営業によるデータとAIの活かし方実行と再現性の分岐点〜実践者は”今”なにをしているのか！？〜

なぜ今、「データの再定義」が必要なのか
1. 結果データだけでは「再現性」は作れない
業務効率化ではなく「プロセスの再定義」
1. プロセスの上流から「AI適性」を見極める
2. 「会話」以外はすべてAIに委任する挑戦
再現性の鍵は「思考のデータ化」
1. 「思考プロセス」をハッキングする
SFA定着の壁を越える。「入力されない」を防ぐ3つのルールと文化
まとめ

AI活用が当たり前になったことにより、営業提案の品質が一定水準まで高まりつつある昨今、営業の勝機はSFA/CRMに蓄積された「一次情報」の質にあります。会話や行動などの生データをAIが分析可能な「構造化データ」へ変換し、蓄積することこそが分岐点です。

2025年12月3日、株式会社セラクCCC、SALESCORE株式会社、SALES ROBOTICS株式会社の3社は、『営業によるデータとAIの活かし方実行と再現性の分岐点〜実践者は”今”なにをしているのか！？〜』と題したウェビナーを開催しました。

本記事では、SFA（営業支援システム）の定着支援と最新のセールステック活用、それぞれのプロフェッショナルが議論した「人とAIの役割分担」および「データ入力・活用文化の醸成」について、当日の議論を完全網羅したレポートをお届けします。

なぜ今、「データの再定義」が必要なのか

結果データだけでは「再現性」は作れない

多くの企業がSFAに蓄積しているデータは、架電数、商談数、受注額といった「結果」の記録が大半です。しかし、本ウェビナーでは、「結果データだけでは、ハイパフォーマーの再現性は作れない」という共通認識が示されました。

AI時代において最も価値を持つのは、結果に至るまでの「プロセス」や、営業担当者が瞬時に行った「判断（思考）」のデータです。

「なぜその顧客に電話したのか？」「なぜそのタイミングでメールを送ったのか？」

こうした「思考のロジック」をデータとして蓄積し、AIに学習させることこそが、属人化を解消し組織全体の底上げを図る第一歩となります。本レポートでは、この「データの再定義」を起点に、具体的な実践論へと展開します。

業務効率化ではなく「プロセスの再定義」

プロセスの上流から「AI適性」を見極める

生成AIの活用において、多くの企業が「既存の業務フローの一部をAIに置き換える（効率化）」の枠組みに留まっています。しかし、登壇各社は、成果を最大化するためには「業務プロセスそのものをAI前提で再構築（再定義）する必要がある」と指摘しました。

セラクCCC社は、自社視点の営業プロセスだけでなく、顧客の「購買プロセス」全体を俯瞰し、業務を「AI」と「人」に棲み分け・再定義する重要性を説きました。単にツールを入れるのではなく、「どのプロセスをAIに任せ、どこを人が担うのか」を明確に定義することで初めて、AI活用に向けて蓄積すべき「必要なデータ」が見えてくるという考え方です。

「会話」以外はすべてAIに委任する挑戦

また、SALESCORE社の有馬氏は、自社のインサイドセールス組織において、架電前後の周辺業務を徹底的にAI化し、人間が「顧客との対話」のみに集中できる環境を構築した事例を紹介しました。従来の業務フローをそのまま自動化するのではなく、AIができることを起点にフローを組み替えるアプローチです。

この徹底した分業体制について、有馬氏は次のように語っています。

「極論を言うと、僕たちは『電話でお客様と話すこと』以外は、ほぼすべてAIに置き換えることを目指して取り組んでいます。インサイドセールスって、架電の前後にやることがめちゃくちゃ多いじゃないですか。リストの準備、リサーチ、SFA入力……これら全てをAIに任せて、人間は『会話』だけに集中できる状態を作ろうとしています」

この分業体制において重要なのは、「何を入力させ、人間は何に集中するのか」です。AIは会話内容から「客観的な事実の要約」を担当しますが、人間は「相手の声のトーンや感情の機微」といったAIでは察知しにくいニュアンスの言語化を担います。

以下は、実際にSALESCORE社で運用されているインサイドセールスの全業務フロー図です。

再現性の鍵は「思考のデータ化」

「思考プロセス」をハッキングする

「SFAに活動履歴を入力しても、トップセールスの動きが再現できない」という課題に対し、議論は「入力すべきデータの質」へと移りました。

活動量や受注結果といった定量データだけでは、ハイパフォーマーの「判断基準」は見えてきません。SALESCORE社では、ハイパフォーマーが「なぜその企業のWebサイトを見たのか」「どこを見て仮説を立てたのか」といった「思考のロジック（暗黙知）」を言語化し、それをルールとしてAIに実装する取り組みを行っています。これにより、経験の浅いメンバーでもAIのサポートを通じて、トップセールスに近い仮説構築が可能になります。

AI活用というとスマートな印象を受けますが、その裏側にあるデータ収集のプロセスについて、有馬氏は現場のリアリティを交えてこう述べました。

「実は、ここをめちゃくちゃ泥臭くやっています（笑）。ハイパフォーマーの人って、無意識にいろんなことをやってるんですよ。例えば、ある企業のHPを見た瞬間に『あ、この会社ならこの事例が刺さるな』と直感的に判断したりする。これを隣に張り付いて『今、何を見てそう判断したの？』『なぜそのページを開いたの？』と細かくヒアリングして言語化するんです。」

