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AIで営業はどう変わる？任せられる6つの場面と人に残る仕事を解説

更新日：2026/09/07 9:00

「AIで営業が変わると言われても、自分の仕事のどこが変わるのか分からない」

「商談が終わってから議事録とCRM入力で1時間。顧客と話す時間が減っている」

「AIを入れたチームの話を聞くが、数字が動いたのかは分からない」

こんな悩みを抱えている方は多いのではないでしょうか。本記事では、営業のどの作業をAIに任せられるのかを、商談前・商談中・商談後を含む6つの場面に分けて解説します。

あわせて、使うAIの種類の見分け方や、AIを入れても成果が出ない落とし穴、最初の一歩まで紹介します。読み終えた後に、自分の仕事のどこから試すかを具体的に決められるようになるでしょう。

AIで営業の仕事はどう変わる？任せられる仕事と人に残る仕事

結論から言うと、AIに任せられるのは「書くこと」、任せられないのは「聞くこと」と「決めること」です。営業の仕事を作業ごとに分けると、この線引きがはっきり見えてきます。

AIに任せられるのは「残す・整える・調べる」仕事

営業の1日には、判断を伴わないのに時間を取られる作業がたくさんあります。

商談や会議の内容をそのまま記録する
記録した内容を要約し、資料やメールの下書きに整える
企業情報や過去のやり取りを調べてまとめる
見込み客の情報をリスト化する

これらは正解が決まっている、または人が確認すれば済む作業です。AIに渡しやすく、渡した分だけ手元の時間が浮きます。

たとえば商談前のリサーチや会議の記録整理は、これまで人がまとめて時間をかけていた作業です。AIに渡す範囲を広げるほど、営業担当者が顧客と向き合う時間を守りやすくなります。

「残す」作業と「整える」作業を切り分けて任せると、AIに渡す指示もシンプルになります。判断が要らない作業から任せていくのが、迷わず始めるコツです。

1日の終わりに議事録の清書やメール返信に追われていた時間を、AIに渡す作業として切り出せないか、まず自分の1日を洗い出してみることから始められます。

人に残るのは「聞き出す」と「決める」仕事

一方で、顧客が言葉にしていない本音を引き出すヒアリングと、提案の方向性や価格の最終判断は、今のAIには任せられません。

相手の反応を見ながら質問を変え、沈黙の意味を読み取る力は、経験を積んだ営業担当者に残り続けます。商談の空気を読み、次に何を聞くかをその場で組み立てる判断は、蓄積された経験がものを言う領域です。

AIに任せていいのは「書く」ことで、任せてはいけないのは「聞く」ことと「決める」ことだと線引きしておくと、導入の範囲で迷わずに済みます。ヒアリングの型を体系的に押さえたい方は、以下の記事もあわせてご覧ください。

関連記事：営業ヒアリングのコツは？商談で使える質問例と確認項目・流れ5ステップ

AIを入れても「時短だけ」で終わりやすい理由

議事録の作成はAIで自動化できても、そこから先のCRM入力・関係者への共有・次の一手の検討が手作業のままだと、時間は浮いても数字にはつながりません。

実行されないのは記録がないからではなく、記録から先の工程が止まっているからです。

たとえば議事録の作成にAIを使い始めても、そこから先のCRM入力や関係者への共有を相変わらず手作業で行っていれば、担当者の負担は形を変えただけで残ります。

どこまでを一連の流れとしてAIに任せるかを、最初に決めておくことが重要です。この続きは4章で詳しく取り上げます。

6つの場面を見る前に押さえておきたいのが、ここまでの「AIに任せられる仕事」と「人に残る仕事」の線引きです。

そしてもう一方の柱が、3章で扱う、営業に使われているAIの4種類です。6つの場面は、この2つを実際の作業に当てはめた具体例として読んでください。

営業でAIを使える6つの場面

営業の一連の流れを商談前・中・後に分けると、AIを使える場面は6つに整理できます。ここでは各場面で「AIに何を渡すと、何が返ってくるか」を具体的に見ていきましょう。

商談前：企業のリサーチと想定質問の準備

商談前のリサーチは、時間をかけられないわりに手間がかかる作業です。企業の公開情報や業界動向を生成AIに調べさせ、想定される質問や懸念点を洗い出してもらうと、準備にかかる時間を短縮できます。

