「検討します」は脈アリorお断り？ 商談で「客の本音」を見抜くためのAI活用法：「音声×AI」が変えるビジネスの未来

[松本佳樹，ITmedia]

連載：「音声×AI」が変えるビジネスの未来

営業現場には、いまだ活用されていない「対面商談データ」が眠っている。オンライン会議の普及で録音・録画データを活用する機会が広がる一方、対面商談は今なお属人的な記憶やメモに頼る場面が多い。本連載では、最新の会話解析AIを活用し、対面の営業活動を可視化・構造化するアプローチを紹介。CRMやSFAとの連携による「営業DX」の最前線を、RevComm（東京都渋谷区）の松本佳樹氏が解説する。

　前回の記事では、ブラックボックス化しがちな対面商談において、対面会話解析AIがどのように商談内容をデータとして価値化するかについて紹介しました。

（関連記事：商談の「空気感」まで言語化　AIで対面営業を「データ化」する新常識とは？）

　今回は、その対面会話解析AIによって得られたデータを、既存のCRM（顧客管理システム）やSFA（営業支援システム）と連携させることで営業活動にどのようなインパクトを与え、「顧客理解」や「営業効率化」につながるのかを解説します。

対面会話解析AIによって得られたデータをCRM／SFAと連携することで、営業活動にどのような価値をもたらすのか。写真はイメージ（ゲッティイメージズ）

著者プロフィール：松本 佳樹（まつもと・よしき）

新卒でリクルートグループへ入社。エンジニア領域における人材紹介・派遣を担当。国内最大手の通信企業やネット広告代理店などのエンタープライズ領域の深耕営業から中小企業領域における新規開拓を通して、幅広い業界や業種へ人材サービスを提供。

その後、求人検索エンジンを運用するIndeed Japanに1年間従事した後、2020年よりRevCommのインサイドセールスグループ・BDR立ち上げメンバーとして参画。

2025年より対面会話解析AI「MiiTel RecPod」のプロダクトマーケティングマネージャーを担当する。

CRMやSFAは限界がある？　手入力では見逃す顧客の「本音」

　多くの企業でCRMやSFAが導入され、営業活動の管理・効率化に貢献しています。しかし、運用における課題も存在します。それは、情報の多くが営業担当者の手入力に依存しているという点と、定性的な情報を十分に捉えきれないという点です。

（1）データ入力の負担と情報の属人化

　CRMやSFAを最大限に活用するには、営業担当者による正確かつタイムリーなデータ入力が不可欠ですが、この点が最大の課題となるケースが少なくありません。日々の営業活動に加え、商談内容や顧客情報を細かくシステムに入力するのは、営業担当者にとって大きな負担です。多忙な中で入力がおろそかになると、情報が不足したり、簡略化されたりする傾向があります。

　結果として、個々の営業担当者のスキルや入力意識に依存してしまい、特定の担当者しか知らない情報が生まれ、組織全体での情報共有が進まない「情報の属人化」が起こりやすくなります。

（2）定性情報の不足と顧客理解の限界

　CRMやSFAは定量的なデータを管理するのに優れていますが、顧客の「生の声」や感情の機微といった定性的な情報を十分に捉えきれないという課題があります。商談の議事録や顧客の要望を手動で入力するだけでは、顧客の声のトーンや感情の起伏といった「非言語情報」や「感情の機微」は記録されません。

　例えば「検討します」という顧客の言葉一つをとっても、それが「前向きな検討」なのか、「遠回しな断り」なのかは、口調や表情、前後の文脈によって大きく異なります。

　手入力の記録では、こうした機微を正確に伝えることは困難であり、結果としてCRMやSFAに蓄積されるデータは、表層的な情報にとどまってしまいがちでした。顧客自身も気付いていない潜在的なニーズや、言葉の裏に隠された懸念などは、テキスト情報だけでは読み取りにくく、結果として提案の機会損失につながることがあります。

AIが営業の「見えない作業」を肩代わりする時代へ

　ここで、対面会話解析AIが、上記のような情報のギャップを埋める役割を担います。対面会話解析AIは、商談音声を自動で文字起こしし、要約して議事録を作成します。さらに、CRMやSFAと自動連携することで、商談後に自動的に活動記録を更新することが可能になります。

　これにより、営業担当者は、商談後の詳細な報告業務から解放され、顧客と向き合う時間を創出できます。例えば、商談後の移動中に次の顧客への提案内容を検討したり、顧客への提案資料やメールをよりパーソナルな内容にしたりするなど、生産性の高い活動に時間を充てることが可能になります。システムへの入力作業に追われるのではなく、顧客への価値提供に集中できる環境が生まれるのです。

　当社で提供する対面会話解析AIを活用している企業では、対面会話解析AIとCRMの自動連携により、商談記録にかかる時間を3分の1に短縮し、営業の質の改善に取り組むことができました。

対面会話解析AIとCRMの自動連携で商談記録にかかる時間を3分の1に短縮

　また、別の企業では、商談情報をCRMの項目に合わせて議事録を出力し、連携することで、商談記録業務の自動化を推進し、1商談あたりのログ作成時間を最大10分の1に削減しました。

　対面会話解析AIによって得られた質の高いデータがCRMやSFAと連携することで、営業活動全体に下記のようなメリットがもたらされます。

顧客理解

　顧客がどのような言葉で、どのような感情で話したのかがデータ化されるため、より深く顧客のニーズや課題、潜在的な要望を理解できます。これにより、顧客に合わせてパーソナライズされた提案が可能になり、顧客満足度の向上につながります。

成約率の向上

　過去の受注した商談データと失注した商談データを分析することで、どのような会話が成約につながりやすいのか、あるいは失注の原因となるのかといったパターンを特定できます。これにより、営業担当者は効果的なトークスクリプトやアプローチを学習し、成約率の向上につなげることができます。

　例えば、顧客の一次情報とCRMやSFAの情報を統合的に組み合わせることで、成約率が約1.5倍に向上した企業もあります。

　この企業では、対面会話解析AIから取得した顧客のニーズや課題、商品に対する顧客の反応や生の声と、CRM上に蓄積している「顧客属性」「商談結果」「営業担当者の成績」を組み合わせることにより、「この属性の顧客にはどのような訴求をすると効果的なのか」が明確になりました。

　さらに製品に対する最も多い購買理由・評価ポイントを特定し、その情報をもとに販促推進につなげることや、セールストークに盛り込むなどによって営業の成果向上を実現しています。

このように、対面会話解析AIとCRMやSFAの連携は、単なるツールの導入にとどまらず、営業活動におけるデータ活用を促進します。

　対面会話解析AIの活用により、業界別の顧客の共通課題や傾向、競合他社に対する顧客の反応などが詳細なデータとして蓄積されます。これにより、経営層や営業マネージャーは、よりデータに基づいた精度の高い営業戦略を立案することが可能になり、単なる効率化にとどまらず、営業活動全体の質を高め、競争優位性を確立できます。

　次回は、対面会話解析AIを活用して競争力を高めるポイントについて解説します。