ヶ月間、AIによるコード生成を禁止している。理由は「生成されたコードが正しいか検証できないから」。議事録も同じ構造で、業務を知らない人ほどAIの誤りを見逃す。

落とし穴2: 「監視カメラ」問題

Gongのユーザーレビュー集約（tldv.io、G2/Capterra/Reddit 20件分析）では:

  • 「すべての発言が記録・スコア化される監視感」
  • 「Gongのデータをもとに改善指導（PIP）が組まれた」
  • 「営業がツールにログインしなくなり、別ツールに乗り換えた」（Redditの営業オペレーション担当者の投稿）

Jiminny社（通話分析ツールベンダー）も「営業が抵抗するのは、自分のやり方が丸裸にされるから」と認めた上で、「監視ではなくコーチングとして位置づけると抵抗が和らぐ」と提案している。

落とし穴3: 録音の同意と法的リスク

日本のB2B商習慣では、商談の録音は顧客の同意が前提。ailead.app（日本のSaaS企業）は録音許可の取り方として「目的を明示する」「利用範囲を説明する」「データ管理方法を伝える」の3ステップを推奨している。無断録音は法的には直ちに違法ではないが、顧客との関係を壊すリスクが高い。

米国でも法律事務所（Faegre Drinker, White & Case）が警告を出している:

  • 州によって録音の法的要件が異なる（一者同意 vs 全者同意）
  • 音声録音・文字起こし・AI要約・正式議事録の4バージョンが存在すると、訴訟時に矛盾が生じるリスク
  • ツールベンダーが録音データをAIの学習に使う可能性（Zoomの利用規約問題で炎上した前例あり）

使うなら気をつけること

  • 導入前にチームに説明する。「監視」ではなく「コーチング・スキルアップ」の文脈で
  • 顧客への録音同意の取り方をルール化する（ailead.appの3ステップが参考になる）
  • 新人はまず手動でメモを取る経験を積んでから、AIを併用する（ITmediaの知見）
  • 出力に社内用語の誤変換がないか、ドメイン知識のある人がチェックする仕組みを作る
  • 深掘り記事: 【調べてみた】議事録AI、導入前に知っておきたい5つの落とし穴 — 精度の3層問題、監視カメラ化、法的リスク等を100件超のソースで調査

D. 見込み客リサーチ（下調べまでは速い、数字には要注意）

どれだけ時間を奪っているか

見込み客1件あたりの調査に15〜30分（Skaled）。企業情報、業界動向、キーマンの経歴、最近のニュース…1日10件で5時間が消える。Salesforceの調査では営業時間の37%がリサーチに使われている。

AIが効くところ

見込み客リサーチは、ChatGPTを直接使うパターンが最も多い業務（BOXIL営業調査: 使用ツール1位は「生成AI（ChatGPT等）」62.7%）。

Skaled社の事例では、ChatGPTを使った見込み客調査で1件15〜30分→数分に短縮。週4時間以上の節約が報告されている。

特に効くパターン:

  • 企業の概要・業界ポジション・最近のニュースの要約
  • LinkedIn上の情報から、商談前のアイスブレイクネタを準備する
  • 業界トレンドの整理と、それに基づくアプローチ仮説の壁打ち

DHBR（ハーバード・ビジネス・レビュー日本版）は、北欧の重工業メーカーが200ページの年次報告書に埋もれていた戦略的に重要な土地取得情報を、人間のアナリストが見逃した事例を紹介している。大量の文書から重要シグナルを拾う「読み手としてのAI」は有効。

AIが効かないところ

数字を間違える。しかも堂々と。

Beauhurst社（英国の企業データプロバイダー）がChatGPTにノッティンガムの大企業の売上を聞いたところ、Boots UKの2020年売上を**£7.47B（約74.7億ポンド）と回答した。実際の数字は£5.90B**。26.6%の過大報告（£1.57Bの誤差）。

KuraberuAI（日本のAI比較サイト）も「AIは統計的にそれらしい文章を作るので、自信満々に間違った情報を回答するケースが少なくない」と警告している。存在しない製品情報や古い価格データをもっともらしく提示するリスクがある。

もう1つの問題: 「今この商談にどの競合がいるか」はAIにはわからない。

Klue社（競合情報プラットフォーム）は「ChatGPTは今この案件にどの競合がいるか、前回の通話で買い手が何を言ったか、昨日の価格変更は何かを教えてくれない。このレベルの精度がないと、営業が古い情報や間違った情報を引用して、商談の場での信頼を損なうことになる」と指摘している。

つまり、調べ物の出発点としては速いが、そのまま顧客に提示する情報としては使えない。

使うなら気をつけること

  • AIの出力する数字・事実は必ず一次情報で裏取りする
  • 「リサーチの出発点」として使い、最終確認は人間がやる
  • 企業の財務データや価格情報はAIに聞かず、公式サイトやデータベースで確認する
  • 大量の文書をスキャンして重要ポイントを拾う「読み手」として使うのが最も安全

