営業でAIに任せられるのはリスト作成・文面の下書き・議事録・提案書の叩き台・分析などの準備と記録で、決裁者に会う・関係を作る・判断する仕事は人に残ります。生成AIは、調べる・書く・まとめる作業の時間を大きく減らせます。一方で、相手の反応を見て話を変える、現場で本音を聞く、社内の決裁を動かすといった仕事は、AIに置き換えにくいまま残ります。この記事では、営業の8つの工程ごとにAIで今できることと人がやるべきことを表で整理し、導入する順番、社内に浸透しない理由、顧客情報をAIに入れるときの注意をまとめます。

この記事は、営業の生産性を上げたい会社の経営者・営業責任者に向けたものです。AIの使い方そのものより、営業の仕事をAIと人でどう分けるかの判断に重きを置いています。

この記事で分かること

  • リスト作成から分析まで、営業の8工程ごとにAIに任せられることと人が残すこと
  • AIで営業の仕事はなくなるのか、残る仕事は何か
  • 導入の順番と、社内に浸透しない理由、顧客情報をAIに入れるときの個人情報保護法の注意

営業のAI活用はどこまで進んでいるか｜議事録・メールが先行し、営業・販売も約6割

総務省の令和8年版 情報通信白書によると、企業向け調査で、自社の何らかの業務で生成AIを利用していると答えた割合は日本で86.4%でした。活用方針の設問で「わからない」と答えた人を除いた割合で、2024年度の調査から大きく上がっています。業務の種類ごとでは、「議事録・メール作成補助」で活用していると答えた割合が約7割と最も高く、「営業・販売」が約6割、「社内ヘルプデスク」が約5割で続きました。導入の効果を実感していると答えた割合は「議事録・メール作成補助」が約7割で、ほかの業務より目立って高くなっています。

この調査は、従業員10名以上で2025年までにデジタル化に取り組み始めた企業の管理職以上を対象にしたインターネット調査で、日本の有効回答は515件(2026年1〜2月実施)です。デジタル化に着手していない会社は含まれないため、日本の企業全体の利用率ではない点に注意してください。同じ調査では、生成AIを積極的に、または領域を限って活用する方針だと答えた割合は大企業で74.0%、中小企業で58.1%でした。個人向け調査でも、生成AIサービスを使ったことがあると答えた人は58.8%で、前年度の26.7%から大きく増えています。

営業の現場で「AI営業」「営業AI」と呼ばれているものは、おおむね次の3つに分かれます。

  • 営業担当者が文章生成AIなどを道具として使い、調べ物・文面・資料・要約を速くする
  • 顧客管理や営業支援のシステムに組み込まれたAI機能で、入力の補助や商談データの分析をする
  • AIが指示を受けて複数の作業を続けて進める「AIエージェント」や、音声AIが電話をかけるAI架電

この記事は主に前の2つを扱います。音声AIが電話をかける仕組みと使いどころは、AIの電話営業(AI架電)を法人営業で使えるかを整理した記事で詳しく説明しています。

工程別にAIに任せられること・人がやること｜営業8工程の早見表

AIに任せられるかどうかは、営業という仕事全体ではなく、工程ごとに判断する方が実態に合います。営業の工程を8つに分け、今の生成AIや営業支援ツールでできることと、人がやるべきことを並べると次のとおりです。

