生成AI時代、SFAは“用済み”なのか 現場のマネジャーが考えるべきこと：「キレイごとナシ」のマネジメント論（4/5 ページ）

便利だが、入力項目が多すぎるのだ。商談のたびにデータを入れるのが面倒で結局放置される。どうすればいいのか。

[横山信弘，ITmedia]

生成AIが実現する3つの可能性

　もう少し網羅的に書いていきたい。生成AIの進化によって、次の3つが実現可能になりつつある。

1. 提案タイミングの最適化
2. プロセス分析と予測
3. データの自動収集

一つずつ解説していこう。

提案タイミングの最適化

　AIがメールのやり取りやカレンダーから、顧客の行動パターンを学習する。そして「このタイミングで、この提案をすべきだ」とアドバイスしてくれるのだ。

　例えば顧客が新規事業立ち上げの準備をしているとする。AIがメールの文面から察知し、「今がチャンスです。この提案書を送りましょう」と教えてくれる。

プロセス分析と予測

　営業パイプライン（見込み客から成約までの営業プロセスを段階的に可視化したもの）のボトルネックを特定し、売上予測をリアルタイムで出力する。どこで商談が停滞しているのか。どの顧客が失注リスクが高いのか。AIが自動的に分析してくれるのだ。

フィードバックや助言

　AIがスケジュールやメールのやり取りを常に監視し、問題解決のためのフィードバックをしてくれる。

　例えば重要顧客へのフォロー漏れがないか。返信を忘れているメールはないか。行くべき先に訪問できているか。こうした営業活動の「抜け漏れ」を、AIエージェントが自動的にチェックするのだ。

　「A社の部長から2週間前にメールが来ていますが、まだ返信していません」

　「B社とは3カ月間接触がありません。失注リスクがあります」

　このように、AIが営業担当者に助言してくれる。マネジャーが逐一確認しなくても、AIが機会損失を防いでくれるのである。

　これら3つが実現すれば、マネジャーは「これで十分だ」と考えることだろう。