E. 提案書・資料作成（最も過大評価されている業務）

どれだけ時間を奪っているか

Loopio社の2024年RFPベンチマーク調査によれば、提案書1件あたりの平均作業時間は12.6時間。そのうち64%はコンテンツの検索・再利用に使われている。つまり約8時間は「過去に書いた内容を探す」作業。

BOXIL営業調査でも、AI活用業務の1位は「提案資料作成」（40.0%）だった。時間がかかる業務だからこそ、AIへの期待が大きい。

AIが効くところ

部分的には効く。

三菱総合研究所は社内で提案書作成支援ツールを開発し、「人間×AI反復型」のワークフローを設計している。AIが最終スライドを5分で生成するが、そこに至るまでに人間が何度も内容を確認・修正する反復プロセスが組み込まれている。

特に効くパターン:

  • 過去の提案書からの内容検索・再利用（12.6時間のうち64%を占める作業の効率化）
  • 書き出しが浮かばない「白紙の恐怖」の突破（たたき台の生成）
  • 自分で書いた文章のレビュー・改善提案をもらう
  • 複数のアプローチ案をAIに出してもらい、壁打ち相手にする

パーソルBDの検証でも、効果を実感したのは「壁打ち」「要約」「草稿作成」など、正解が1つではないタスクに集中していた。

AIが効かないところ

問題1: 修正がゼロから書くより重くなることがある

Loopio社の指摘が最も直球: 「時間短縮は見せかけの場合がある。質の悪いAI生成提案書の修正は、ゼロから書くより手間がかかることが多い」。

AutogenAI社（AI提案書ツールのベンダー自身）も「汎用的なAI（ChatGPT等）では提案書は書けない」と認めている。理由: 提案書は各セクションが独立して評価され、エビデンスやケーススタディの提示が必須で、クライアントごとのテーマ（コスト効率、革新性等）を織り込む必要がある。

問題2: 「誰にでも当てはまる」文面になる

Demand Gen Report（B2Bマーケティング専門メディア）は、提案書の評価者がAI生成コンテンツを見抜き始めていると報じている。見抜くサインは:

  • どの業界にも当てはまる汎用的な書き出し
  • 不自然に均一な文体
  • 「世界クラス」「比類なき」のような裏付けのない表現
  • 具体的な社名・数字を避けた記述
  • 予想外の言い回しや個人的な洞察がない「個性ゼロ」の文面

問題3: 顧客のことを知らない

Trident Proposals社（政府調達向け提案書のコンサルタント）: 「ChatGPTは『要件をどう対処すべきか』は書けるが、『御社がどう対処するか』は書けない。御社固有のリソース・実績・能力にアクセスできない」。

Reprezent社が11のAIプレゼン作成ツールを実際にテストした結論も「初稿の出発点以上のものではない」。

使うなら気をつけること

  • 「AIに提案書を書かせる」のではなく「AIに壁打ちしてもらう・レビューしてもらう」と捉える
  • 過去の提案書の検索・再利用にAIを使うのが、最もROI（費用対効果）が高い
  • 最終的な文面には、自社と顧客に固有の情報を必ず人間が書き加える
  • AI生成をそのまま出すと、受け手に見抜かれるリスクがあることを意識する
  • 深掘り記事: 【調べてみた】提案書AI、修正地獄を避ける使い方 — 「修正コストの逆転」「バレる問題」等を60件超のソースで調査

この比較から見えたこと

5つの業務を並べてみて見えてきたことが3つある。

1. 「丸投げできる業務」は1つもない

5つすべてで「AIの出力をそのまま使う」ことのリスクが報告されている。メール（98%が編集）、議事録（社内用語誤認識）、リサーチ（26.6%の数字誤差）、提案書（修正コストの逆転）。CRM入力が最も自動化に近いが、それもデータ品質が前提条件。

2. AIが最も効くのは「自分で考えた後の加速」

5つの業務に共通して、AIが効いているパターンは:

  • たたき台を作ってもらい、自分で手を入れる
  • 自分が書いたものをレビューしてもらう
  • 壁打ち相手として使い、選択肢を広げる
  • 大量の情報をスキャンして要点を拾ってもらう

逆に効かないのは「考える前にAIに答えを求める」パターン。bizreboot.net（40代営業職の個人ブログ）が報告した「考えなくなる」落とし穴がまさにこれ。

3. 業務によって「効き始める条件」が違う

業務効き始める条件
メール作成ChatGPTだけで今日から始められる。ただし編集は必須
CRM入力CRMのデータ品質が整っていることが前提
議事録チームの同意、顧客の録音同意、社内用語辞書の整備
見込み客リサーチChatGPTで今日から始められる。ただし裏取りは必須
提案書作成過去の提案書がデータベース化されていると効果大

