営業リサーチが変わる！生成AI活用術｜最新ツール比較＆即使えるプロンプト集

「顧客情報のリサーチに毎回数時間を要し、商談準備が間に合わない」

「競合分析や業界動向の調査に追われ、肝心の営業活動に集中できない」

このような課題を抱える営業マネージャーや営業担当者は少なくありません。こうした課題に対し、生成AIを活用した営業リサーチは、作業時間の大幅な短縮と品質の均一化を実現する革新的な手法です。

適切なツールの選定とプロンプト設計により、誰でも高品質な営業準備が可能となり、組織全体の営業力向上につながるでしょう。

本記事では、営業リサーチにおける生成AIの活用法やおすすめツールの比較、すぐに使える実践的なプロンプト例まで、具体的に解説します。

なお、当社CLF PARTNERS株式会社では、6ヶ月以内の成果創出を目指した営業組織改善コンサルティングの一環として、営業力強化プログラムをご提供しています。

生成AI活用術を含む、50種類以上の研修メニューから、貴社の課題に合わせたプログラムを設計し、新規事業の営業戦略構築も支援いたします。

• 営業組織のDX推進と業務効率化を短期間で実現したい
• 生成AIを活用した営業力強化と人材育成を両立させたい
• リサーチ業務の標準化と営業ノウハウの共有体制を構築したい

こうしたお悩みをお持ちの方は、ぜひお気軽にご相談ください。
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営業リサーチにおける主な課題

営業活動の初期段階で重要な「リサーチ」には、多くの企業が共通する課題を抱えています。 詳しくみていきましょう。

情報収集に時間と工数がかかる

営業リサーチの最大の課題は、情報収集に膨大な時間と工数がかかることです。従来の情報収集方法では、Google検索から始まり、複数のWebサイトを渡り歩き、関連情報を手作業で抽出・整理する必要があります。

例えば、ある顧客企業の業界動向を調査する場合、以下のような作業を一つずつ行う必要があります。

• 関連するニュース記事をチェック
• 業界レポートを読み込む
• 企業のHPや決算資料を読み込む
• 競合他社の動向をリサーチ
• 各情報源の要点を抽出・整理
• まとめ資料として再構成する

これらの作業に数時間を費やすことも珍しくなく、さらに情報の質にもばらつきが生じやすいため、成果物の品質が担当者の経験や能力に依存してしまうという課題もあります。

結果として、リサーチに時間を取られることで、実際の顧客接点や提案活動に十分なリソースを割けず、営業機会の損失につながっているのが現状です。

顧客・業界理解の解像度にバラつきがある

営業リサーチにおける深刻な課題は、顧客や業界に対する理解の解像度にばらつきが生じる点です。その原因は、営業担当者ごとのリサーチスキルや経験、情報収集・分析能力に依存しているためです。

同じ顧客や業界を扱っていても、担当者によって理解の深さや視点に大きな差が出ます。例えば、経験豊富な担当者であれば業界動向や顧客企業の経営課題を的確に把握できますが、新人担当者は表面的な情報のみにとどまる傾向があります。

さらに、情報源へのアクセス手段や分析の切り口も人によって異なるため、同じ情報を持っていても解釈の質に差が出るのです。

こうしたばらつきは、提案内容の精度や顧客との対話の深度に直結し、ひいては営業組織全体の成果にも大きく影響を及ぼします。

属人化によるスキル格差と再現性の低さ

営業リサーチにおける最も深刻な課題の一つは、属人化によるスキル格差と再現性の低さです。その要因は、優れたリサーチ手法や情報収集のノウハウが、個々の経験に依存しやすく、組織全体での共有や活用が難しい点にあります。

例えば、ベテランの営業担当者は独自のチェックリストや信頼できる情報源を持ち、高品質なリサーチを効率よく実施できますが、その知見は暗黙知として個人にとどまりがちです。

一方で、新人や経験の浅い担当者は手探りでリサーチを進めることが多く、同じ時間をかけても得られる情報の質や量に大きな差が生まれます。

その結果、同一の顧客や業界を対象としても、担当者ごとに成果物の質にばらつきが生じ、営業活動の成果を予測・再現することが難しくなっています。

営業リサーチ業務における生成AI活用の可能性

営業リサーチに生成AIを活用することで、情報収集の効率化、高品質な営業準備、ノウハウ共有の仕組み化が実現できます。ここでは、その具体的な可能性を3つの視点から見ていきましょう。

