AIが進化することで起きるBtoB営業の未来予想
職業柄、「AIが進化したらBtoB営業ってどうなるんだろう？」という話を仲間とすることがあります。
正直、将来を断定できるほど材料が揃っているわけではありません。「たぶんこうなる」と思っても、普通に外れる可能性もある。
とはいえ、現場で起きている変化——情報処理の自動化、比較検討の高速化、顧客の検討プロセスの変化——を見ていると、いくつか“筋の良さそうな未来像”は描けそうです。
今回は思考実験として、BtoB営業の未来を3つのシナリオで整理してみます。
Contents
シナリオを考える上での出発点
AIの進化スピードを見ていると、「そのうち人間がやっていることは全部できるのでは」と感じる瞬間があります。
ただし現実はシンプルで、AIは言語化・データ化された情報を材料にしか動けません。裏を返すと、インプットがない領域は、AIがいくら賢くなってもどうすることもできません。
例えば、顧客の購買活動を想像すると分かりやすいのですが、顧客は自社課題や要件をいつも綺麗に言語化できるわけではありません。
さらに本音、社内政治、比較している競合、稟議の裏事情……そういう“文字になりにくい情報”の中で意思決定が行われます。
一方で、提案書作成、製品比較、FAQ対応、議事録、見積り作成など、営業が時間を使ってきた“情報処理”は確実に自動化されていくはずです。
だからこそ私の仮説はこうです。
「営業は説明する人」から、「一次情報を掘る人」へ寄っていく。
提案に刺さる一次情報、落とされないための禁句、社内を動かすロビー活動——このあたりは、少なくとも当面はAIが得意な領域ではない気がしています（もちろん、将来は変わるかもしれませんが）。
前提：AI時代にBtoB営業へ残る“仕事”
ここから先のシナリオは、次の前提の上で考えます。AIが普及しても、BtoB営業の中核はこの3つに収束していくのではないか、という前提です。
- 一次情報の取得
顧客が言語化できていない課題、組織内の力学、導入の障壁、意思決定者の不安、失敗したくない理由を引き出す。 - 合意形成・意思決定の前進
稟議が通る形に論点を組み直し、関係者を巻き込み、反対論点を潰しながら前へ進める。 - リスクの制御
競合、予算、運用負荷、セキュリティ、法務、既存契約など、失注・炎上の芽を早めに見つけて手当てする。
そして個人スキルで言えば、「質問力」と「伝える力（相手視点で正確・簡潔に）」の重要度が上がっていきます。
シナリオ①：個人事業主化
どういう世界か
営業は会社に所属する職能というより、業務委託・プロ契約で案件ごとに参画する働き方へ近づきます。企業は営業を固定で抱えるより、外部化しつつ、社内側は“本部機能”に寄っていく。
本部機能は例えばこんな役割です。
- SFA/CRM/データ基盤の提供（勝ち筋ナレッジ、業界別トーク、価格・条件ガイド）
- AIツールの整備（提案書ドラフト、競合比較、ROI試算、メール生成）
- 専門家のアサイン調整（プリセールス、法務、セキュリティ、CS）
- ブランド・契約スキームの提供（与信、支払い、保証、責任の所在）
このシナリオになった場合、本部側が、情報品質（鮮度・正確性・定性情報の整理）を維持できる運用を用意できるか。これが勝敗を分けるでしょう。例えば、本部からあの情報も欲しいこの情報も欲しいという現場の実情を無視した運用を営業に要求しても、入力漏れや形骸化でデータ品質が落ちます。そうなると、AIも人も間違った方向に進んでいく可能性が高くなります。個人事業主化が進むほど、むしろ「少ない項目で高い品質」を設計できる会社が強くなります。
例
- SaaS企業が業界別パートナーを拡大し、個人営業が複数商材を扱い、案件単位で成果報酬を得る。
