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顧客対応で見落とし・重複が慢性化する理由 コールセンターに必須の“対応状況の共有”ができる「楽楽自動応対」とは
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高橋浩一氏:みなさん、こんにちは。TORiX株式会社の高橋浩一です。お忙しいところ参加していただきまして、本当にありがとうございます。これからセミナーを開始してまいりたいと思います。
今日のテーマがAIということで、とにかく昨今はAIという言葉を聞かない日はないぐらい、世の中ではすごく話題になりつつあります。どうやってこれを仕事に活かしていくか、ビジネスに活かしていくか、会社として味方に付けていくかといったところを、お考えのみなさんも多いんじゃないかなと思います。
そこで今日は、前半では私自身が「営業×AI」という領域に対してどういう見方をしているのか、後半では具体的な使い方ということで、二段構えでお話をしていきたいなと思います。よろしくお願いいたします。
まずは簡単な自己紹介をさせていただきます。営業の研修やコンサルティングの会社をやっております、高橋浩一と申します。私自身は外資系のコンサルティング会社で2年半働いてから、25歳の時の2003年に初めての起業を経験しました。
アルー株式会社という人材教育のベンチャー企業は3人のメンバーで始めた会社です。私は3人のうちのNo.2の立場で、創業から6年間役員を務めており、3人で始めた会社は6年経った頃には(従業員数が)70人ぐらいになりました。
私自身が担っていた役割は、みんなが経験もなければノウハウも実績もないという状態から、まずはどのようにビジネスを立ち上げるかというところです。事業全体の責任と、あとは組織面で言うと特に営業組織を中心にやっておりました。
この後、営業の研修やコンサルティングを提供している、現在のTORiX株式会社を2011年に創業しました。今はそちらでいろんな企業さまのご支援をさせていただいており、2024年からは東京学芸大学でアカデミックな仕事も始めております。いろんな企業さんとの共同研究というかたちで、学校教育×ビジネスの橋渡しとなれればと思っております。
そして本を何冊か書かせていただいておりまして、今も何冊か執筆中でございますので、もうすぐお披露目できると思います。
これまでに反響をいただいているのが、『無敗営業』シリーズと『営業の科学(セールスにはびこるムダな努力・根拠なき指導を一掃する)』です。今のところ累計22万部ということで、いろいろな本を多くの方にお読みいただいてありがたく思っております。
では、中身に入っていきたいと思います。今はけっこういろんな企業さんで、「生成AIを使おう」という号令がかかっているんじゃないかなと思います。
ただ、「個人では使っていますよ」という方はいらっしゃると思うんですが、組織全体になるとうまく活用できない。これは何が原因なんでしょうか? ということについて、みなさんのお考えをチャットに投稿していただきたいと思います。
AIもいろいろあるんですが、今回は生成AIを対象に解説いたします。あと、例えば「ChatGPTとGemini、どっちがいいですか?」とか、特定のツールの是非については今回はいったん対象外とさせていただき、基本的な使い方のところをお伝えしていきたいと思います。
「AIがうまく使えない組織的な要因がどのへんにあるのか?」ということについて、よろしければチャットにコメントをお願いいたします。
(参加者コメントを読みながら)「どこに使ったらいいかがわからない」というのがけっこう大きいですかね。これはなかなか難しいところがありますので、今日はみなさんとこのあたりについて考えていきたいと思います。
まずは前段のところで、「営業×AI」は今後どうなるかという、見立ての部分をお話ししたいと思います。
「営業×AI」はどこに向かうのか? ということについて、私の考えとしては、最初はわかりやすいところから来るかなと思います。
まずは「生産性の向上」ということで、ざっくり言うと時間を減らすということですね。たぶん世間でよく言われていることでいうと、オペレーションの効率化、あるいは育成の負担軽減とか、こういった部分がけっこう話題になっているところかなと思いますね。
その後は「付加価値をどうやって付けていくか」というところですね。提案活動の側面支援、データ分析みたいなところは(AI活用が)あり得るかなと思います。
もうちょっと進化してくると、意思決定の補助になったり、あるいはAIエージェントという言葉は聞いたことがあるよという方も多いと思いますが、こういうところも出てくるかなと思います。今の世間の流れとしては、特にこのへん(生産性の向上)が多いんですかね。
もう少し具体的に、どこに生成AIが使えるのかということで一覧でまとめてみました。「効率重視」なのか「質重視」なのか、あとは「お客さま接点」と「社内接点」ということで、縦軸・横軸で整理をしてみました。
上のほうにあるのはお客さま接点なんですけれども、例えばアプローチ先の優先順位付けや購買・解約シグナル検知。これはけっこう言われてはいますけれども、ちゃんとやるにはデータの入力とかがけっこう必要でしょうかね。
個人的には、リサーチの際に効率重視で情報を集めるのは(AIを使うと)ものすごく便利かなと思いますね。例えば、お客さま企業の固有名詞は入れませんという感じだったとしても、初めての業界や詳しくない業界のことを調べるには、やはりすごく便利だと思うんですよ。これは圧倒的に強いと思いますね。
ただ、質が重視されてくると、やはり実用レベルに活かすためには工夫がかなり必要かなと思います。もちろん、AIが出したものをそのまま出すなんていうことはできませんよね。
あとは、形式的な社外文書作成。例えば契約書のチェックとか、定型的な書類の作成なんかはあるかもしれません。それからお客さま向けのFAQということで、「お客さまから聞かれた時にこう答える」みたいなことを社内でストックしておくとか。
お客さまとのコミュニケーションについては、AIが代わりにやることはなかなか難しいところもありつつ、将来的にはもしかしたらあるかもしれません、というところでしょうかね。
文字起こし・議事録は、今でも(生成AIの活用を)されている方はけっこう多いんじゃないでしょうか。それから、トークや文章の改善指導、新しいメンバーへの初期教育というのもありますよね。
逆に、商談や提案の改善指導、中堅・ローパフォーマー指導になってくると、やはり質が大事ですから、人間から機械へ移行するというのはなかなか難しいところもあるんじゃないでしょうか。ベストプラクティスの展開、社内向けの報告、社内文書の作成や単純事務みたいなところはAIの強みを活かしやすいです。
一方で言うと、このへん(赤枠内部)はAIの弱みとかリスクがあるので、活用の際には工夫が求められるところなんじゃないかと思います。メリット・デメリットはありますね。
次が「人とAIの協働において考慮すべき5つのリスク」です。私は東京学芸大学で、とある企業さんと「人とAIの幸せな協働」ということを大きなテーマとして掲げて研究しております。このあたりはアカデミックな論文も出ているところなんですが、コミュニケーションにおける共感が下がる。
AIと会話が盛り上がれるかというと、やはりそうではないという人が多数派ではないでしょうか。もちろん盛り上がる人もいるとは思うんですよ。ただ、全体としては少ないということですね。あとは、「AIが出しました」というものと「人が出しました」というものだと、やはり(アウトプットへの)信頼度が変わってくるところはあるでしょうね。
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