情報収集と分析の自動化による効率化

生成AIは、営業リサーチにおける情報収集と分析の自動化を通じて、業務効率を劇的に向上させます。総務省の令和6年版情報通信白書によれば、日本企業の約75％が「生成AIは業務効率化や人手不足の解消につながる」と回答しており、その期待は非常に高まっています。

例えば、従来は数時間を要していた業界動向の調査や競合分析も、適切なプロンプトを活用すれば、数分で完了します。特に、顧客企業の業界トレンドを調べる際には、複数の情報源から必要な情報を抽出し、構造化して整理する一連の作業を生成AIが一括で処理できるようになりました。

このように、生成AIを活用することで情報収集・分析にかかる工数を大幅に削減でき、戦略立案や顧客対応といった本質的な業務に、より多くの時間を充てることが可能になります。
参考：総務省｜令和6年版情報通信白書

営業ノウハウの標準化とナレッジ共有への応用

生成AIは、営業ノウハウの標準化とナレッジ共有を促進し、組織全体の営業力を高めるための強力なツールです。これにより、これまで個人に依存していた優れた営業手法や情報収集の工夫が、組織全体の共有資産として活用されるようになります。

その背景には、生成AIによってベテラン営業担当者の暗黙知を形式知化し、再現可能な形で蓄積・展開できるという特徴があります。

例えば、成約率の高い営業担当者のリサーチ手法やヒアリングのポイントをプロンプトとして整備することで、ノウハウをチーム全体で共有できるようになります。

それにより、新人でも顧客企業の業界動向を多角的に分析し、競合サービスとの違いを明確に言語化することができます。

このように、生成AIの導入は単なる業務効率化にとどまらず、組織の知的資産を最大限に活用し、営業力の一貫性と対応力を強化する戦略的な取り組みです。

営業リサーチで活用できる生成AIの代表的な機能

営業リサーチにおいて生成AIが活用できるシーンは多岐にわたります。ここでは、実務で役立つ代表的な機能を4つの切り口から紹介します。

ターゲット企業や業界の基本情報リサーチ

生成AIを活用すれば、これまで数時間かけて複数のWebサイトを確認しながら行っていた情報収集が、わずか数分で完了するようになります。

その理由は、生成AIが膨大な情報の中から関連性の高いデータを瞬時に抽出し、整理された形式で提供できるからです。特に、業界の概況や企業の基本情報といった定型的な調査では、その効果を大きく発揮します。

具体的には、以下のような活用が可能です。

• 企業の沿革・事業内容・業績の要約作成
• 業界の市場規模や成長率の調査
• 主要プレイヤーと市場シェアの把握
• 業界特有の用語や略語の解説
• 最新の業界ニュースや規制動向の整理

このように、生成AIを取り入れることで、営業担当者は基礎情報の収集にかかる時間を大幅に削減でき、顧客との対話や提案のブラッシュアップといった、より付加価値の高い業務に集中できるようになります。

顧客課題の仮説を構築するためのリサーチ支援機能

生成AIは、顧客課題の仮説構築において、単なる情報収集を超えた深い洞察を提供します。これにより営業担当者は、初回面談の段階からより的確な課題仮説を立てられるようになり、商談の質を大きく高めることができます。

その背景には、生成AIが業界知識と顧客情報を組み合わせ、統計的に発生頻度の高い課題パターンを抽出できるという特性があります。単なる一般論にとどまらず、企業の規模や業種、さらには担当部署や役職まで考慮した、具体性のある仮説を提示できる点が大きな強みです。

具体的な活用例は以下の通りです。

• 業界別・企業規模別に典型的な経営課題を洗い出す
• 競合比較により、潜在的な弱点を可視化する
• 部署・役職ごとの業務課題を抽出し、優先順位を設定する
• 規制変更や技術革新を踏まえたリスク・機会を特定する
• 財務情報から構造的な経営課題を読み解く

このように、生成AIを活用することで、顧客自身も気づいていない潜在的な課題を見据えた提案が可能になります。

競合企業や代替サービスの情報を比較・分析

生成AIは、競合分析や差別化ポイントの抽出において、客観的かつ包括的な視点を提供する優れたツールです。その理由は、膨大な情報の中から競合の特徴を体系的に整理し、自社との比較において本当に重要な差別化要素を明確にできるからです。