- 製造業向けでは、業界人脈と導入の勘所を持つ営業が案件発掘〜社内調整を請け負い、資料や技術説明はAIと専門家が補完する。
シナリオ②：少数化（一次情報担当と意思決定者だけ残る）
どういう世界か
定型の情報提供、QA、日程調整、見積り、受発注、導入手続き、フォロー連絡などは、AIと既存システムに吸収されます。結果として、営業組織は薄くなり、二層に再編されやすい。
- 一次情報を取りに行く少数のフロント（本音・社内事情・反対論点を拾う）
- 意思決定をするマネージャー／責任者（優先順位・条件裁量・リソース配分）
そして中身は「提案」より、合意形成・稟議突破の支援へ寄ります。AIが資料や比較を作れてしまうほど、顧客が詰まるのは「社内がまとまらない」「責任が怖い」「実行負担が大きい」だからです。ここで営業に求められるのは、納得感のあるストーリーと、巻き込むコミュニケーションです。
例
- インサイドセールスは“架電部隊”ではなく、AIスコアの精査と初回ヒアリングの深掘りに集中。
- フィールド営業は訪問回数が減り、「反対者（情シス・法務・現場責任者）」の論点を潰す面談設計に時間を使う。
- 提案内容は費用対効果の一辺倒ではなく、購買後の評価軸・成功条件・運用体制まで含めて稟議が通る形に設計される。
シナリオ③：多少効率化されるが、大枠は変わらない（データ化できない現実＋規制・信頼）
どういう世界か
BtoBの現場は、業界慣習・例外処理・社内政治・非公開情報の塊です。勝敗を分ける要素がそもそもデータとして整っていないことも多い。なので構造自体は大きく変わらず、変わるのは周辺業務（資料作成、要約、定型回答など）の効率化が中心になります。
さらに、AIが普及するほど情報漏洩・説明責任・監査・規制対応が重くなり、大規模プロジェクトや公共領域では「最後は人が説明し、責任を持つ」要件が残りやすい。これはAIの性能とは別軸で、“人の営業”が残る理由になります。
まとめ：3つのシナリオは「業界・顧客規模・案件タイプ」で併存する
おそらく、実際の未来は考えたシナリオの一つに収束するというより、混在するのではないかと考えています。
- 汎用的な商材や、中小企業向け商材：少数化（②）に寄りやすい
- 専門性が高い×業界知見が価値となる商材：個人事業主化（①）が起きやすい
- 例外が多い×規制・信頼が重い商材：大枠維持（③）になりやすい
結論：AI時代の営業は「一次情報」と「情報品質」を武器にする。その前提に“人としての在り方”がある
AIが賢くなるほど、営業は“説明”から自由になり、「顧客が言語化できない情報を取り、社内意思決定を成立させる」仕事が前に出てきます。どのシナリオになるにせよ、そしてAI時代での営業組織の成否を分けるのは、AIツールを如何に使いこなすかではなく、一次情報の質と量を如何に取得できるか？になっていくでしょう。
ただ、ここで見落としがちなのは、一次情報はスキルだけで取れるものではないということです。顧客の本音や裏事情は、相手にとってリスクのある情報でもある。だから「この人に話して大丈夫か」という信頼が先に立ちます。
結局、AI時代に必要なのはスキルの高度化だけではなく、「人徳（人としての在り方）」を磨くことなのではないか。これが私の今の結論です。
- 約束を守る。誠実に対応する。曖昧なことを曖昧なままにしない。
- 売りたい都合より、相手の意思決定の安全性を優先できる。
- 誇張しない。都合の悪い情報も早めに共有する。
- 相手の立場（社内評価・責任・失敗の怖さ）を想像し、守る振る舞いができる。
情報を作る力が民主化されるほど、最後に差がつくのは「誰が言うか」「誰が責任を持つか」になりやすい。
一次情報と情報品質を武器にする。その武器を成立させる土台として、信頼される在り方を磨けるか。そこが長期的な分岐点になると考えています。
