BtoBマーケティング・営業をAIで効率化する方法 ｜ AIを業務に組み込むための完全ガイド
生成AIやAIエージェントの進化により、BtoBマーケティング・営業でもAIを活用できる業務が増えています。
市場・競合調査、記事や広告の制作、データ分析、企業調査、営業メール、商談準備、議事録、提案書作成など、これまで人が時間をかけていた多くの業務をAIで効率化できるようになりました。
一方で、ChatGPTなどを導入したものの、「一部の社員しか使っていない」「文章作成は速くなったが、業務全体はそれほど変わっていない」といったケースもあります。
その理由の一つは、「AIを使うこと」と「業務をAI化すること」は違うからです。
AIによってマーケティング・営業全体の生産性を高めるには、個々の担当者がAIを使うだけではなく、業務を分解する → AIに任せる仕事を決める → 必要な情報・ナレッジを与える → 人が判断するポイントを決める → 業務フローとして標準化する → 成果を測って改善するという業務設計が必要です。
本記事では、BtoBマーケティング・営業へAIを組み込み、組織として継続的に活用するための考え方と具体的な進め方を解説します。
市場・競合調査、記事や広告の制作、データ分析、企業調査、営業メール、商談準備、議事録、提案書作成など、これまで人が時間をかけていた多くの業務をAIで効率化できるようになりました。
一方で、ChatGPTなどを導入したものの、「一部の社員しか使っていない」「文章作成は速くなったが、業務全体はそれほど変わっていない」といったケースもあります。
その理由の一つは、「AIを使うこと」と「業務をAI化すること」は違うからです。
AIによってマーケティング・営業全体の生産性を高めるには、個々の担当者がAIを使うだけではなく、業務を分解する → AIに任せる仕事を決める → 必要な情報・ナレッジを与える → 人が判断するポイントを決める → 業務フローとして標準化する → 成果を測って改善するという業務設計が必要です。
本記事では、BtoBマーケティング・営業へAIを組み込み、組織として継続的に活用するための考え方と具体的な進め方を解説します。
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目次
1. BtoBマーケティング・営業でAI活用が広がっている
BtoBマーケティング・営業では、新規顧客を獲得するまでに多くの業務が発生します。例えばマーケティングでは、市場・競合調査、ターゲット分析、コンテンツ制作、広告運用、Webサイト分析などがあります。
営業では、ターゲット企業の調査、営業リスト作成、営業メール、商談準備、議事録、提案書作成、フォローなどがあります。
AIは、こうした業務の情報収集・整理・分析・初期案作成などに活用できます。
ただし、この記事では個々のAI活用方法については詳しく扱いません。
重要なのは、こうした個別業務でAIを使うことから一歩進み、マーケティング・営業の業務プロセスそのものへAIを組み込むことです。
関連記事：BtoBマーケティングのAI活用完全ガイド｜できること・活用方法・導入手順
関連記事：BtoB営業のAI活用完全ガイド｜新規開拓から商談・提案までの活用方法
営業では、ターゲット企業の調査、営業リスト作成、営業メール、商談準備、議事録、提案書作成、フォローなどがあります。
AIは、こうした業務の情報収集・整理・分析・初期案作成などに活用できます。
ただし、この記事では個々のAI活用方法については詳しく扱いません。
重要なのは、こうした個別業務でAIを使うことから一歩進み、マーケティング・営業の業務プロセスそのものへAIを組み込むことです。
関連記事：BtoBマーケティングのAI活用完全ガイド｜できること・活用方法・導入手順
関連記事：BtoB営業のAI活用完全ガイド｜新規開拓から商談・提案までの活用方法
2. 「AIを使う」と「業務をAI化する」は違う
AI活用というと、担当者が必要なときにChatGPTなどへ質問し、回答を業務に利用する方法をイメージするかもしれません。
例えば、
・営業メールを書いてもらう
・記事の構成案を作ってもらう
・商談議事録を要約してもらう
・広告データを分析してもらう
といった使い方です。
これだけでも個人の作業時間は短縮できます。
しかし、担当者によって使い方や入力する情報が異なれば、成果物の品質にもバラツキが生じます。また、AIで一部の作業だけを効率化しても、その前後に多くの人手が残っていれば、業務全体の生産性は大きく変わりません。
例えば、
・営業メールを書いてもらう
・記事の構成案を作ってもらう