営業8工程のAIと人の分担AIに任せる工程人がやる候補企業の洗い出しリスト作成狙う条件を決める下書き・件名の案メール文面送る相手を確かめる台本・想定問答架電話す・話を変える公開情報の要約商談準備当日の到達点を決める文字起こし・要約議事録・日報約束と期限を確かめる構成案・下書き提案書課題と数字を入れる通知・フォロー文案追客いつ誰に会うか決める集計・傾向の要約分析次の打ち手を決めるAI＝集める・たたき台・記録人＝決める・確かめる・会う
図1: 営業の8工程とも、AIは材料集め・下書き・記録を、人は条件を決める・確かめる・相手と話す仕事を受け持ちます(編集部の整理)
工程 AIで今できること 人がやること 気をつけること
リスト作成 業種・地域・規模の条件から候補企業を洗い出す手伝い、公開情報の要約、重複の整理 狙う企業の条件を決める、優先順位を付ける、情報が正しいか確かめる 古い情報や実在しない情報が混ざることがある。担当者名は個人情報として扱う
メール・フォーム文面 業種別・役職別の文面の下書き、件名の案、言い回しの調整 誰に何のために送るかを決める、事実と違う表現を直す、送ってよい相手か確かめる 似た文面が大量に届くと読まれにくい。特定電子メール法の確認は人が行う
架電 トークスクリプトの叩き台、想定問答の作成、通話の文字起こしと要約 実際に話す、相手の反応で話を変える、断られた理由を聞く 音声AIに電話をかけさせる場合は、仕組みと相手の受け止め方を別に検討する
商談準備 相手企業の公開情報や業界の動きの要約、質問リストの案 当日に何を確かめるかを決める、決裁の流れを読む 要約の元になった情報を開いて確かめる
議事録・日報 録音からの文字起こし、要点と次の行動の整理、日報の下書き 発言の意図や温度感を補う、約束と期限を確かめる 録音するときは相手に伝えておく。相手の発言は社外の情報として扱う
提案書 構成案、文章の整え、図の案、過去資料をもとにした下書き 相手の課題に合わせて中身を決める、数字と事例が正しいか確かめる 数字や導入事例をAIに作らせない
追客 連絡のタイミングの通知、フォローメールの下書き、失注理由の分類 いつ誰に会うかを決める、関係を保つための連絡や訪問 自動で送る連絡を増やしすぎると、かえって関係が薄くなる
分析 商談データの集計、受注・失注の傾向の要約、見込みの予測の補助 数字の意味を読み取り、次の打ち手を決める 入力されたデータが少ない・偏っていると、結果も当たらない

出典: 工程の分け方と各列は編集部の整理です。生成AIが事実と異なる情報を出力しうる点は、総務省「令和8年版 情報通信白書」(AI導入・活用を効果的に進めていくために重要となる要素)による。確認日 2026-11-02。

表を見ると、AIが得意なのは「材料を集める」「たたき台を作る」「記録をまとめる」作業で、人に残るのは「決める」「確かめる」「相手と向き合う」作業だと分かります。白書でも、生成AIには事実と異なる情報を出力するハルシネーションや、利用者に過剰に同調するシカファンシーといった現象が指摘されており、AIの出力をそのまま顧客に出す使い方は避けるべきです。

準備の工程｜リストと文面は「条件を決めるのは人」

営業リスト作成にAIを使うと、候補企業の洗い出しや情報の整理が速くなります。ただし、どの業種・規模・地域の、どの部署を狙うかという条件は自社で決める必要があります。条件があいまいなまま件数だけ増やしても、商談にはつながりません。リストを買うか作るかの判断は営業リストを購入・作成代行・自社作成で比べた記事にまとめています。メールの文面も同じで、AIが作る下書きは整っていても、相手が読む理由が書かれていなければ反応は増えません。送る前には、件名と冒頭の数行で用件が伝わるか、送ってよい相手かを人が確かめます。

接点の工程｜架電と商談は「話すのは人」

架電では、AIはトークスクリプトの叩き台や想定問答を作るのに向いています。実際の通話では、受付での言い回しや、担当者の声の調子で話す順番を変える判断が要り、ここは人の経験が成果を分けます。商談準備でも、AIで相手企業の公開情報を要約しておくと準備の時間は短くなりますが、当日に何を確かめ、どこまで話を進めるかは担当者が決めます。インサイドセールスの立ち上げの中でAIをどう組み込むかは、インサイドセールスの立ち上げ方の記事の手順と合わせて考えると整理しやすくなります。

記録と振り返りの工程｜議事録・日報・提案書は「確かめるのは人」

白書の調査で効果を実感する割合が最も高かったのが、議事録やメール作成の補助でした。商談の録音から要点と次の行動を書き出す作業は、営業でも最初に効果が出やすい使い方です。AIが書いた要約に、担当者が相手の温度感や約束の期限を足すだけで、日報の質はそろいやすくなります。日報の項目の決め方は営業日報の書き方と項目の記事にあります。提案書は、構成や文章の整えはAIに任せ、相手の課題と数字は人が入れるのが安全です。決裁者が見る論点の組み立ては営業提案書の作り方と構成の記事で説明しています。

