# チャプター1 トップセールスを真似してはいけなかったんですね。 ユゲトロのマーケティングの極意、本日は、AIが営業スタッフを育ててくれる、というテーマでお送りします。 AIは、営業担当者の仕事を奪うもの、営業を自動化するもの、というのが、今の一般的な意見ですよね。 でも、今注目したいのは、AIが人に代わって売ることではなく、AIが営業スタッフを育てて、営業組織を強くしてくれる、という使い方です。 営業スタッフを支援するAIには、大きく分けて3つのスタイルがあります。 1つは、商談前に練習相手になってくれる、商談ロールプレイング。 2つ目は、商談中に助言してくれる、リアルタイム商談支援。 3つ目は、商談後の会話を検証する、商談分析です。 つまり、商談の前、最中、後、という時間軸のすべてを、AIが支援してくれるわけですね。 まず1つ目の商談ロールプレイング。これは、AIが営業のコーチになるスタイルですね。 商談分析システムである、アンプトークコーチは、人と話すのに近い店舗で応答するAIアバターを相手に、商談の練習ができます。 富士通やNTT西日本、ベルシステム24なども導入しているんですね。 訓練の方法は2種類ありまして、1問1答では、顧客から聞かれやすい質問を、AIが次々と投げかけ、回答を採点します。 いわば、営業の専門ノックですね。もう1つのロールプレイングでは、設定した顧客像とシナリオに沿って、挨拶から商談の締めくくりまでを通して練習します。 こちらは、個々の受け答えだけでなく、商談全体の構成力や伝え方を鍛えることができます。 従来のロールプレイングですと、上司や先輩に相手をしてもらう必要がありましたから、忙しい職場では回数を確保できなかったり、評価も指導者によって変わりますよね。 その点、AIなら何度でも練習できて、同じ基準で評価してくれますから、人前で試す前に、AI相手に何度でも失敗できるわけですね。 2つ目は、商談中にAIが伴奏するリアルタイム商談支援。 音声認識技術を活用したアミボイスセールスエージェントは、誰が何を話したのかを識別して文字に起こします。そして、顧客の質問に関連する資料やウェブサイトをその場で提示してくるんですね。 商談中の感情の変化も可視化し、確認すべき事項が残っているのに、終了時刻が近づいてしまうと、警告を出すという機能もあるんですね。 商談後には議事録をアウトプットし、予算、決済権、ニーズ、導入時期といった要素を整理します。また、伝える力、聞く力、深掘りする力、交渉力、共感力という観点からの商談の評価もします。 営業担当者は、顧客の話を聞きながら、次の質問、提示しなきゃいけない資料、残り時間を同時に頭の中で考えていますよね。AIが情報整理や確認漏れを引き受けてくれれば、担当者は顧客の表情や言葉のニュアンスにより集中できるわけですね。 AIは、答えを代わりに話す存在というより、営業担当者をサポートする副操縦士みたいなものですよね。3つ目が、商談後の分析です。ここに、営業組織を本当に強くする大きな可能性があると思いましたね。 ハクホードグループが開発したボイスバリューは、本田の販売店をはじめ、多くの自動車ディーラーで導入されています。営業成績と発話量、質問数、感情表現、会話の構造などを突き合わせて、何が受注につながっているのかを分析するんですよ。 ここで分かったことが非常に興味深くて、分析によると、トップセールスを真似れば成果が出るという今までの発想が必ずしも正しくないという結果が出たんですね。 いわゆるトップセールスの話し方は、長年の経験と、瞬時の判断に支えられた高度な暗黙値なんですね。話している平均時間、質問に答えるまでの間、質問数などを営業成績と重ねて分析すると、トップセールスの手法は特殊なハズレ値なんですね。 つまり、優れてはいるけれど、他の人には再現しにくい神業だったわけです。 一方で、安定して成果を出している二番手以降の営業担当者、これは真似しやすい共通点があることが分かったんですね。 まず、説明が簡潔である。顧客の質問に素早く答えている。そして、自分からも積極的に質問する。 トップ一人の華麗な話法よりも、複数の優秀な営業担当者に共通する地味な行動の方が、組織で共有できる可能性が高かったということが分かったわけですね。 ここが、AIによる営業分析の面白いポイントですよね。 トップセールスの神業ではなく、二番手層に共通する再現可能な価値筋を探すと。 営業教育では、つい一番売る人を先生にしたくなりますよね。 でも、名選手必ずしも名コーチではないというやつで、本人も自分が何で売れているのかをうまく説明できないという場合もあるんですよね。 しかも、聞き手の能力や経験が違えば、その技をそのまんま移植しても、うまくいかないわけですよね。 AIは先輩が感覚で捉えていた商談を、比較できるデータに分解してくれます。 もっと顧客の話を聞こう、ではなくて、顧客と営業担当者の話す時間の割合を示す。 説明が長いよ、ではなく、一回の会話時間や、質問への回答時間を示す。 もう少し深掘りしよう、ではなく、質問の数や種類を示す。 これなら、若手も、どこを直せばいいのかが具体的にわかりますよね。 もちろん、数字だけを機械的に追って、質問数を増やすことだけが目的になると、尋問みたいな商談になりますからね。 AIが示す数字は、絶対的な正解ではなく、改善点を見つける手がかりなんですよね。 顧客の状況や商品の特性と照らして、最後は人が判断する必要がありますね。 この3つのAIの支援スタイルは、別々に使うより、繋げることで、より効果が高まるようなんですね。 商談後の音声分析で、再現可能な勝ち筋を見つける。 その勝ち筋を、ロールプレイングのシナリオに反映して、繰り返し練習する。 そして、実際の商談では、AIが確認漏れとか、資料提示を支援してくれる。 その結果を再び分析する。 この循環ができれば、営業研修は日々改善されていきますよね。 AIの価値は、トップセールスをさらにスーパーセールスにするということだけじゃなくて、 これまで見えなかった営業のコツを言語化し、普通の営業担当者が実行できる形に変えてくれるんですよね。 だから、できる先輩の背中を学べという育て方から、再現性のある勝ち筋を組織で共有する育て方へと。 AIは営業スタッフを評価する監視役ではなくて、組織全体の底上げを助けるコーチになってくれるわけですね。 最後まで聞いていただきありがとうございます。ぜひチャンネルのフォロー、いいねをしていただきますと嬉しいです。