AI導入に失敗している企業では、「AIを導入すること自体」が目的となってしまい、成果に直結しないケースが多く見受けられます。また、「とりあえず何かに使おう」という発想でスタートし、プロセス全体の設計が抜け落ちていることも少なくありません。さらに、現場の業務を理解せずにツールを選定した結果、実際の運用と乖離し、現場で使われなくなるという課題もあります。こうした失敗にはいくつかの共通パターンがあるため、まずはそれらを理解し、自社の状況と照らし合わせることが重要です。

AIの活用を成功に導くには、「まずAIで何ができるか」ではなく、「業務全体をどう再設計するか」という視点から始めることが不可欠です。業務プロセスの目的と全体像を整理し、その中でAIが効果を発揮できる部分と、人間が担うべき判断・対話などの領域を明確に切り分けます。プロセス設計においては、属人的なやり方に依存しない標準化の視点も重要であり、「再現可能な成果」を出す構造に落とし込むことが、生産性向上の鍵となります。

実際の営業現場では、AIが活躍できる場面は数多くあります。たとえば、お客様との商談前における仮説の構築や、提案内容のアイデアに対する壁打ち、あるいは議事録の自動生成やメール文案のドラフト作成などが挙げられます。ただし、導入するだけでは成果につながりません。現場の営業担当が実際に「助かる」と感じる使い方に落とし込む工夫が必要です。本セッションでは、営業部門でのAI活用の成功パターンと失敗パターンを具体例とともにご紹介します。

AIを導入して終わりではなく、継続的に使いこなしていくためには、日常業務にどう組み込むかが極めて重要です。たとえば、週次の営業会議でAIの出力結果を活用する仕組みにする、あるいは毎日の報告と連動させて自然に入力・出力が行われる設計にするなど、業務の流れの中に無理なく溶け込ませる工夫が必要です。また、最初に負担を感じさせない導入ステップや、定期的な見直し・改善の体制も効果的です。システムそのものよりも、運用ルールの設計が定着の成否を分けます。

AI活用を一部の推進者に依存するのではなく、現場の担当者が自ら使いこなせる状態を目指すには、人材育成と仕組みづくりが不可欠です。具体的には、現場でよく使うツールを題材にしたハンズオン研修や、使いこなしている社員の実践知を社内で共有するナレッジ展開の仕組みづくりが効果的です。また、会社の上位方針にAI活用を組み込み、行動を後押しする制度設計も鍵になります。自走化には、「できる・使える・続けられる」の3つを支える環境づくりが求められます。