・商談議事録を要約してもらう
・広告データを分析してもらう
といった使い方です。
これだけでも個人の作業時間は短縮できます。
しかし、担当者によって使い方や入力する情報が異なれば、成果物の品質にもバラツキが生じます。また、AIで一部の作業だけを効率化しても、その前後に多くの人手が残っていれば、業務全体の生産性は大きく変わりません。
AIの個人利用と業務AI化の違い
業務をAI化する場合は、基本的に次の流れを設計します。
INPUT → AI処理 → Human Check → OUTPUT → KPI
例えば営業メールなら、
企業情報・自社サービス情報
↓
AIが企業分析・課題仮説・メール初稿を作成
↓
営業担当者が訴求内容を確認
↓
メール送信
↓
返信率・商談化率を確認
という一連の流れを業務として設計します。
AI活用で重要なのは、高性能なAIを導入することだけではありません。AIをどの業務へ、どのようなルールで組み込むかを設計することが重要です。
INPUT → AI処理 → Human Check → OUTPUT → KPI
例えば営業メールなら、
企業情報・自社サービス情報
↓
AIが企業分析・課題仮説・メール初稿を作成
↓
営業担当者が訴求内容を確認
↓
メール送信
↓
返信率・商談化率を確認
という一連の流れを業務として設計します。
AI活用で重要なのは、高性能なAIを導入することだけではありません。AIをどの業務へ、どのようなルールで組み込むかを設計することが重要です。
3. AIを導入しても業務効率化できないのはなぜ？
AIを導入しても十分な効果が出ない場合、AIそのものより、業務への組み込み方に原因があることがあります。
代表的なのは次の4つです。
代表的なのは次の4つです。
3-1. どの業務をAI化するのか決まっていない
「まず生成AIを導入して各自で使ってみる」という状態では、AI活用が社員個人の工夫に依存します。まずは現在の業務を分解し、どこに時間がかかっているのか、どこをAI化すると効果が大きいのかを明確にする必要があります。
3-2. AIに必要な情報が与えられていない
一般的な生成AIは、自社の商品、顧客、成功事例、営業ノウハウなどを最初から理解しているわけではありません。適切なアウトプットを得るためには、AIへの指示だけでなく、判断材料となる情報を与える必要があります。
3-3. AIのアウトプットを評価できない
AIは短時間で多くの案を生成できます。しかし、「このターゲットでよいのか」「この訴求は顧客に響くのか」「この分析結果からどの改善策を実行すべきか」といった判断には、マーケティング・営業の専門性が必要です。
3-4. AIの前後に人の作業が残っている
一つの工程だけAI化しても、前後工程に大量の手作業が残っていれば、業務全体としての効率化は限定的です。そのため、一つの作業だけではなく、業務の最初から最後までを見てAI化する範囲を考えることが重要です。
この4つ以外にも、品質基準がない、利用ルールがない、効果測定ができていないなど、AI活用が定着しない原因はいくつかあります。
この4つ以外にも、品質基準がない、利用ルールがない、効果測定ができていないなど、AI活用が定着しない原因はいくつかあります。
4. どの業務からAI化すべき？
すべてのマーケティング・営業業務を一度にAI化する必要はありません。まずは、AIとの相性がよく、導入効果を確認しやすい業務から始めます。
AI化を検討しやすい業務
例えば、「月に1回しか発生しない重要な経営判断」よりも、「毎週何時間も発生している企業調査」をAI化した方が、効果を確認しやすくなります。
AIに任せる仕事と、人が担う仕事を分ける
業務をAI化するときは、すべてを自動化しようとするのではなく、AIと人の役割を分けます。
基本的には、
AI：情報収集・整理・分析・初期案作成・反復作業
人：顧客理解・戦略・対話・判断・品質管理・意思決定
という分担が考えられます。
AIは「速く・多く処理すること」に強みがあります。一方、人は顧客の状況を理解し、情報の意味を解釈し、最終的に何を実行するのかを判断する役割を担います。
目指すのは「AIか人か」ではなく、AIの生産性 × 人の専門性を組み合わせることです。
基本的には、
AI：情報収集・整理・分析・初期案作成・反復作業
人：顧客理解・戦略・対話・判断・品質管理・意思決定
という分担が考えられます。
AIは「速く・多く処理すること」に強みがあります。一方、人は顧客の状況を理解し、情報の意味を解釈し、最終的に何を実行するのかを判断する役割を担います。
目指すのは「AIか人か」ではなく、AIの生産性 × 人の専門性を組み合わせることです。
