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AI（人工知能）で営業の仕事はどうのように変わるのか？AI導入が進む業務領域と、いまから準備すべきことの考察
近年のAI（人工知能）の進化は目を見張るものがあります。
研究室レベルではなく、さまざまな用途での実用化も進んでおり、このままAIが進化するとなくなってしまう職業や、逆にこれまでは無かった業務が大量に発生するのではないかと言われています。
この波は営業の領域にも拡がり、今後、AIを活用するシーンが、徐々に増えていくことと考えられます。
今回は、来るべきAI活用の時代に向けて、AIで営業の仕事がどのように変化していくのかを考察します。
AI（人工知能）とは
AIと聞いて真っ先にイメージするものは何でしょうか。
「新世紀エヴァンゲリオン」や「ドラえもん」のような、自分の意志や心を持って自由に考え行動する、ロボットを思い浮かべる方も多いでしょうか。
このような、あたかも人間のように思考し、あらゆる状況に柔軟に対応するAIのことを「強いAI」や「汎用型AI」と呼びます。
このような「強いAI」の実現を目的とした研究も進められていますが、現在のところ「エヴァンゲリオン」のようなAIが実現できるまでには、相応の期間を要するのが現実です。
現在、ビジネスの分野で注目を浴びているのは「特化型AI」です。
Googleが開発した囲碁AI「AlphaGo」が2016年にトップ棋士を破ったのは、未だ記憶に新しいですが、このAlphaGoのように特定の目的に絞って作られたAIを、「特化型AI」と呼びます。
AlphaGoは囲碁においては世界最強ですが、それ以外のことは今のところ何もできません。
機械学習によって、進むAI開発
実は、囲碁の打ち方には“10の360乗”ものパターンが存在し、コンピューターの計算能力の問題から「プロ棋士にAIが勝つのは、ずっと未来のことだ」と言われていました。
その予想を覆し、AIの進化を支えたのが「機械学習」と言われるアプローチです。
通常、コンピューターは人の書いたプログラミングに従って、そのとおりに動作します。
そのため、人間が正確にロジックを説明できないことを、コンピューターに任せるのは物理的に不可能なことでした。
たとえば、「複数の写真からネコが写ったものだけを取り出す」といったことは、かつての概念ではコンピューターに説明ができず、完全な処理は不可能でした。
その不可能を可能にしたのが機械学習という手法です。
簡単に説明すると、大量のデータを与えてコンピューターに学習させることにより、人間がプログラミングを組めない事柄も理解をさせて、処理を可能にする手法ということになります。
ネコの例で言えば、ネコが写っている写真とそうでない写真を大量にコンピューターに読み込ませ、ネコが写っている写真にはどんな特徴があるのかを学習します。
その後、標本となる画像を与えられたら、事前に学習した特徴に照らし合わせて、ネコが写っているかどうかを判断するという仕組みです。
機械学習によってAIの進化は加速し、自動運転や病気の診察、店舗の顧客導線分析など、本格的にAIが適用できる分野が増えてきました。
ちなみに、AIに少しでも関心を持ったことがある方なら、「ディープ・ラーニング（深層学習）」という言葉を聞いたことがあるかもしれません。実はディープ・ラーニングも機械学習の一つということになります。
AI導入で効率化する、営業関連業務について
現在のところ、AIが活躍する分野は「特化型」であるため、汎用的な対応が求められる営業の仕事をAIが担えるということにはならないようです。
一方で、単純作業のような業務には、AIがどんどん入ってくることが考えられます。
まず、考えられるのは営業事務の領域です。
見積書や請求書などの書類はほぼ定形ですので、AIにとっては得意領域となります。
人間が作った書類の不備を見つけるといった業務も得意そうです。契約書のチェックを行うAIは、すでに実用化されおり商用提供もされています（※1）ので、十分、実現可能性は高そうです。
ΞcolumnΞ AIとRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）はどう違う！
AIと同じく注目される、「業務改善・効率化の便利なツール」RPAについて
この自動化というメソッドをもつRPAですが、AIとの区分がいまいち明瞭にならない、そのようにお感じの方もいらっしゃるのでは。
“robot”という概念がついていることが大きな特徴で、業務集約やその自動化という点にフォーカスされた仕組みになります。AIの特徴である機械学習（自己反復学習により成長をするという機能）を取り入れた、ソフトウエアを活用した自動化の仕組みです。
これまで、人が行ってきた“ルーティン”的な業務を人に代わって行います。人が操作していたアプリケーションへ指示をして代理操作をしたり、ソフトウエアそのものが判断・管理を行い、人を介さずに業務を完結することも可能です。
現在、その適用範囲は主に「バックオフィス」での業務となっており、各社ともその適用範囲の広さや自由度、作業効率性などの点を競っているのが現状です。
AIと区分される点は、AIが“自己学習による自走式の仕組みを持ち、システムだけでその答えを見つけ出し、判断していく”のに対して、RPAは“最初の設計を人の手によって行い、そのルールの中で効率的になるよう業務を行う”という点です。
どちらも、自動化という点で共通しますが、より身近な“ツール”という概念を持ち、具体的な業務に活用が比較的簡単であるという点も、RPAの特徴でしょう。
みなさんの身近な存在になる日もそう遠くないはずです。
もう少し進むと、営業の指示に従って資料収集を行うといった業務も任せられるようになるでしょう。人間が行うと抜け漏れが避けられませんが、AIであればそういった”人為的ミス”は発生しません。
資料収集をしてくれるなら、そのままプレゼン資料まで作ってくれたらいいのに…と思ってしまいますよね。
実は、それに近いサービスもすでに実用化されています（※2）。いまはまだプレゼン資料制作の補助をする程度ですが、いつかはデータを放り込めば自動で資料化するように、進化をしていくという未来も、そう遠くはないのかもしれません。
トップセールスの行動を分析し、好調な成績を支えるキーポイントが何なのかといった分析もAIにサポートさせられるでしょう。
ただし、AIはキーとなるパラメーターを見つけるのは得意でも、「なぜその値がキーになっているのか」の因果関係の説明が苦手です。こういう場面では、AIを使って当たりをつけた箇所を人間が改めて分析するといった流れになるでしょう。
AI導入のために準備できること
AI技術の発展はものすごいスピードです。
いつ営業の現場にAIがやってきても、スムーズに活用できるよう、事前に準備を進めておきたいところです。
これまで説明をしてきましたが、AIを活かすためには学習データの量と質が重要です。
そのため、いまからでも日々の営業活動をデータとして蓄積したり、紙ベースでしか存在しなかった資料をデータ化しておきましょう。
本格的に営業データを蓄積するなら、SFAの導入をおすすめします。
効率的な入力が可能になるほか、AIの導入を待たずとも自分たちでデータ分析がはじめられます。いつか来るAI営業時代に備えつつ、業務改善も併行して行えます。
■参考リンク：
※1：AI-CON | AI契約サービス
※2：Beautiful.AI Presentation Software | Make Great Slides Fast
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