AIに渡すのは、商談相手の企業名や業界といった手がかりだけです。返ってくるのは、直近のニュースや業界動向の要約と、想定質問・懸念点のリストです。

検索エンジンで自分で調べるより早いのは、情報を集めるだけでなく、商談で使える形に整理してくれるからです。想定質問のリストがあれば、商談前の頭の整理にそのまま使えます。

たとえば「この企業の直近のニュースと、同業他社が導入している類似サービスを教えてください」のように具体的に指示すると、リサーチの土台が数分で整います。

人が直すのは、リストに並んだ想定質問を、実際の商談で使う言い回しに書き換える部分です。情報が最新かどうかも、使う前に自分の目で確認しましょう。

商談中：話した内容をそのまま記録する

商談中にメモを取ると、顧客の表情や反応を見る余裕がなくなります。話した内容をそのまま記録できれば、目の前の会話に集中できるようになります。

AIに渡すのは商談の音声だけです。返ってくるのは、話者ごとに整理された文字起こしと要約で、メモを取る作業そのものが不要になります。

『Rimo Voice』のようなAI議事録サービスを使うと、商談の音声を自動で文字起こしし、要約まで作成できます。

文字起こしされたテキストは気になる箇所をクリックするだけでその部分の音声を再生できるため、「言った言わない」の確認にも使えます。専門用語や商品名をあらかじめ辞書登録しておけば、業界特有の言い回しも取りこぼしにくくなります。

要約には話した内容の要点だけでなく、次にやるべきことも整理されて出てくるため、商談直後の振り返りがしやすくなります。

人が直すのは、話者の割り振りが誤って混ざった箇所と、辞書登録前の専門用語です。ここだけ確認すれば、記録として十分な精度になります。

商談後：議事録・お礼メール・CRM入力をまとめて片づける

商談が終わった直後は、議事録の清書・お礼メールの送付・CRMへの入力と、事務作業が重なる時間帯です。

文字起こしされた内容から要約とネクストアクションを抽出できれば、そこからお礼メールの下書きやCRM入力の下地を作る作業がまとめて短縮できます。

CRMへの入力を後回しにするほど、詳細な内容を思い出しにくくなるため、記録がそのまま使える形で残っていることが重要です。

AIに渡すのは商談の記録そのもの、返ってくるのは要約とネクストアクションの一覧です。人が最後に見るのは、相手先ごとの言い回しや金額・納期など、間違えられない部分だけになります。

実際に、会議中にホワイトボードに書いた内容をカメラに映しただけで、通常は1日がかりのタスク表作成が自動化できた、という例もあります（属性は商社系）。

Rimo Voiceは、SalesforceおよびMicrosoft Dynamics 365とのCRM連携にも対応しており（2026年6月正式リリース）、記録を都度手で転記する手間を減らせます。

参考：AI議事録「Rimo Voice」、SalesforceおよびMicrosoft Dynamics 365との連携機能を正式リリース

商談議事録そのものの書き方・記載項目を詳しく知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

関連記事：商談議事録の書き方を解説！チームを強化し営業成約率を上げる活用方法も

提案：資料とトークスクリプトの下書きをつくる

提案資料やメールの文面を一から作るのは時間がかかります。顧客の課題やテーマをAIに伝えると、構成案や文面の下書きが返ってきます。

AIに渡すのは商談で聞き取った課題やゴール、返ってくるのは構成案と文面の下書きです。ゼロから白紙に向き合う時間を、下書きを直す時間に置き換えられます。

構成案には、課題の整理・提案の要点・想定される効果といった見出しが並ぶ形で返ってくることが多く、白紙の状態からでは思いつきにくい流れを提示してくれます。

トークスクリプトも同様に、想定される反論とその切り返しをたたき台として作らせることができます。価格に関する質問や導入時期への懸念など、よくある反論のパターンを先に並べてもらうと、商談前の準備がしやすくなります。

人が直すのは、顧客名・具体的な数値・その会社ならではの事情です。商品名や条件を差し替えるだけで済ませると、かえって画一的な印象を与えてしまいます。

見込み客：アプローチする相手の優先順位をつける

見込み客が多いほど、どの相手から連絡すべきか迷います。行動データや過去のやり取りをもとに、アプローチする優先順位をAIに提案してもらう使い方があります。

AIに渡すのは資料閲覧履歴やメールの開封状況といった行動データ、返ってくるのは連絡すべき相手の優先順位です。人が最後に見るのは、その相手に今どんな言葉で連絡するかの判断です。