感情や先入観に左右されない分析を通じて、これまで見過ごしていた競争優位性や改善点を客観的に把握することができます。具体的な活用例は、以下の通りです。

• 複数の競合製品における機能・価格・サポート体制の一覧化
• 競合企業の強み・弱みの体系的な分析
• 顧客評価やレビューから読み取れる競合サービスの実態把握
• 業界全体のポジショニングマップの作成
• 競合他社の最新戦略や市場アプローチの分析
• 自社製品の差別化ポイントを簡潔に伝える営業トークの生成

このように、生成AIを活用した競合分析は、単なる比較にとどまらず、戦略的な提案や差別化施策の構築に直結します。結果として、「なぜ競合ではなく自社を選ぶべきか」という顧客の本質的な疑問に、より説得力のある形で応えることが可能になります。

営業資料やメール作成のためのリサーチデータの要約

生成AIは、膨大なリサーチデータを簡潔かつ的確に要約し、営業資料やメール作成の生産性と品質を大幅に向上させます。情報の取捨選択と構造化が自動化されることで、顧客に対して本質的な価値を提供するコミュニケーションが実現可能になります。

その強みは、複数の情報ソースから必要な要素を抽出し、用途に応じた最適な形式で再構成できる点です。特に、専門性の高い内容や複雑なデータを、顧客目線でわかりやすく伝える作業を強力に支援します。活用例は以下の通りです。

• 業界レポートや市場調査の要点を1ページに凝縮
• 技術仕様書を非技術者にも伝わるように再構成
• 複数の成功事例から共通要素を抽出し、提案資料化
• 統計データのグラフ説明文を自動生成
• 顧客の最新動向を要約したパーソナライズドメールの作成
• 商談議事録から次回アクションや提案ポイントを自動抽出

このように、生成AIの要約機能は、単なる文章の短縮ではなく、営業活動における情報価値の最大化を促進する戦略的ツールとなります。

営業リサーチにおすすめの生成AIツール3選

営業リサーチは「情報収集 → 深掘り → 整理 → 仮説構築」という複数の工程から成り立ちますが、2025年時点の生成AIはこのプロセスの大部分をカバーできるレベルに進化しています。
ここでは、営業リサーチとの相性が特に高い ChatGPT / Google Gemini / Perplexity の 3 つを、最新アップデートを踏まえて比較します。

ChatGPT｜仮説構築とプロンプト活用に強い“壁打ちAI”

出典：OpenAI

ChatGPT は、営業リサーチに必要な「深掘り・整理・構造化・仮説構築」を一貫して支援できる点が特徴です。単なる検索では得られない“考えるプロセス”を補完できるため、現場では壁打ちAIとしての活用が定着しつつあります。

2025年には ChatGPT-5 が発表され、Deep Research の検索精度向上、Atlas Browser の高速化、要点整理の引用安定性がさらに強化されました。特に大規模長文（決算・IR・業界レポート）への理解力が向上し、比較分析や提案骨子の生成は GPT-4.1 / 4o より実務寄りの精度に改善されています。リサーチから仮説づくり、資料化まで一気通貫で対応できる点から、組織導入の動きも加速しています。

Google Gemini｜最新ニュース・市場動向に強い情報収集AI

出典：Google Gemini

Google Gemini は、Google検索との高度な連動を武器に、最新ニュース、政策、規制動向、海外市場など“鮮度が重要な情報”の収集を得意とするツールです。ChatGPTが仮説構築に強い一方で、Geminiは速報性・網羅性・海外情報の広さで優位性を持ち、制度変更や国際トレンドを扱う営業リサーチで特に実用性が高いモデルです。

2025年の Gemini 3への アップデートでは長文精読と要点抽出の精度が向上し、決算資料・政策文書・業界レポートの整理がより正確に。エージェント機能も強化され、複雑な調査タスクを自動で分解し段階的に整理できるようになりました。多言語検索、構造化出力、表形式の生成にも強く、最新情報の裏取りや海外市場を扱う商談準備で高い効果を発揮します。

Perplexity｜引用元つきで調査できるリサーチ特化AI

出典：Perplexity

Perplexity は、営業リサーチで求められる「正確性」と「裏取りのしやすさ」を最優先する場面で最も力を発揮するツールです。全回答に引用元リンクが自動付与されるため、競合分析やニュース確認など、根拠を求められる調査を安全に進められます。

