営業部門では、顧客情報や案件管理、商談準備、提案資料の作成など、日々多くの業務を抱えています。一方で、これらの業務は担当者個人の経験やスキルに依存しやすく、属人化や作業負担の偏りが起こりやすいのが現状です。
近年、ChatGPTやGeminiといった生成AIはこうした営業業務の課題を解消する手段として注目されています。情報整理や下準備といった定型作業をAIに任せることで、営業担当者は顧客対応や提案の質向上といった本来注力すべき業務に集中できるようになります。本記事では、企業の営業現場で実践できるChatGPT/Geminiの活用事例をもとに、営業業務を効率化し、成果につなげる具体的な活用方法を紹介します。
第1章 顧客・案件データ管理を効率化するChatGPT/Gemini活用
課題
営業部門では、顧客情報や案件情報をCRM、スプレッドシート、個人メモなど複数の場所で管理しているケースが少なくありません。
その結果、情報の更新漏れや重複が発生しやすく、最新の状況が把握しづらいという課題が生じます。とくに担当者の異動や引き継ぎ時には、過去のやり取りや判断経緯が十分に共有されず、営業活動の継続性が損なわれることもあります。また、入力ルールが明確でない場合、データの粒度や内容にばらつきが生じ、活用しづらい状態になりがちです。
解決策
顧客・案件データの管理においても、人事編と同様に設計と実行を分離した運用を行います。まず、どの情報をどの単位で管理するのか、どのタイミングで更新するのかといったデータ設計を生成AIで整理します。営業活動の流れに沿って必要な項目や入力ルールを明確化することで、属人化しやすい判断を整理できます。
実際のデータ入力や更新処理は、CRMやスプレッドシート、自動化ツールを用いて仕組み化します。生成AIはあくまで設計や整理を支援する役割にとどめ、日常的な運用は既存ツールに任せることで、安定したデータ管理を実現します。
使用ツール
- ChatGPT/Gemini
営業活動に必要な顧客・案件情報の整理、項目設計、入力ルールの検討を支援。
属人化しやすい判断基準を言語化し、データ構造として整理。 - CRM（顧客管理システム）
顧客情報や案件情報の主な管理基盤。
商談履歴や進捗状況を一元管理し、チーム内で共有。 - Google スプレッドシート
CRMでは管理しきれない補助的な情報や集計用データの管理。
関係者間での確認やレビューに活用。 - 自動化ツール／スクリプト
定期的なデータ更新や連携処理を自動化。
手作業による転記や更新漏れを防止。
期待できる成果
顧客・案件情報が整理され、常に最新の状態で共有できるようになります。情報の分散や更新漏れが減ることで、営業担当者は状況確認に時間を取られず、提案やフォローといった本来の業務に集中できます。
また、データの粒度や入力ルールが統一されることで、担当者の異動や引き継ぎもスムーズになり、営業活動全体の再現性と安定性が向上します。
第2章 商談準備・事前リサーチを支えるChatGPT/Gemini活用
課題
営業活動において、商談前の事前準備は成果を左右する重要な工程です。しかし、顧客企業の情報収集、業界動向の把握、過去の取引履歴の確認など、準備に必要な情報は多岐にわたります。
その結果、準備に時間がかかりすぎたり、担当者によって調査の深さや観点にばらつきが生じたりすることが少なくありません。限られた時間の中で十分な準備ができず、商談の質が安定しない点が課題となっていました。
解決策
商談準備の段階にChatGPTやGeminiを取り入れ、調査観点の整理と情報の要約を行います。まず、商談の目的や顧客の属性をもとに、「何を調べるべきか」「どの観点を押さえるべきか」を生成AIで整理します。そのうえで、収集した情報を要約し、商談前に把握すべきポイントを短時間で確認できる状態を作ります。
実際の情報収集や資料参照は既存の検索手段や社内ナレッジを活用し、生成AIはあくまで整理・要約を担う役割に限定することで、現行の営業プロセスを大きく変えずに導入できます。
使用ツール
- ChatGPT/Gemini
商談目的に応じた調査観点の整理、事前確認ポイントの抽出、情報の要約を支援。
準備内容の抜け漏れ防止や、観点の標準化に活用。 - 検索エンジン／企業情報データベース
顧客企業や業界に関する情報収集を担当。
生成AIは検索結果を整理・要約する補助役として利用。 - 社内ナレッジ／CRM
過去の商談履歴、提案内容、やり取りの記録を参照。
商談準備に必要な内部情報の確認に活用。 - ドキュメント管理ツール
商談前メモや要約結果の保存・共有。
チーム内での事前認識合わせに利用。
期待できる成果
商談前の準備にかかる時間を短縮しつつ、調査内容の質を安定させることができます。担当者ごとの経験差に左右されにくくなり、誰でも一定水準の準備を行えるようになります。その結果、商談時のヒアリングや提案に集中できるようになり、営業活動全体の成果向上につながります。
第3章 商談内容の記録・共有を自動化するChatGPT/Gemini活用