優先順位づけに使われる材料は、資料のダウンロード履歴・メールの開封や返信・過去の商談での反応など、営業活動の中で自然に生まれるデータです。特別な入力を新たに増やす必要はありません。

この使い方は、SFA・CRMに蓄積されたデータが前提になります。

データが十分に溜まっていない状態では精度が出にくいため、まずは記録を残すところから始める必要があります。

振り返り：勝ちパターンを共有し、新人の育成に回す

商談の記録が残っていると、振り返りや育成にも使えます。トップ営業の商談を文字起こしして型にし、新人の教材として使う例や、担当者の異動時に商談の経緯を音声から引き継ぐ例があります。

引き継ぎで実際に効いているのは、文書を新しく書くことではなく、話した音声を構造化して渡すという発想です。これは実際に使われている例として確認できています。

AIに渡すのは過去の商談の音声や文字起こし、返ってくるのは型になった構成やポイントの一覧です。新人は一からやり方を聞く代わりに、実際のやり取りを教材として使えます。

人が直すのは、新人がその型をそのまま覚えるのではなく、自分の言葉に置き換える部分です。

上司が全ての商談に同席できるわけではありません。文字起こしと要約が残っていれば、商談の質を確認したいマネージャーも、後から要点を追いやすくなります。

こうした活用は、社内のロールプレイングとあわせて行うと定着しやすくなります。実際の商談を教材にすることで、ロープレの中身も現場の課題に近いものになります。ロープレの型を整えたい方は、次の記事も参考にしてください。

6つの場面に共通するのは、AIに渡すものが具体的であるほど、返ってくるものの精度も上がるという点です。

ここまでの6つの場面は、あくまで営業担当者本人が使う範囲の話です。見込み客リストの作成や日程調整まで含めて、チーム全体で仕組みに落とし込みたい場合は、工程ごとの手間と進め方の目安が以下の記事にまとまっているので参考になります。

関連記事：営業の自動化とは？任せられる5つの工程と失敗しない進め方を解説

過去の商談記録から次回提案のポイントを整理したり、社内資料を横断して検索したりする使い方は、『Rimo ナレッジAI』の得意分野です。

営業に使うAIは4種類。何をどこに使うかの地図

営業の現場で使われているAIは、大きく4種類に分かれます。どの種類も「営業を丸ごと自動化する」ものではなく、それぞれ得意な作業の範囲が決まっています。まず特徴を知っておくと、導入するツールを選ぶときに迷いません。

種類	得意なこと	前提条件
生成AI	文章の作成・要約・アイデア出し全般	指示の出し方次第で品質が変わる
AI議事録・音声認識ツール	商談・会議の音声の記録と要約	話者ごとの発言の区別、長時間音声の処理
SFA・CRMのAI機能	見込み客のスコアリング、受注確率の予測	顧客データが十分に蓄積されていること
AIエージェント	決まったタスクの自動実行	実行させたい範囲・権限をあらかじめ決めておくこと

生成AI（ChatGPT・Gemini・Claudeなど）

文章の作成・要約・アイデア出しを幅広くこなす汎用AIです。提案資料の構成案やメールの下書き、リサーチの土台作りに向いています。

ただし特定の業務に特化した機能は持たないため、指示の出し方次第で出力の品質が変わります。商談の音声を直接扱う機能は基本的に持たないため、録音データの管理や話者の区別が必要な場面では力不足になりがちです。

議事録の要約をもとに、次のアクションの叩き台を作らせるといった組み合わせ方もよく使われています。

AI議事録・音声認識ツール

商談や会議の音声をテキスト化し、要約する専用ツールです。生成AIと違い、話者ごとの発言を区別したり、長時間の音声を精度高く処理したりすることに特化しています。

録音してからテキスト化するまでの手間が少なく、話した内容がそのままデータとして残る点が、商談前・商談中・商談後をつなぐ土台になります。

商談を録音・記録する用途では、汎用の生成AIよりもこちらのほうが適しています。話者を自動で区別してくれるため、誰がどの発言をしたかを後から追いやすい点も強みです。製品ごとの比較は以下の記事で詳しく紹介しています。

