「新規開拓にAIを使いたいので、何か入れてもらえませんか」。営業部長からこんな依頼が届き、どこから手をつければよいのか困っている情報システム部門やDX推進部門の方は多いのではないでしょうか。何を自動化したいのか、どのデータを使うのかが分からないままでは、ツールを選ぶことも見積もりを取ることもできません。
本記事では、新規開拓営業がうまくいかない根本の原因である「アプローチの属人化」を整理したうえで、AIを用いた営業提案モデルで新規開拓を仕組み化する方法を解説します。さらに、情シスの負荷を増やさずに現場の要件を実装できるFDE活用のメリットも紹介します。営業部門からのAI導入の要望に、どう応えるべきか悩んでいる方は、ぜひ参考にしてください。

新規開拓営業の課題は「アプローチの属人化」にある

新規開拓がうまくいかない根本の原因は、誰に・何を・いつ伝えるかが、担当者の経験と勘に依存していることにあります。新しい顧客や市場への販路開拓が求められるなかでも、アプローチの方法が個人の頭の中にしかなければ、組織として成果を再現できません。営業部門からの「AIを使いたい」という要望も、この属人化を解消したいという悩みの表れであることが多いものです。

新規開拓営業でアプローチが属人化する3つの場面

新規開拓営業のアプローチは、主に「リストの選定」「提案の切り口」「接触のタイミング」の3つの場面で属人化しやすくなります。
リストの選定では、どの業界や企業規模を狙うかを担当者がそれぞれの感覚で決めているケースが少なくありません。過去にどんな企業から受注できたのかがデータで共有されていないと、狙う相手は担当者の得意分野に偏っていきます。
提案の切り口も同様です。相手の業界の課題をどう捉え、自社の商材をどう結びつけるかは、経験豊富な担当者ほど上手に組み立てられます。さらに接触のタイミングも、「この時期なら予算が組まれている」といった担当者の勘に頼りがちです。3つの場面のノウハウが共有されていなければ、担当者が異動や退職をした途端に、新規開拓の成果は落ちてしまいます。

属人化が「AIを使いたい」という要望をあいまいにする

営業部門の「AIを使いたい」という要望があいまいになるのは、属人化によって、何をAIに任せたいのかを営業部門自身が言葉にできていないからです。ベテランが何を基準にリストを選び、どう提案を組み立てているのかが整理されていなければ、それをAIに置き換える方法も描けません。
情シスの側から見ると、要件が見えない依頼を受けている状態です。この状態でツールを導入しても、現場の業務に合わずに使われなくなる可能性が高くなります。
つまり、AI導入の要件定義は、ツールを選ぶ前に「営業のやり方を言語化する」ところから始める必要があるのです。

新規開拓営業のコツは、AIの前に「勝ちパターン」を言語化すること

新規開拓営業のコツは、AIを入れる前に、自社の「勝ちパターン」を言語化しておくことです。勝ちパターンとは、どんな企業に、どんな切り口で、どのタイミングで提案すると受注につながりやすいのか、という再現性のある型を指します。
勝ちパターンを見つける手がかりは、過去の受注・失注の記録と、成果を出している担当者へのヒアリングです。たとえば「地方の中堅物流会社には、配送ルートの効率化を切り口にすると商談が進みやすい」といった具体的な形に落とし込めれば、それがそのままAIに与える条件になるでしょう。
言語化された勝ちパターンがあって初めて、AIは担当者の勘の代わりに、同じ基準でリストを選び、提案のたたき台を作れるようになります。

AIを用いた営業提案モデルで新規開拓を仕組み化する方法

営業提案モデルとは、ターゲットの選定から営業提案、ナーチャリングまでの流れを、データとAIで継続的に回す仕組みのことです。担当者個人のノウハウに頼っていたアプローチを、組織として再現できる形に置き換えることが目的です。営業提案モデルは、「データ」「プロンプト」「ツール連携」「運用ルール」の4つの要素で構成されます。