5. AI活用では「自社の実績・ナレッジ」が重要になる
マーケティング・営業でAIを本格的に活用するうえで重要になるのが、自社に蓄積されている実績やナレッジです。
例えばマーケティングであれば、
・どのようなターゲットから問い合わせが多いか
・どのテーマの記事からCVが発生したか
・どの広告訴求の反応がよかったか
・どのホワイトペーパーが商談につながったか
といった情報があります。
営業であれば、
・どのような企業が受注しやすいか
・顧客からどのような相談を受けることが多いか
・どのような提案が評価されたか
・どのような理由で失注したか
などです。
例えばマーケティングであれば、
・どのようなターゲットから問い合わせが多いか
・どのテーマの記事からCVが発生したか
・どの広告訴求の反応がよかったか
・どのホワイトペーパーが商談につながったか
といった情報があります。
営業であれば、
・どのような企業が受注しやすいか
・顧客からどのような相談を受けることが多いか
・どのような提案が評価されたか
・どのような理由で失注したか
などです。
AIの性能だけでは差別化しにくい
同じ生成AIを複数の企業が利用できる以上、AIそのものだけでは企業独自の競争力にはなりにくくなります。違いを生みやすいのは、AIにどのような情報・ナレッジを与え、どのような業務プロセスで利用するかです。
例えば営業提案でも、一般的な生成AI＋「提案書を作って」と指示する場合と、過去の受注事例＋顧客ヒアリング情報＋サービス情報＋提案品質基準を与えて提案案を作成する場合では、アウトプットは大きく変わります。
これまで担当者の頭の中や部署ごとに蓄積されていた、顧客理解・実績・成功パターン・失敗パターンを会社のナレッジとして整理し、AIが利用できる状態にすることが重要です。
例えば営業提案でも、一般的な生成AI＋「提案書を作って」と指示する場合と、過去の受注事例＋顧客ヒアリング情報＋サービス情報＋提案品質基準を与えて提案案を作成する場合では、アウトプットは大きく変わります。
これまで担当者の頭の中や部署ごとに蓄積されていた、顧客理解・実績・成功パターン・失敗パターンを会社のナレッジとして整理し、AIが利用できる状態にすることが重要です。
6. AIを業務に組み込むには「業務フロー」を設計する
AIを業務で継続的に活用するには、単に「この作業はAIに任せる」と決めるだけでは不十分です。何を改善したいのか → AIに何を与えるのか → AIに何を任せるのか → 人がどこで判断するのか → 何を成果として評価するのか
までを、一つの業務フローとして設計します。
基本となる考え方は、
目的 → INPUT → AI処理 → Human Check → OUTPUT → KPI
です。
までを、一つの業務フローとして設計します。
基本となる考え方は、
目的 → INPUT → AI処理 → Human Check → OUTPUT → KPI
です。
6-1. まず「何を改善したいのか」を明確にする
最初に考えるのは、「AIで何ができるか」ではなく、現在の業務のどこに課題があるのかです。
例えば営業担当者が企業調査に多くの時間を使っているのであれば、「企業調査をAI化すること」自体を目的にするのではなく、調査時間を短縮し、同じ営業体制でより多くの企業へアプローチできる状態をつくることを目的にします。
コンテンツ制作でも同様です。記事をAIに書かせることが目的ではなく、制作時間を短縮することで、品質を維持しながら制作・改善できるコンテンツを増やすことが目的になります。
AI導入では、まず「現在の課題」と「AIによって実現したい状態」を明確にすることが重要です。
例えば営業担当者が企業調査に多くの時間を使っているのであれば、「企業調査をAI化すること」自体を目的にするのではなく、調査時間を短縮し、同じ営業体制でより多くの企業へアプローチできる状態をつくることを目的にします。
コンテンツ制作でも同様です。記事をAIに書かせることが目的ではなく、制作時間を短縮することで、品質を維持しながら制作・改善できるコンテンツを増やすことが目的になります。
AI導入では、まず「現在の課題」と「AIによって実現したい状態」を明確にすることが重要です。
6-2. AIが仕事をするための「INPUT」を整える
次に、AIがその仕事をするために必要な情報を整理します。
例えば営業提案なら、企業情報や商談内容だけでなく、自社サービスや過去の類似事例などが判断材料になります。記事制作なら、検索キーワードだけでなく、ターゲットや検索意図、自社の顧客理解、一次情報などが必要です。