AIで営業はなくなるか｜残るのは決裁者に会う・関係を作る・現場で聞く仕事

AIで営業の仕事が一気になくなることは考えにくく、仕事の中身が「作業」から「会って決める」側へ寄っていくと見る方が実態に近いです。法人営業では、1つの契約に担当者・上長・決裁者・購買部門など複数の人が関わり、誰が何を気にしているかは会って話さないと分からないことが多くあります。白書の個人向け調査でも、仕事でAIが担いうる役割として最も多く支持されたのは「単純・非効率な仕事を生成AIに任せる」で、「自分の仕事がAIに代替され、職を失う」と考える人の割合は比較的低い結果でした。

AIに任せにくく、人に残りやすい仕事は次の3つです。

  • 決裁者に会う: 受付や担当者を通って決裁者にたどり着く道筋を作り、会う理由を相手に納得してもらう仕事
  • 関係を作る: 契約の前後に何度も顔を合わせ、困りごとを最初に相談される相手になる仕事
  • 現場で聞く: 工場や店舗、事務所を見て、資料に出てこない課題や社内の事情を聞き取る仕事

LongWaveの実務では、訪問の前に「誰に会うか」「得たい一次情報」「相手の想定課題」「当日の到達点」「持参する判断材料」の5項目を確かめています。このうち相手の想定課題や判断材料の下調べはAIで速くできますが、誰に会うか、当日どこまで進めるかを決め、相手の前で話すのは人の仕事です。決裁者への到達経路の作り方は決裁者に会えない営業を変える4つの到達経路の記事で詳しく扱っています。

白書は、業務の流れ全体の中で「どの作業はAIを人の判断の補助として使い、どの作業はAIに自律的に実行させるか」を見極めることが重要だとしています。営業でも、AIに任せる作業を増やすほど、人は会う・決める仕事に時間を回せるようになります。

導入の順番｜社内で完結する作業から始め、顧客に触れる自動化は最後に

営業でAIを使い始めるときは、失敗しても顧客に迷惑がかからない作業から順に広げるのが安全です。次の順番で進めると、効果を確かめながら範囲を広げられます。

  1. 入れてよい情報のルールを決める: 顧客の個人情報、見積や契約の条件など、AIに入れてよい情報と入れない情報を先に決めます。
  2. 社内で完結する作業に使う: 議事録の要約、日報の下書き、社内向け資料のまとめなど、外に出ない作業から始めます。
  3. 下書きに使い、人が確かめてから出す: メール・提案書・トークスクリプトの叩き台をAIで作り、担当者が直してから顧客に出します。
  4. データを貯めて分析に使う: 商談の記録を顧客管理の仕組みにそろえて残し、受注・失注の傾向をAIで集計します。
  5. 顧客に直接触れる自動化を検討する: 自動送信のメールや音声AIの架電など、相手が直接受け取るものは最後に、小さく試します。
営業でAIを導入する5つの順番① ルール入れてよい情報を先に決める社内で完結② 社内作業議事録・日報・社内資料から社内で完結③ 下書き人が確かめてから顧客に出す確認して外へ④ 分析商談記録をそろえて傾向を集計社内で完結⑤ 自動化自動送信・AI架電は小さく試す顧客に直接届く
図2: AIの導入は、社内で完結する作業から始め、顧客に直接届く自動化は最後に小さく試します

どの段階でも、AIを入れる前と後で何が変わったかを数字で確かめられるようにしておくと、続けるかやめるかを判断できます。架電数や商談数のような行動の指標と、受注のような成果の指標を分けて追う方法は、営業KPIを行動量と成果に分けて設計する記事にまとめています。

営業のAI活用が社内に浸透しない理由と対策

白書の企業向け調査では、生成AIの活用で「組織的な取組はない」と答えた割合が日本で27.0%と約3割にのぼり、米国・ドイツ・中国より目立って高い結果でした。中小企業でこの割合が特に高く、中小企業では経営幹部から各部署に実施事項や達成目標を示すトップダウンの関与が鍵になっているとされています。営業の現場で浸透が止まる理由は、おおむね次の4つです。

誰のどの作業を減らすかを決めていない

「AIを使って効率化しよう」とだけ伝えると、使う人と使わない人に分かれます。「商談後の議事録は録音からAIで作る」「提案書の初稿はAIで作る」のように、工程と担当を決めて始めると定着しやすくなります。

AIに渡すデータが社内にない

分析や提案の質は、AIに渡す情報の量と正しさで決まります。白書でも、ほかの3か国では生成AIに社内データを学習させたり参照できるデータベースを作ったりしている企業が5割を超え、日本より大幅に高いとされています。商談の記録が担当者の手帳や頭の中にしかない状態では、AIを入れても分析は進みません。