2025年アップデートでは、複数の専門AIが同時に調査するマルチエージェント機能が強化され、分析の深さと網羅性が大幅に向上しました。さらに Focus Search により、ニュース・学術・企業情報など目的別での検索が可能になり、PDF対応によって決算資料・IR資料の要点抽出も高速化。Copilot による自動深掘り質問で抜け漏れが発生しにくく、ChatGPT・Geminiの「事実確認用サブAI」として併用する運用が、現在の営業組織では最も効果的と評価されています。

すぐ使える！営業リサーチ向けプロンプト事例集

  生成AIを営業リサーチに活用する際、どのようなプロンプトを使うかによって得られるアウトプットの質は大きく変わります。ここでは、実務に直結する代表的なプロンプトの活用場面をご紹介します。

ターゲット企業の業界動向と市場トレンドを押さえるプロンプト

商談前の事前準備で最も重要なのは、ターゲット企業が属する業界の最新動向を把握することです。このプロンプトを活用すれば、一般的な検索では時間を要する業界情報を、構造化された形式で短時間に収集できます。

特に、法規制や競合動向など多角的な視点を取り入れることで、顧客との会話が広がり、提案の説得力も増します。さらに、最新のテクノロジートレンドも把握できるため、DX提案時の参考資料としても有効です。

あなたはBtoB営業に特化した“実務レベルの情報アナリスト”です。推測・曖昧表現は禁止し、一次情報にもとづいて営業がそのまま使える形で回答してください。 #入力情報 業界：［○○業界］ 企業名：［○○社］ 対象地域：日本（必要に応じてグローバル情報も併記） #出力要件 すべて箇条書きで簡潔に。営業が5分で理解できる構成で。 推測ではなく一次情報ベースで。引用可能な情報は明示。 1. 業界の基本構造（市場規模・成長率・バリューチェーン） -市場規模（日本中心。最新の根拠を明示） -過去3年〜今後3年の成長率 -バリューチェーンと主要プレイヤーの役割 2. 直近1〜2年の重要トレンド -技術動向、法規制、需要構造の変化、顧客行動の変化などを“営業観点”での影響と合わせて整理。 3. 業界内の主要プレイヤー（3〜5社）とポジショニング -企業名 -強み・弱み -マーケットでの立ち位置 -直近の戦略・投資方針 4. 業界で頻出する課題（企業規模別／ステークホルダー別） -大企業の課題 -中小企業の課題 -利用者（顧客企業）の課題 -業界特有の構造的な障壁 5. 商談に使える“実務的な切り口” コンサル的な抽象論ではなく、実際の営業で使える形に落とす。 例： -「○○制度対応の業務負荷増を解決する切り口」 -「競合Aが強化している領域に対する差別化提案」 -「顧客のKPI改善に直結する話題」 6. 想定される質問リスト（商談時に役立つもの） -商談で解像度を上げるための「深掘り質問」を5〜10個提示。

顧客課題を洗い出すプロンプト（部署・役職別）

顧客が明言しない潜在的な課題を事前に想定することは、効果的な提案を行ううえで重要なポイントです。このプロンプトでは、業界特性や顧客の部署・役職情報に基づき、想定される課題を抽出できます。

単なる課題の列挙にとどまらず、その背景や提案との接続ポイントまで提示されるため、商談において「刺さる会話」を展開しやすくなります。特に、初回アプローチや久しぶりの訪問時には、相手の関心事を先回りして準備できる点が大きな強みです。