SFA・CRMに組み込まれたAI機能

既存のSFA・CRMに搭載されているAI機能で、見込み客のスコアリングや受注確率の予測に使われます。すでに蓄積された顧客データを前提とする点が他の3種類と異なり、データの質がそのまま出力の精度に直結します。

入力されたデータが古かったり抜けていたりすると、優先順位の提案も的外れになります。まずは商談の記録を正確に残すところから始める必要があります。

たとえば直近の閲覧行動や過去の受注傾向をもとに、優先度の高い見込み客を上位から並べ替える、といった使い方です。営業担当者が個人の勘に頼っていた優先順位づけを、チーム全体で同じ基準にそろえられる点もメリットです。

AIエージェント

指示した作業を自律的に進めるAIです。会議で決まったタスクを自動で抽出し、資料の作成から関係者への共有まで一括で担う使い方が広がっています。

『Rimo Actions』も、会議・商談という起点に強いAIエージェントの一つです。

あらゆる業務に対応する万能ツールではなく、会議・商談から生まれるタスクの実行に強みを絞っています。

たとえば会議で「見積書を作成して送付する」と決まれば、AIエージェントがExcelやスライドの資料を作成し、メールの下書きまで用意します。承認すれば、送信や共有までまとめて進められます。

実行させたい作業の範囲や、AIが使えるツールの権限は、あらかじめ決めておくことが前提になります。導入前に「どこまで任せるか」を社内で合意しておくと、後から混乱しにくくなります。

AIエージェント全般の活用例をもっと知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

4種類はどれも一長一短で、ひとつのAIですべてを解決しようとすると無理が出ます。まずは自分が困っている作業がどの種類に当てはまるかを考え、そこから使うAIを選ぶと遠回りせずに済みます。

次の章では、AIを入れても成果が出ない典型的な落とし穴を見ていきます。

AIを入れても成果が出ない3つの落とし穴

AIを導入しても、思ったほど成果につながらないという声は少なくありません。原因を分けると、主に3つに整理できます。

AIに渡す材料が社内に残っていない

AIは渡された情報をもとにしか出力できません。商談の記録がその場限りで消えてしまい、過去のやり取りが社内に蓄積されていないと、AIに渡す材料自体が足りない状態になります。

たとえば、商談の記録を各担当者の手元のメモやチャットのやり取りに留めていると、担当が変わった瞬間にその情報は失われます。

まずは商談を記録し、残す仕組みを作ることが土台になります。録音や文字起こしを「個人の作業ログ」ではなく「チームの資産」として位置づけることが、最初の一歩になります。

データが溜まっていなければ、見込み客の優先順位づけもトップ営業の型化も始められません。

全社導入を待って、いつまでも始められない

「全社で使えるようにしてから」と考えていると、最初の一歩がいつまでも踏み出せません。決裁が必要な導入ほど、承認が下りるまでに時間がかかるためです。

実際に、稟議は金額の大きさよりも「そもそもお金を払う対象なのか」という受け止め方で止まりやすいと言われています。決裁を待つ時間そのものが、長引きやすいということです。

一方、無料トライアルの範囲であれば、決裁を待たずに自分の商談だけで試せます。

実際に社内へ広がった例の多くも、まず一部の担当者が小さく試し、実績が出てから全社の話に進む順番です。全社導入の判断は、自分の手応えを確かめたあとからでも十分間に合います。

ひとりで使いこなして、誰にも気づかれない

AI活用がうまくいっている担当者ほど、静かに一人で完結させてしまう落とし穴があります。本人は満足していても、上司やチームからは何も変わって見えません。

実際に社内へ広がった例では、説明会よりも「見えること」がきっかけになっています。会議にAIのBotが参加していると、それだけで「これ何？」と聞かれ、そこから広がっていくケースがあります。

商談の記録や下書きを、自分の手元だけで使って終わらせず、上司への報告やチームへの共有にそのまま使ってみましょう。効果を見せる場面を意識してつくると、AI活用が自分だけの工夫で終わらずに済みます。