1.データ：受注・失注の記録と企業情報を整える

営業提案モデルの土台は、受注・失注の記録と、ターゲットとなる企業の情報を整えることです。AIは与えられたデータから傾向を読み取るため、データが不足していたり、記録の形式が担当者ごとにばらばらだったりすると、精度の高い提案は生まれません。
まずは、SFAや顧客管理表に残っている過去の案件を、業界・企業規模・問い合わせの経路・失注理由といった共通の項目で整理します。企業データベースや公開情報から得たターゲット候補の情報も、同じ項目で揃えておくと、勝ちパターンとの照合がしやすくなるでしょう。
データの整備は地味な作業ですが、ここを省くとモデル全体の精度が下がります。

2.プロンプト：業界別の提案仮説をAIプロンプトとして標準化する

2つ目の要素は、業界ごとの提案の仮説や文面の型を、AIプロンプトのテンプレートとして標準化することです。担当者がその都度AIへの指示を考えていては、出力の質がそろわず、属人化が形を変えて残ってしまいます。
たとえば「業界名と相手企業の公開情報を入力すると、想定される課題と自社商材の結びつけ方を3案出す」といったテンプレートを、勝ちパターンをもとに業界別に用意します。テンプレートは一度作って終わりではありません。反応の良かった提案をもとに、定期的に見直すことが前提です。
AIは誤った情報を出力することがあるため、相手企業に関する記述は担当者が必ず確認する手順も、テンプレートと一緒に定めておきましょう。

3.ツール連携：SFAやメール配信、既存システムとつなぐ

3つ目の要素は、AIをSFAやメール配信ツールなどの既存システムとつなぎ、担当者が普段の業務の流れのなかで使える状態にすることです。AIを別の画面で開き、結果をコピーしてSFAに貼り付けるような運用では、手間がかかって定着しません。
SFAに登録されたターゲット企業の情報からAIが提案のたたき台を作り、その結果がSFAに自動で記録される、といった流れをつくれれば、担当者の負担は大きく減ります。すぐに商談にならない企業に対しては、関心のあるテーマに合わせたナーチャリングのメールを自動で出し分ける仕組みも組み込めます。
この要素は技術的な設計が中心となるため、営業部門だけでは進めにくい部分です。

4.運用ルール：入力してよい情報とレビュー体制を決める

4つ目の要素は、AIに入力してよい情報の範囲、出力のレビュー体制、効果の測り方といった運用ルールを決めることです。ルールがないままAIの利用が広がると、顧客情報や社外秘の情報が不適切に扱われるリスクが高まります。
具体的には、法人向けのプランを使い入力データが学習に使われない設定にすること、相手に送る前に担当者が必ず内容を確認することなどを定めます。効果の測り方も、アプローチ数のような量の指標だけでなく、商談化率や受注率といった成果の指標を含めて決めておくことが大切です。
運用ルールの策定は、情シスが本来の専門性を発揮できる領域といえます。

情シスが「AIに入れてほしい」に応えきれない3つの理由

情シスが営業部門のAI導入の要望に応えきれないのは、能力の問題ではなく、要件定義・人手・外注管理という3つの壁があるためです。前章で紹介した営業提案モデルも、4つの要素のうちツール連携と運用ルールには、情シスの関与が欠かせません。しかし現実には、新規開拓のためのAI導入を情シスだけで担うのは難しい状況があります。

抽象的な要望を要件に落とし込めない

1つ目の壁は、営業部門の抽象的な要望を、システムの要件に落とし込めないことです。情シスはシステムの専門家ですが、新規開拓営業の現場で何が起きているのかを細かく知っているわけではありません。
「AIで新規開拓を効率化したい」という要望を要件にするには、営業担当者が日々どんな作業に時間を使い、どこで判断に迷っているのかを理解する必要があります。そのためには、営業の現場に入り込んで業務を観察し、担当者から話を聞く時間が欠かせません。
ところが、情シスの担当者がそこまで営業の業務に入り込む時間を確保するのは、容易ではないでしょう。

既存システムの保守で手一杯で、AI専任者を置けない

2つ目の壁は、既存システムの運用・保守で手一杯になり、AIの導入に専任の担当者を置けないことです。社内のネットワークや基幹システム、日々の問い合わせ対応など、情シスが担う業務は多岐にわたります。
情報処理推進機構（IPA）の『DX動向2026』では、DXに取り組んでいる企業にDXを推進する人材の「量」を尋ねています。「大幅に不足している」と答えた企業は50.1%でした。「やや不足している」と合わせると85.5%にのぼります（調査全体の有効回答は1,799社、2026年4〜6月実施）。DXを推進する人材そのものが足りないなかで、情シスにAI専任の担当者を割く余力がない企業も多いと考えられます。
AIに詳しい人材を新たに採用しようとしても、すぐに見つかるとは限りません。採用できたとしても、営業の業務を理解して成果を出すまでには時間がかかります。