重要なのは、プロンプトだけを工夫すればよいわけではないということです。
AIに十分な判断材料を与えなければ、アウトプットは一般論になりやすくなります。前章で説明した自社の実績・顧客理解・成功パターンなども、AIが利用できるINPUTとして整えていきます。
例えば営業提案なら、企業情報や商談内容だけでなく、自社サービスや過去の類似事例などが判断材料になります。記事制作なら、検索キーワードだけでなく、ターゲットや検索意図、自社の顧客理解、一次情報などが必要です。
重要なのは、プロンプトだけを工夫すればよいわけではないということです。
AIに十分な判断材料を与えなければ、アウトプットは一般論になりやすくなります。前章で説明した自社の実績・顧客理解・成功パターンなども、AIが利用できるINPUTとして整えていきます。
6-3. AIと人の「境界」を決める
INPUTを整えたら、AIにどこまで任せ、どこから人が判断するのかを決めます。
例えば企業分析なら、AIが企業情報を収集・整理し、考えられる課題仮説まで提示する。そのうえで、営業担当者が「どの仮説を商談で確認するか」を判断する、といった分担が考えられます。
広告分析でも、データの変化や原因候補の抽出はAIに任せ、事業状況や顧客情報を踏まえて「何が原因なのか」「どの改善策を実行するのか」は人が判断します。
基本的には、情報処理や初期案作成はAI、顧客理解や意思決定は人と考えると役割を整理しやすくなります。
例えば企業分析なら、AIが企業情報を収集・整理し、考えられる課題仮説まで提示する。そのうえで、営業担当者が「どの仮説を商談で確認するか」を判断する、といった分担が考えられます。
広告分析でも、データの変化や原因候補の抽出はAIに任せ、事業状況や顧客情報を踏まえて「何が原因なのか」「どの改善策を実行するのか」は人が判断します。
基本的には、情報処理や初期案作成はAI、顧客理解や意思決定は人と考えると役割を整理しやすくなります。
6-4. AIの回答ではなく「業務の成果物」まで設計する
AIから回答が出た時点を業務のゴールにしないことも重要です。
AIが記事原稿を作成したのであれば、検索意図や事実関係、独自性などを人が確認し、公開できる記事へ仕上げます。営業メールであれば、ターゲットとの関連性や訴求内容を確認したうえで送信します。
つまり、
AIのOUTPUT → 人による確認・判断 → 業務としての最終OUTPUT
までを設計します。
AIを活用するほど、AIに「作らせる方法」だけでなく、何をもって完成とするのかを人が定義することが重要になります。
AIが記事原稿を作成したのであれば、検索意図や事実関係、独自性などを人が確認し、公開できる記事へ仕上げます。営業メールであれば、ターゲットとの関連性や訴求内容を確認したうえで送信します。
つまり、
AIのOUTPUT → 人による確認・判断 → 業務としての最終OUTPUT
までを設計します。
AIを活用するほど、AIに「作らせる方法」だけでなく、何をもって完成とするのかを人が定義することが重要になります。
6-5. 最後にKPIまでつなげる
AIを業務へ組み込んだら、その業務が本当に改善されたのかを確認します。
例えば企業調査なら、調査時間だけでなく、アプローチできる企業数や商談数まで確認します。記事制作なら、制作時間や公開本数だけでなく、検索流入やCVにつながったかまで見ていきます。
つまり、
INPUT → AI処理 → Human Check → OUTPUT → KPI
までつなげて初めて、AI活用を「便利なツール利用」ではなく、成果につながる業務プロセスとして管理できる状態になります。
例えば企業調査なら、調査時間だけでなく、アプローチできる企業数や商談数まで確認します。記事制作なら、制作時間や公開本数だけでなく、検索流入やCVにつながったかまで見ていきます。
つまり、
INPUT → AI処理 → Human Check → OUTPUT → KPI
までつなげて初めて、AI活用を「便利なツール利用」ではなく、成果につながる業務プロセスとして管理できる状態になります。
6-6. 効果が確認できた業務から標準化する
最初からすべてのマーケティング・営業業務をAI化する必要はありません。
まず一つの業務でAIを組み込んだフローを試し、効果が確認できたら、使用する情報、AIへの指示、人が確認するポイントなどを共通化します。そのうえで、関連する業務へ少しずつAI活用を広げていきます。
こうすることで、「AIが得意な社員だけが使う状態」から「会社の業務としてAIを活用する状態」へ移行できます。