出力を確かめる手間で、かえって時間がかかる

AIの出力をすべて一から確かめていると、自分で書くより遅くなることがあります。確かめる観点(数字・固有名詞・約束の内容など)を決め、そこだけを見る運用にすると負担が減ります。

ルールがなく、怖くて使えない

顧客の情報を入れてよいか分からないと、慎重な担当者ほど使わなくなります。白書の調査では、日本企業が懸念するリスクで最も多かったのは社内情報の漏えいなどのセキュリティリスクで、全社的な指針やガイドラインを整備していると答えた割合は41.1%でした。次の章の内容を社内ルールに落とし込んでおくと、使ってよい範囲がはっきりします。

顧客情報をAIに入れるときの注意｜個人情報保護法と社内ルール

個人情報保護委員会は、生成AIサービスの利用について、個人情報を扱う事業者向けに注意点を示しています。要点は次の2つです。

  • 個人情報を含むプロンプトを入力する場合は、特定した利用目的を達成するために必要な範囲内であることを十分に確認する
  • 本人の同意を得ずに個人データを含むプロンプトを入力し、そのデータが応答結果の出力以外の目的で扱われる場合は、個人情報保護法に違反する可能性がある。入力する場合は、サービスの提供事業者がそのデータを機械学習に使わないことなどを十分に確認する

個人情報保護法は、あらかじめ本人の同意を得ずに、特定した利用目的の達成に必要な範囲を超えて個人情報を扱うことを禁じています(第18条)。また、扱う個人データの漏えいなどを防ぐため、必要で適切な安全管理の措置を取ることも求めています(第23条)。営業で扱う情報を種類ごとに分けると、AIに入れる前の扱いは次のようになります。

情報の種類 個人情報に当たるか AIに入れる前に確かめること
自社の商品資料・公開済みの情報 通常は当たらない 未公開の価格や開発中の情報が混ざっていないか
相手企業の社名・事業内容・財務情報 法人そのものの情報は当たらない例とされる 担当者の氏名などの個人の情報が一緒に入っていないか
担当者の氏名・役職・名刺・個人名入りのメールアドレス 当たる。公開されている情報でも個人情報であることは変わらない 利用目的の範囲内か、入力したデータが学習に使われない設定や契約になっているか
商談の録音・議事録 個人を識別できる発言や氏名を含めば当たる 上と同じ確認に加え、秘密保持契約で受け取った情報が入っていないか
見積・取引条件・契約書 内容による 社内情報の漏えいにならないか、入力してよい範囲を社内ルールで決めてあるか

出典: 個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」(令和5年6月2日)、同「『個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン』に関するQ&A」(令和7年7月1日更新版)Q1-4・Q1-5・Q1-7、個人情報の保護に関する法律 第18条・第23条(e-Gov法令検索)。確認日 2026-11-02。表の分け方は編集部の整理です。

AIで作ったメールを広告や宣伝のために送る場合も、特定電子メール法の扱いは人が書いたメールと変わりません。ウェブサイトでメールアドレスを公表している事業者に送るビジネス向けの広告メールは例外として認められていますが、アドレスと一緒に広告メールの受信を拒否する旨が書かれている場合は例外に当たりません。AIで文面を量産できるようになっても、送る前に相手の条件を確かめる作業は残ります。

実際にどのサービスや設定なら入力してよいかは、利用規約やプライバシーポリシー、契約の内容によって変わります。社内ルールを作るときは、法務の担当者や顧問の専門家に確認してください。

AIが苦手な訪問・関係づくりを外に任せる場合

AIで準備や記録の時間が減っても、決裁者に会いに行く人の数が足りなければ、商談は増えません。社内の営業担当者が既存顧客の対応で手一杯な場合や、訪問先の地域が広い場合は、会う工程だけを外に任せる方法もあります。フィールドセールスの役割や、インサイドセールスからの引き渡しの決め方はフィールドセールスとインサイドセールスの違いの記事で整理しています。