メールとリサーチは「とりあえずChatGPTで試せる」が、議事録とCRM入力は「下準備が必要」、提案書は「使い方を間違えると逆に時間がかかる」。この差が、「AIを入れたのに使われない」問題の業務別の内訳でもある。

定量データまとめ

時間泥棒の規模

データ出典
勤務時間の25%しか直接販売に使っていないLinkedIn 2025
1日の21%をメール作成に費やすVipeCloud
CRMデータ入力に1日90分B2B Outbound Systems
見込み客1件の調査に15〜30分Skaled
営業時間の37%がリサーチSalesforce State of Sales
提案書1件あたり12.6時間Loopio 2024
うちコンテンツ検索・再利用が64%Loopio 2024

AIで効果が出ているデータ

データ出典
AI利用者は47%の生産性向上ZoomInfo（n=1,002）
64%が週1〜5時間の節約HubSpot 2024
AIアシスタント機能ユーザーは60%多くデモ獲得ZoomInfo 2025
見込み客調査が1件15-30分→数分に短縮Skaled
インサイドセールス130%改善（MiiTel導入後）MiiTel/セレブリックス事例
新人の立ち上がり期間が半分にMiiTel/セレブリックス事例
営業でのAI成果実感率 66.9%BOXIL営業調査（n=389）

AIが効かない・リスクがあるデータ

データ出典
98%がAI生成テキストを編集HubSpot 2024
ChatGPTの財務データ誤差 26.6%（£1.57B）Beauhurst実テスト
バトルカード（競合情報資料）を作っても、26%しか十分に使われていないCrayon 2024
AI導入しても28%しか改善を実感していないHighspot（n=463）
AI提案書の修正がゼロから書くより重くなるケースありLoopio
人間のメモは重要ポイントの60%しか捉えない（→AIの方が多く拾える反面、誤りも混じる）Sybill

注意点

調査カード

項目内容
調査日2026-02-22
調査ソース調査レポート 15件 / メディア記事 12件 / ベンダー記事 20件 / 実務家ブログ 8件 / 個人ブログ・体験記 5件 / ユーザーレビュー分析 3件 / 学術レポート 3件 / コンサルレポート 4件 / 法律事務所分析 2件 / ツール実テスト記事 2件
ソースの言語英語 50件超 / 日本語 30件弱
地域・前提US中心、B2B SaaS営業の情報が多め。日本市場はBOXIL調査・パーソルBD検証・MiiTel事例が主要ソース
情報の鮮度2024年〜2026年2月の公開情報が中心

ソース偏りチェック

  • ✓ 英語・日本語 各10件以上
  • ✓ 成功と失敗の両面データあり
  • ✓ 個人体験記を含む（bizreboot、ITmedia事例等）
  • ✓ ブログ/個人サイト 30%以上
  • △ コミュニティ体験談は間接的（G2/Capterra/Redditレビュー引用経由）

反対意見・異論

「AIの効果」について — ZoomInfo/HubSpotの高い効果データ（47%生産性向上、週12時間節約）は、AIを「うまく使えている人」のデータである可能性がある。Highspot調査では77%がAI投資中にもかかわらず28%しか改善を実感していない。つまり「効いている人のデータ」と「全体の実態」にはかなりの差がある。

調べきれなかったこと

  • 日本のB2B営業に特化した業務別AI効果の大規模調査（BOXIL以外でn>100が見つかっていない）
  • 議事録AIの顧客録音同意の実際の拒否率（データが見つからなかった）
  • 業務ごとの「AI導入後に定着した率」（全体の定着率は報告されているが業務別は不明）

私の仮説（暫定）

5つの業務を並べて思ったのは、「AIが効くかどうか」は業務の種類よりも「使い方のパターン」で決まるんじゃないか、ということ。どの業務でも、「たたき台→人間が仕上げ」は効いていて、「丸投げ」は効いていない。そう考えると、本当に必要なのは「どのツールを入れるか」ではなく「どう使うかのルールを決めること」なのかもしれない。ただ、AIツールの自動化レベルは急速に上がっているので、今「丸投げできない」業務が半年後もそうとは限らない。

出典

英語圏

日本語圏

免責

※ 個人の自由研究として調べてまとめています。特定のAIツールの推薦・非推薦を目的としたものではありません。 ※ 最終判断の前に、必ず一次情報をご確認ください。

AI活用について

この自由研究では、情報収集と整理の補助にAIを活用しています。 ただし、最終的な確認・記述・公開判断は人間が行っています。 重要な判断は、必ず一次情報で確認してください。