あなたはBtoB営業に特化した“課題分析の専門コンサルタント”です。役職のKPIと業界構造にもとづき、憶測を排除して実務的に再現性のある課題整理を行ってください。 #入力情報 業界：［○○業界］ 役職：［例：営業部長、人事マネージャー、情シス責任者 など］ 企業規模：［○○名］（小規模／中堅／大企業を明記） #出力要件 推測ではなく業界構造・役職のKPIに基づく論理的推定で。 営業が“そのまま商談に使えるレベル”に整理すること。 すべて箇条書きで簡潔かつ実務的に。 1. 想定される顧客課題（5〜7個） 役職のKPI（例：営業部長＝売上、採用責任者＝応募単価、情シス＝運用コスト）に紐づけて、課題の主語が明確な文章 で記述。 2. 各課題が生じる背景（構造的要因） 業界構造・社内プロセス・人員体制・ルール・IT環境など、“課題が起こる仕組み”まで説明する。 3. 課題を放置した場合のリスク 財務影響（売上・コスト）、組織的影響、競争力低下など“経営が気にする観点”で明確に記述。 4. 当社サービスが貢献できるポイント 一般的な抽象論ではなく、課題 → 機能 → 効果 の因果関係をセットで記述。 例：「営業活動の可視化不足 → 活動ログ自動取得 → マネジメント効率が向上」のように必ず 三段構造 にする。 5. 商談で確認すべき質問例（7〜10個） 課題を深掘りする“一次ヒアリングで使う質問” を役職別に出す。 例：「今年度の最重要KPIはどこに置いていますか？」「現場が最も負荷を感じている業務は何でしょうか？」「外部環境の変化で優先度が上がった課題はありますか？」

競合サービスの違いを整理し、営業トークに落とすプロンプト

提案の成否を左右するのは、競合との差別化ポイントをどれだけ明確に説明できるかです。このプロンプトを活用すれば、自社と競合の情報を入力するだけで、機能面の違いに加え、営業トークに使える差別化フレーズまで自動生成できます。

なかでも「一言差別化トーク」は簡潔で記憶に残りやすく、顧客の印象に残るだけでなく、社内での情報共有にも効果的です。価格や機能で劣位な場合でも、自社の強みを最大限に引き出した説明が可能です。

あなたはSaaS営業領域に精通した“競合分析アナリスト”です。事実ベースで誇張なく、顧客に説明可能な精度で比較してください。推測や一般論は禁止します。 #入力情報 自社サービス：［概要］ 競合サービス：［概要］ #出力項目 1. 機能・価格・サポートの比較表（横並び比較） 機能／運用負荷／初期費用／月額費用／サポート範囲（導入支援・運用伴走・チャットサポート等）を顧客目線で違いが一目でわかる表 にまとめる。 2. 自社が優位な点（“理由つき”で説明） 単なるメリットではなく、「なぜそう言えるのか（構造・仕組み・仕様差）」 を添えて記載。 例：「API連携数が多い → ワークフロー構築の自由度が高く、運用負荷を軽減できる」のように 効果まで一気通貫 で説明。 3. 競合が優位な点（営業として正直に説明） 競合の強みを隠さず明示。 ただし “弱みに転じる場面” も併記して、営業での切り返し材料もセットにする。 4. 顧客ニーズ別の“向いているサービス” 「どんな企業にとって最適か」を企業規模／ITリテラシー／運用体制／導入スピード／価格重視 など複数観点 で分類。 例： -自社が向いている顧客：要件が複雑、既存システムと連携したい、運用サポートが必要 -競合が向いている顧客：導入コスト最優先、シンプルな利用用途、スモールスタート希望 5. 30秒で説明できる営業トーク例（商談でそのまま使える形） 「違い」「価値」「適性」を 30 秒で説明できる短い営業トークを作成。 **以下の構成で作ることを必須とする** -両者の特徴 -違いが生まれる理由 -お客様の状況に合わせた提案 例： 「両サービスとも○○に強いですが、自社製品は△△の仕組みにより□□に強みがあります。特に●●のような環境では効果を発揮しやすいです。一方で、××を重視する場合は競合が向いています。」

決算資料・レポート・議事録を商談用に要約するプロンプト

多忙な営業担当者にとって、複数の情報源から顧客情報を収集・整理するのは大きな負担です。このプロンプトを活用すれば、企業HPやニュース記事、IR情報などから重要なポイントを抽出し、商談で活用できる形にまとめられます。

特に、「想定される懸念・反論とその対策」まで事前に準備できるため、商談中の突発的な質問にも落ち着いて対応可能です。時間が限られる中での商談準備や、複数の企業を訪問する日などに特に効果を発揮します。