課題
営業部門では商談後に内容を記録し、CRMへ入力したり、関係者に共有したりする作業が発生します。しかし、商談直後は次の対応に追われやすく、記録が後回しになったり、要点だけの簡易メモで済まされたりするケースも少なくありません。
その結果、商談内容の詳細が十分に残らず、上司や他メンバーが状況を正確に把握できなかったり、次回提案に必要な情報が抜け落ちたりするという課題が生じていました。
解決策
商談内容を音声またはテキストとして記録し、その整理・要約工程にChatGPTやGeminiを活用します。オンライン商談や対面商談のメモを文字起こしデータとして取得し、生成AIで要点、顧客の関心事項、次のアクションを整理します。これにより、担当者は一から文章をまとめる必要がなくなり、確認と微調整だけで記録を完成させられます。
整理された内容はCRMや社内ツールに共有し、チーム全体で活用できる状態にします。AIはあくまで情報整理を担い、最終判断や入力内容の確定は人が行う運用とすることで、現場に無理なく定着させます。
使用ツール
- オンライン会議ツール／音声記録ツール
商談内容を音声またはテキストとして取得。
一次情報を安定して記録するための基盤。 - ChatGPT/Gemini
文字起こしデータやメモをもとに、要点整理、顧客ニーズの抽出、次アクションの整理を支援。
商談記録の粒度を揃え、属人化を防止。 - CRM（顧客管理システム）
整理された商談内容や進捗情報を格納。
チーム内での状況共有や引き継ぎに活用。 - 社内コミュニケーションツール
商談要約や重要ポイントを関係者へ即時共有。
次の対応をスムーズに進めるための連携手段。
期待できる成果
商談後の記録作業にかかる負担が軽減され、情報の抜け漏れや記録遅延を防げます。商談内容が整理された形で蓄積されることで、上司や他メンバーも状況を把握しやすくなり、チームとしての営業判断がしやすくなります。結果として、次回提案やフォローの質が向上し、営業活動全体の再現性とスピードが高まります。
第4章 提案書・営業メールを標準化するChatGPT/Gemini活用
課題
営業部門では、提案書や営業メールを日常的に作成しますが、その内容や品質は担当者の経験やスキルに依存しやすい傾向があります。
同じサービスや商材を扱っていても、提案の構成や表現にばらつきが生じ、確認や修正に時間がかかるケースも少なくありません。また、過去の提案資料やメールを探し、流用・修正する作業自体が負担になっている場合もあります。その結果、提案作成に時間が取られ、本来注力すべき顧客対応や戦略検討に十分な時間を割けないという課題がありました。
解決策
提案書や営業メールの作成を個人任せにせず、構成と表現の型を定義したうえで生成AIを活用します。たとえば、提案書であれば「課題整理」「解決策」「導入効果」といった基本構成をあらかじめ整理し、営業メールについても用途別にテンプレートを用意します。生成AIは、その型に沿って文章案を作成する役割を担います。
担当者はゼロから文章を考える必要がなく、生成された案を顧客に合わせて調整するだけで済むため、作成と確認を効率的に進められます。
使用ツール
- ChatGPT/Gemini
提案書や営業メールのたたき台生成、構成整理、表現の調整を支援。
用途別に定義したテンプレートに沿った出力を行う。 - 提案書テンプレート／メールテンプレート
営業活動で頻出する構成や表現を整理・定義。
生成AIと組み合わせることで、品質を安定化。 - ドキュメント作成ツール
提案書や資料の最終仕上げを担当。
生成された文章をベースに、レイアウトや表現を調整。 - メール／営業支援ツール
完成した営業メールの送信・管理を担当。
AIは作成工程を支援し、送信フローは既存運用を維持。
期待できる成果
提案書や営業メールの品質が安定し、作成にかかる時間を大幅に短縮できます。経験の浅い担当者でも一定水準の提案が可能になり、チーム全体の営業力の底上げにつながります。また、確認や修正の工数が減ることで、顧客対応や商談準備といった付加価値の高い業務により多くの時間を割けるようになります。
まとめ 営業部門でChatGPT/Geminiを活かすためのポイント
営業業務における生成AI活用は、単なる作業効率化にとどまらず、営業活動全体の再現性と品質を高める手段として有効です。顧客・案件データの整理、商談準備、商談内容の記録、提案書や営業メールの作成といった各工程にChatGPTやGeminiを取り入れることで、属人化しやすい業務を仕組み化できます。
重要なのは、すべてをAIに任せるのではなく、定型的な整理や下準備をAIに任せ、人が判断や調整を行う役割分担を明確にすることです。また、既存のCRMやドキュメントツールを活かしながらAIを補助的に組み込むことで、現場に無理なく定着させることができます。営業部門こそ、生成AIを業務フローの一部として活用することで、個人の経験やスキルに依存しない、安定した成果を生み出せる体制を構築できるでしょう。