加えて、AIが向いていない状況を正直に知っておくことも大切です。過大な期待を持って導入すると、期待とのギャップが「AIは使えない」という誤解につながってしまいます。

大人数の対面商談でパソコン内蔵マイクだけを使うと、収音の問題で文字起こしの精度が落ちやすくなります。まずはマイク環境を整えることが先です。

また、商談を振り返らずに記録だけ残しておきたい場合は、無理にAI議事録を使わなくても、通常の録画で十分なこともあります。

3つの落とし穴に共通するのは、AIそのものの性能ではなく、始め方や見せ方に原因があるという点です。今日から意識するだけで、どれも防げます。

営業でAIを使い始める最初の一歩

まず「商談を記録する」から始める理由

AI活用は、1つの業務に絞って小さく始めるのが定石です。営業であれば、その最初の一歩は「商談を記録する」ことがおすすめです。

商談は毎日のように発生し、放っておいても記録が生まれる場所だからです。記録さえ残しておけば、そこから議事録・お礼メール・CRM入力・振り返りへと使い道を後から広げられます。

記録が個人のメモやチャットに散らばっていると、後から探すだけで時間がかかります。最初から同じ場所に残すことを決めておくと、後の工程がすべて楽になります。

毎日の商談を記録の起点にすれば、特別なプロジェクトを立ち上げなくても、自然にデータが積み上がっていきます。

顧客に録音を断るときの一言

商談を録音することに、後ろめたさを感じる方も多いでしょう。「記録の精度を上げるために録音させていただいてもよろしいでしょうか」と、商談の冒頭で一言断っておけば、ほとんどの顧客は快く応じてくれます。

隠れて録音するのではなく、先に伝えることが信頼関係を保つ前提になります。断りにくいと感じる場合は、社内の記録ルールとして案内すると伝えやすくなります。

「弊社では商談の記録を必ず取らせていただいております」のように、個人の判断ではなく会社の方針として伝えると、より自然に受け入れてもらいやすくなります。

AIを使っている営業が身につけている3つの習慣

AIをうまく使いこなしている営業担当者を見ると、共通する行動パターンがあります。特別なスキルではなく、次の3つを意識しているだけです。

渡す材料をそろえる：商談の記録を残す習慣を先につくる
出てきたものを疑う：AIの下書きを鵜呑みにせず、事実関係を確認してから使う
聞く力は自分で磨く：AIに任せられない部分は、日々の商談の中で伸ばし続ける

これらの習慣に共通するのは、AIを「代わりにやってくれる存在」ではなく「下ごしらえをしてくれる存在」として扱っている点です。任せる作業と磨く力を分けて考えることが、AI活用を長く続けるコツになります。

自社の商談内容や顧客情報を入力する際は、利用するAIサービスのデータの取り扱い方針も事前に確認しておくと安心です。データがAIの学習に使われるかどうかは、サービスによって扱いが異なります。

Q. AIが作った提案資料やメールは、そのまま顧客に出せますか？

そのまま出すのはおすすめできません。AIの出力はあくまで下書きです。

事実関係や顧客ごとの個別事情を人が確認したうえで、必要な修正を加えてから送るようにしましょう。特に金額や納期に関わる記載は、二重チェックを習慣にしてください。

下書きを直す前提で使えば、AIは時間を奪う存在ではなく、時間を生み出す存在になります。

まとめ

営業の仕事のうち、AIに任せられるのは記録・整理・調査といった「書く」作業です。顧客から本音を聞き出すことと、提案の方向性を決めることは、引き続き人の仕事として残ります。

まず商談を記録することから始め、議事録・お礼メール・CRM入力へと使い道を広げていけば、時短だけで終わらず成果につなげやすくなります。

AI活用の効果を数字で示せれば、チームへの展開を検討する際に、上司への説明材料にもなります。小さな成果を積み重ねながら、任せる範囲を少しずつ広げていくのが、遠回りに見えて一番早い道です。

商談の記録をどこかに残しておくと、振り返りや引き継ぎのときに初めてその価値に気づきます。

『Rimo Voice』であれば、商談の音声を自動で文字起こしから要約まで行い、記録として蓄積できます。

まずは日々の商談を記録することから、AI活用の一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。

Rimoで議事録作成をAIに任せて作業効率UP

カンタン自動文字起こし。スマホとパソコンでご利用頂けます。