まず一つの業務でAIを組み込んだフローを試し、効果が確認できたら、使用する情報、AIへの指示、人が確認するポイントなどを共通化します。そのうえで、関連する業務へ少しずつAI活用を広げていきます。
こうすることで、「AIが得意な社員だけが使う状態」から「会社の業務としてAIを活用する状態」へ移行できます。
7. AI活用の成果は「時間削減」だけで評価しない
AI導入の成果として分かりやすいのが「作業時間を何時間削減できたか」です。
しかし、マーケティング・営業では時間削減だけをゴールにしないことが重要です。AI活用の成果は、次の4段階で考えると分かりやすくなります。
例えば、AIによって記事制作時間を半分にできた場合、記事制作時間を削減できただけで終わるのではなく、
記事制作時間削減
→ 制作・改善できるコンテンツが増加
→ 検索・AI経由の接点が増加
→ リード獲得機会が増加
までつながっているかを確認します。
つまり、AIによる生産性向上の価値は、単純なコスト削減だけではありません。同じ人員・予算でも、成果につながるマーケティング・営業活動をより多く実行できることにもあります。
ただし、施策量を増やせば自動的に成果が上がるわけではありません。顧客理解や戦略を前提として、品質を維持しながら仮説検証できる「量」と「スピード」を高めることが重要です。
関連記事：デジタルセールスのKPI設計｜新規顧客開拓で見るべき指標とは
しかし、マーケティング・営業では時間削減だけをゴールにしないことが重要です。AI活用の成果は、次の4段階で考えると分かりやすくなります。
例えば、AIによって記事制作時間を半分にできた場合、記事制作時間を削減できただけで終わるのではなく、
記事制作時間削減
→ 制作・改善できるコンテンツが増加
→ 検索・AI経由の接点が増加
→ リード獲得機会が増加
までつながっているかを確認します。
つまり、AIによる生産性向上の価値は、単純なコスト削減だけではありません。同じ人員・予算でも、成果につながるマーケティング・営業活動をより多く実行できることにもあります。
ただし、施策量を増やせば自動的に成果が上がるわけではありません。顧客理解や戦略を前提として、品質を維持しながら仮説検証できる「量」と「スピード」を高めることが重要です。
関連記事：デジタルセールスのKPI設計｜新規顧客開拓で見るべき指標とは
8. AI活用は自社だけで行う必要はない
AIを業務へ組み込む方法は、自社でChatGPTやAIエージェントなどを導入する方法だけではありません。
大きく分けると、
自社でAIを活用する
外部の専門家とAIを組み合わせる
AIが組み込まれた業務そのものを外部サービスとして利用する
といった方法があります。
大きく分けると、
自社でAIを活用する
外部の専門家とAIを組み合わせる
AIが組み込まれた業務そのものを外部サービスとして利用する
といった方法があります。
AIエージェントを利用する場合
AIエージェントを活用すれば、例えば、
企業情報収集 → 条件との照合 → 企業分類 → 営業メール案作成
のように、複数工程を連続して処理できる可能性があります。
ただし、その場合でも、
「何を目的にするか」
「どのデータを使うか」
「どの条件で判断するか」
「どこで人が確認するか」
という業務設計は必要です。
企業情報収集 → 条件との照合 → 企業分類 → 営業メール案作成
のように、複数工程を連続して処理できる可能性があります。
ただし、その場合でも、
「何を目的にするか」
「どのデータを使うか」
「どの条件で判断するか」
「どこで人が確認するか」
という業務設計は必要です。
内製・外注・AIを組み合わせる方法もある
すべてのマーケティング・営業業務を自社だけでAI化する必要もありません。
例えば、
AIで市場・競合情報を整理
→ 社内で戦略を判断
→ 外部専門家が施策を実行
といった役割分担も考えられます。
例えば、
AIで市場・競合情報を整理
→ 社内で戦略を判断
→ 外部専門家が施策を実行
といった役割分担も考えられます。
「AIを使う」のではなく「AI化された業務を利用する」という選択肢
自社でAIツールを導入する場合は、業務設計、必要なデータの整理、AIの運用、品質管理なども自社で行う必要があります。
一方、AIを組み込んだBPOやBPaaSでは、AIによって効率化された業務プロセスそのものを外部サービスとして利用する考え方があります。
つまり、AIを自社で「使う」のかだけではなく、AIによって生産性を高めた「業務」を利用するのかという選択肢も生まれています。
一方、AIを組み込んだBPOやBPaaSでは、AIによって効率化された業務プロセスそのものを外部サービスとして利用する考え方があります。