あなたはBtoB企業調査に精通した“シニアアナリスト”です。読み物ではなく商談で使える要点に限定し、曖昧なまとめや推測を排除して整理してください。 #対象文章 決算資料・議事録・業界レポートなど → 文章：［ここに決算資料や議事録を貼る］ #出力項目 1. 企業が重点的に取り組んでいる戦略（Why / What / How まで） -中期方針 -投資テーマ -優先度の高い領域 -成長の起点となっている事業／顧客セグメント **“なぜその戦略を取っているのか” の背景も必ず記載** 2. 企業が抱える課題・リスク（事実ベースで） -事業構造上のボトルネック -市場・競合・制度の影響 -経営層が言及した懸念点 ** 「課題 → その理由」までセットで明記** 3. 投資・事業方針（資本配分の優先度つき） -どこに投資しているか -コスト構造の見直し -新規事業・撤退・統合の動き -今後 1〜2 年の重点施策 **営業として「何が変わるのか」が分かるよう整理** 4. 当社サービスが貢献できる可能性（仮説ベースで可） -課題とのフィットポイント -既存施策との補完関係 -数値や構造に基づく“提案の切り口” ** 「なぜ貢献できるのか」を論理で説明** 5. 次回商談で確認すべき質問例（深掘り質問案） -経営・事業戦略に関する質問 -業務プロセスや意思決定に関する質問 -予算・導入時期・導入体制に関する質問 ** “商談を前に進めるために必要な質問” を中心に**

生成AI活用の注意点

営業リサーチに生成AIを活用する際は、その利便性だけでなくリスクや注意点も理解しておくことが重要です。ここでは、実務で気をつけるべき3つのポイントを整理します。

必ずファクトチェックが必要

生成AIを営業リサーチに活用する際は、出力された情報のファクトチェックを必ず行うべきです。AIは不正確または古い情報を提供することがあり、それを鵜呑みにすると、誤った提案や判断につながる恐れがあります。

特に、数値データや最新の業界動向、競合情報などは正確性が求められます。たとえば、「最大手の競合他社の売上高が1,200億円」といった具体的な数字や、「先月発表された新製品」などの時事性の高い情報は、公式サイトや信頼できるニュースソースでの確認が不可欠です。

また、AIは「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる現象により、実在しない情報をあたかも事実のように提示することがあります。

このように、生成AIは情報収集や整理には非常に有効なツールですが、最終的な情報の正確性を確認する責任は人間にあります。

社外秘や個人情報は入力しない

営業活動に生成AIを活用する際、社外秘情報や顧客の個人情報は絶対に入力すべきではありません。なぜなら、多くの生成AIサービスは入力されたデータを学習や品質向上の目的で保存・利用する場合があり、機密情報が意図せず外部に漏洩するリスクがあるためです。

例えば、顧客との商談内容や見積金額、企業の経営戦略などの機密情報をAIに入力すると、そのデータがサービス提供者のサーバーに保存され、第三者に閲覧される可能性があります。

したがって、生成AIを使用する際は、一般的な業界情報や公開情報のみを扱い、具体的な社名や個人名、非公開の営業データなどは匿名化するか完全に除外するようにしましょう。

社内でAIの利用方針・ルールを定める

営業部門で生成AIを活用する際には、社内で明確な利用方針とルールをあらかじめ定めておくことが重要です。これは、情報セキュリティリスクを軽減するとともに、AIを効果的かつ一貫性を持って活用するために欠かせません。

ルールが不明確なまま営業チームがAIを使用すると、顧客情報が無断で入力される恐れや、出力内容を検証せずに提案書へそのまま流用してしまうリスクが高まります。また、部署や担当者ごとに使い方がばらつくことで、組織全体の一貫性や業務の効率性が損なわれる可能性もあります。

そのため、全社で統一されたAI利用ポリシーを策定し、定期的な研修やルールの見直しを行うことで、リスクを最小限に抑えながら、AIの利点を最大限に引き出すことが可能になります。

まとめ｜生成AIを活用し、営業リサーチの精度とスピードを一気に向上させよう

本記事では、営業リサーチにおける生成AIの活用について、現場の課題整理から、ツール比較、活用プロンプトの実例までを解説しました。

営業リサーチの質と効率を高めるには、目的に応じて最適な生成AIツールを選ぶことが重要です。たとえば、ChatGPTの深掘り力、Google Geminiのリアルタイム検索連携、Microsoft Copilotの社内データ活用など、各ツールの特性を把握して使い分けることで、成果に直結する情報収集が可能になります。

ただし、AIはあくまで「支援ツール」です。情報の正確性チェックや、最終判断を担う人の目を欠かさず、業務フローの中にうまく組み込むことが、営業組織の真の進化につながります。

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この記事の監修者

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