SFA定着の壁を越える。「入力されない」を防ぐ3つのルールと文化

データを「活用する」ための3つのルール

どれほど優れたAIや戦略があっても、その燃料となるデータがSFAに入力されなければ機能しません。しかし、現場にとって入力業務は負担であり、形骸化しやすいのが実情です。

数多の企業のSalesforce定着を支援してきたセラクCCC社は、データ蓄積を成功させるフレームワークとして、次の「3つのルール」をセットで運用することを提唱しました。

入力ルール：いつ、誰が、何を、どこに入力するか。
運用ルール：入力されたデータを、いつ、誰が、どの会議で活用するか。
リカバリルール：入力が漏れていた場合、どう検知して対応するか。

現場が入力しない本当の理由

特に重要視すべきは「運用ルール」です。セラクCCC社は、現場がSFA入力を拒む根本的な原因について、次のように指摘しました。

「現場が入力してくれない最大の理由は、『入力したデータが自分たちの役に立っている実感がないから』なんですよ。だからこそ、『運用ルール』が重要です。マネージャーが『SFAのこの画面を見て指示を出す』『会議ではこのダッシュボードしか見ない』と決めると、現場も『あ、入力しないと損だな』『入力すると褒められるな』と気づく。そうやって『データを活用する文化』を作っていくことが、遠回りのようで一番の近道ですね」

この『文化』を醸成するために不可欠なのが、『マインド・文化』という視点です。以下の図の通り、『データを活用する意識』『スキル』そして『見たいデータが存在する環境』の3要素が揃って初めて、ボトムアップでの定着が動き出します。

入力の「動機」をどうデザインするか

セッションの後半では、「入力の負荷」と「AIによるリターン」の関係性について議論が深まりました。SFAへの入力は現場にとって「コスト」でしかありません。これを解決するために、有馬氏は「入力することが自分の利益になるサイクル」を作ることの重要性を説きました。

SALESCORE社の事例では、SFAに商談データを入力すると、AIが即座に「お礼メールの下書き」や「次にかけるべきリストのレコメンド」を返してくれます。つまり、入力をトリガーとして、AIが面倒な業務を肩代わりしてくれるのです。

「結局、入力したら自分が楽になるかどうかなんですよね。『SFAに入れたら、AIがいい感じのメールを作ってくれるじゃん』となれば、現場は『楽をするために、正確なデータを入れよう』となる。このサイクルが回ると強いですよね」

セラクCCC社もこれに同意し、ハイパフォーマーとそうでないメンバーの差分を埋めるためにこそ、AIからのフィードバック（リターン）を活用し、ボトムアップでの定着を促すべきだと補足しました。

まとめ

AI活用を視野に入れたデータ入力は、営業の「差」を埋め、組織の平均値を最大化させる

かつての営業組織では、顧客との深いコミュニケーションや適切な判断は、個人の経験に依存していました。その結果、ハイパフォーマーとそれ以外のメンバーの間には、どうしても埋められない質の差が生じていました。

しかし、SFAに「思考のロジック」が蓄積され、AIがそれを学習することで、この状況は一変します。経験の浅いメンバーでも、AIのサポートを通じてベテランと同じ文脈で顧客を理解し、適切なアクションを取ることが可能になります。

これまでは個人のセンスや経験に依存していた部分が、AIによって均一化（標準化）されることで、組織全体のパフォーマンスの平均値が底上げされる。これこそが、営業組織におけるAI活用の本質的な価値であると言えるでしょう。

明日から取り組むべき4つのネクストステップ

最後に、本ウェビナーのモデレーターを務めたSALES ROBOTICS 冨田は、セラクCCCとSALESCORE、両社の取り組みを統合し、これからの営業組織が歩むべき「4つの段階」をロードマップとして提示しました。

第1段階：ルールの整備（Environment）
まずは土台作りです。セラクCCC社が提唱したように、SFAへの入力ルールだけでなく、「いつ・誰が・どの会議でデータを使うか（運用ルール）」や「入力漏れをどう検知するか（リカバリルール）」を策定し、データが蓄積される環境と文化を整えます。

第2段階：業務プロセスの言語化と再設計（Operation）
次に、ビジネスプロセスそのものを見直します。人間が介在すべき場面において「いつ・誰が・どのような情報を聞き出し、どう判断するか」というオペレーションレベルまで詳細に言語化します。

第3段階：思考のデータ化（Quality）
業務プロセスが定義されたら、そこに流れるデータの「質」を変えます。SALESCORE社が実践するように、結果データだけでなく、ハイパフォーマーが無意識に行っている「思考プロセス（判断ロジック）」を言語化し、データとして蓄積します。これにより、AIが学習可能な「教師データ」が生成されます。

第4段階：AIによるレバレッジ（Execution）
最後に、蓄積された思考データをAIに実装します。AIがネクストアクションを推奨したり、業務を代行したりすることで、組織全体の実行力と再現性を飛躍的に高めます。

どこから手をつけるべきか迷った際は、「ハイパフォーマーとそれ以外のメンバーの成果の乖離（差分）が最も大きいプロセス」を探してください。その差分が大きい箇所こそ、AIによる標準化のレバレッジが最大化されるポイントです。

「AIに丸投げする」のではなく、この4つのステップを着実に登ること。

2026年に向けて、まずは自社のフェーズがどこにあるのかを見極め、足元の「プロセス」と「思考」の再定義から始めてみてはいかがでしょうか。