エイギョウブは、LongWave株式会社が運営する営業支援サービスで、電話・DM・SNS・訪問・手紙・紹介・交流会の7以上のチャネルを組み合わせて営業を支援しています。訪問営業では、業種・規模・エリア・決裁構造で訪問優先度の高い企業を抽出し、電話やDMで事前接点を作って「会える商談」にしてから訪問します。訪問トークを標準化し、訪問結果を週次で分析してアポ率・商談率・受注率を改善していく進め方です。アポイント獲得だけでなく、商談から成約までを一括で請け負うこともできます。訪問営業は東京・大阪・名古屋・広島・千葉・埼玉・神奈川・福岡・宮崎・仙台で実績があり、電話営業とインサイドセールスはオンラインで完結するため全国に対応します。料金形態は月額固定型が中心で、料金は月額40万円〜です。支援範囲と体制で変わる目安で、成果を約束するものではありません。初期費用は20万円(税別)で、ヒアリング、アプローチリストの作成、トークスクリプトの作成などを含みます。最低契約期間は6か月です(いずれも2026年9月時点)。

まとめ｜AIに作業を任せ、人は会って決める仕事に時間を回す

営業でAIに任せられるのは、リスト作成・文面の下書き・議事録・提案書の叩き台・分析といった準備と記録の作業です。決裁者に会う、関係を作る、現場で聞く、そして最後に判断する仕事は人に残ります。

  • 総務省の令和8年版 情報通信白書では、生成AIの業務利用は議事録・メール作成補助が約7割、営業・販売が約6割で、効果の実感は議事録・メールが最も高い
  • AIの出力には事実と異なる情報が混ざりうるため、条件を決める・確かめる・顧客に出す判断は人が持つ
  • 導入は、入れてよい情報のルール、社内で完結する作業、下書き、分析、顧客に触れる自動化の順に広げる
  • 顧客の個人情報を入れるときは、利用目的の範囲内か、入力したデータが学習に使われないかを確かめる
  • 会う工程の人手が足りないときは、訪問やフィールドセールスだけを外に任せる方法もある

よくある質問（FAQ）

営業AIエージェントとは何ですか？何を任せられますか？
営業AIエージェントは、指示を受けたAIが、情報の検索・整理・文面の作成・記録の入力といった複数の作業を続けて進める仕組みを指して使われることが多い言葉です。任せやすいのは、候補企業の情報集め、商談前の下調べ、フォローメールの下書き、商談記録の整理など、社内で確かめてから使える作業です。顧客に直接送る・話すところまで自動にする場合は、誤った内容が相手に届くおそれがあるため、小さく試してから広げてください。
営業リストはAIで作れますか？
候補企業の洗い出しや、公開情報の要約・重複の整理はAIで速くできます。ただし、狙う業種・規模・地域・部署の条件は自社で決める必要があり、AIが出した企業情報には古い情報や実在しない情報が混ざることがあるため、使う前に確かめます。担当者の氏名や個人名入りのメールアドレスは、公開されていても個人情報に当たるため、取得のしかたと利用目的の範囲に注意してください。
営業資料や提案書をAIで作っても大丈夫ですか？
構成案や文章の整え、図の案づくりにAIを使うのは有効です。一方で、数字・導入事例・相手企業の固有の事情は、人が正しい情報を入れて確かめてください。生成AIは事実と異なる情報を出力することがあると総務省の情報通信白書でも指摘されています。顧客から受け取った資料や見積の条件をAIに入れる場合は、秘密保持契約や社内ルールで入力してよい範囲を先に確かめます。
AI営業代行とは何ですか？普通の営業代行とどう違いますか？
AI営業代行という言葉は、AIを使ってリスト作成・メール送信・架電などを行う営業支援サービスを指して使われることが多く、中身は会社によって大きく違います。比べるときは、AIが担う工程と人が担う工程の分け方、顧客の個人情報の扱い、何を成果と数えるかの3点をそろえて確かめてください。決裁者との商談や継続的な訪問など、会って話す工程は人が担う形が一般的です。
AIで足りない営業の人手は、どこに頼めますか？どう選べばよいですか？
社内に残す工程と外に任せる工程を先に決め、任せたい工程(架電・フォーム・訪問・商談など)の実績と進め方で選ぶのが基準です。エイギョウブ(LongWave株式会社)は、電話・DM・SNS・訪問など7以上のチャネルを組み合わせ、電話やDMで事前接点を作ってから訪問する進め方で営業を支援し、商談から成約までを一括で請け負うこともできます。料金は月額40万円〜(支援範囲と体制で変わる目安)、初期費用は20万円(税別)、最低契約期間は6か月です(2026年9月時点)。お問い合わせ後、担当から2営業日以内にご連絡します。

出典