つまり、AIを自社で「使う」のかだけではなく、AIによって生産性を高めた「業務」を利用するのかという選択肢も生まれています。
9. まとめ｜重要なのはAI導入ではなく「業務プロセスの再設計」
BtoBマーケティング・営業では、市場調査、コンテンツ制作、広告分析、企業調査、営業メール、商談、提案など、さまざまな業務でAIを活用できます。
しかし、AIツールを導入し、社員それぞれが使うだけでは、組織全体の生産性向上には限界があります。
AIを実際の業務へ組み込むには、
① 業務を分解する
② AI化する仕事を決める
③ 必要なINPUTを整える
④ AIと人の役割を決める
⑤ OUTPUTの品質基準を決める
⑥ 業務フローとして標準化する
⑦ KPIを測定して改善する
というプロセスが必要です。
そして、AIによって生まれた時間やコストを単純な削減で終わらせず、コンテンツ制作、分析・改善、顧客へのアプローチ、商談、提案など、成果につながる活動へ再配分することが重要です。
AI時代のBtoBマーケティング・営業で差が生まれるのは、単純に「最新のAIを導入しているか」ではありません。
自社の顧客理解・実績・ナレッジを活かしながら、AIの生産性と人の専門性を組み合わせ、成果を生み出す業務プロセスを構築できているか。
ここが重要になります。
関連記事：デジタルセールスとは？AI時代のBtoB新規顧客開拓の仕組み・進め方を解説
しかし、AIツールを導入し、社員それぞれが使うだけでは、組織全体の生産性向上には限界があります。
AIを実際の業務へ組み込むには、
① 業務を分解する
② AI化する仕事を決める
③ 必要なINPUTを整える
④ AIと人の役割を決める
⑤ OUTPUTの品質基準を決める
⑥ 業務フローとして標準化する
⑦ KPIを測定して改善する
というプロセスが必要です。
そして、AIによって生まれた時間やコストを単純な削減で終わらせず、コンテンツ制作、分析・改善、顧客へのアプローチ、商談、提案など、成果につながる活動へ再配分することが重要です。
AI時代のBtoBマーケティング・営業で差が生まれるのは、単純に「最新のAIを導入しているか」ではありません。
自社の顧客理解・実績・ナレッジを活かしながら、AIの生産性と人の専門性を組み合わせ、成果を生み出す業務プロセスを構築できているか。
ここが重要になります。
関連記事：デジタルセールスとは？AI時代のBtoB新規顧客開拓の仕組み・進め方を解説
FAQ｜BtoBマーケティング・営業のAI活用でよくある質問
AI導入はどの業務から始めるべきですか？
情報収集・整理、原稿の初稿、議事録、データ分析など、繰り返し発生し、人が最終確認できる業務から始めると効果を確認しやすくなります。特に「多くの時間を使っている業務」を優先すると、導入効果を測りやすくなります。
ChatGPTを社員に導入するだけでは不十分ですか？
個人の業務効率化には効果があります。ただし、組織全体の生産性を高めるには、どの業務で使うのか、何をINPUTするのか、どこを人が確認するのか、何を成果とするのかを決め、業務フローとして標準化する必要があります。
AI活用では自社のデータやナレッジが必要ですか？
必須ではありませんが、自社の顧客情報、実績、事例、成功・失敗パターンなどを活用できるほど、自社の業務に合ったアウトプットを得やすくなります。AIそのものだけでなく、「AIに何を与えるか」が重要です。
AIエージェントを導入すれば業務を自動化できますか？
複数工程を自動化できる可能性がありますが、その前に業務プロセス、必要なデータ、判断条件、人が確認するポイントなどを設計する必要があります。AIエージェントは業務設計そのものを代替するものではありません。
AI活用の効果はどのように評価すればよいですか？
作業時間の削減だけでなく、施策数・アプローチ数などの活動量、CVR・商談化率などの品質、リード・商談・受注などの事業成果まで段階的に確認します。「AIによって何時間削減できたか」だけでなく、「その結果、成果につながる活動をどれだけ増やせたか」まで評価することが重要です。
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この記事の著者
ターゲットメディア株式会社 デジタルセールスメソッド開発チーム
BtoBマーケティング支援企業ターゲットメディア株式会社のデジタルセールスのメソッドを開発するチーム。BtoBマーケティングやデジタルセールス支援実績で蓄積したナレッジや実績データをもとに、事業成長につながるデジタルセールスのメソッド（方法論）を開発しています。