参考：独立行政法人情報処理推進機構「『DX動向2026』広がるAI導入、DXは変われるか」
https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/dx-trend-2026.html

外注すると要件がずれ、仕組みがブラックボックス化する

3つ目の壁は、外部のベンダーに開発を任せると、要件がずれたり、仕組みがブラックボックス化したりしやすいことです。要件があいまいなまま発注すれば、ベンダーは確認できた範囲の仕様で開発を進めることになり、完成したものが現場の期待とずれてしまいます。
また、開発の中身を社内の誰も把握していない状態になると、ちょっとした修正にも外部への依頼と費用が必要になります。ベンダーに要件を正しく伝え、進捗と品質を管理するベンダーコントロールの役割を社内で担えなければ、このリスクは避けられません。
要件を固めるのも、ベンダーを管理するのも、結局は営業の業務とITの両方を理解している人材がいければ難しいのです。

情シスの負荷を増やさず現場の要件を実装できるFDEの導入メリット

FDEは営業の現場から要件を直接吸い上げ、実装と定着まで担うため、情シスは方針の決定とセキュリティの確認に集中できます。FDE（Forward Deployed Engineer）とは、顧客の現場に入り込み、業務に合わせて技術を実装するエンジニアのことです。前章で挙げた3つの壁を、FDEを活用することでどう越えられるのかを、情シスの立場から整理します。

メリット1：営業の要望を、情シスを経由せずに要件定義まで落とし込める

FDE活用の1つ目のメリットは、営業部門の要望を、情シスが間に入らなくても要件定義まで落とし込めることです。FDEは営業の現場に入り、担当者の作業を観察したり話を聞いたりしながら、「何を、どのデータで、どう自動化するか」を具体的にしていきます。
情シスにとっては、抽象的な要望を受けて自ら営業の業務を調べる手間を省けるのが利点です。FDEがまとめた要件と設計を確認し、社内の方針に合っているかを判断すればよいため、本来の業務を圧迫せずにAI導入を進められます。
営業部門と情シスの間で何度も要件をやり取りする必要がなくなることも、導入のスピードを上げる大きな要因です。

メリット2：セキュリティ要件と既存システムとの連携を踏まえて実装できる

2つ目のメリットは、情シスが求めるセキュリティ要件や、既存システムとの連携を踏まえたうえで実装を進められることです。営業部門が独自にAIツールを使い始めると、情シスが把握していないところで顧客情報が扱われる、いわゆるシャドーITの状態になりかねません。
FDEは、利用するAIツールの選定段階から、入力データの扱いやアクセス権限といった情シスの基準を確認しながら進めます。SFAや基幹システムとの連携も、既存の仕組みに影響が出ないよう設計するため、情シスは安心して導入を承認できます。
営業部門のスピード感と、情シスが守るべきルールの両方を満たす着地点をつくれる点は、FDEならではの強みといえるでしょう。

メリット3：ドキュメントを残し、ベンダーコントロールとブラックボックス化の防止を担える

3つ目のメリットは、仕組みの設計や運用の手順をドキュメントとして残し、外部ベンダーとのやり取りも含めて管理できることです。開発の一部を外部のベンダーに依頼する場合も、FDEが要件を伝え、進捗と品質を確認するベンダーコントロールの役割を担います。
支援の終了時には、設計の内容、プロンプトのテンプレート、運用のルールなどを社内に引き継ぐのが原則です。仕組みがブラックボックスにならないため、支援が終わったあとも、社内の担当者だけで運用と改善を続けられます。
FDEの支援は、外部に依存し続けるのではなく、社内にノウハウを残すことを前提に進むのが特徴です。

キャリーミーでFDEを活用する

キャリーミーでは、営業の現場に入り、新規開拓のためのAIの仕組みを要件定義から実装、定着まで担うFDE型のプロ人材をアサインできます。約1万5千人のプロ人材が在籍しており、課題に合わせて人材を提案します。
稼働は週1日から相談でき、契約開始までは費用がかかりません。AI専任の人材の採用や育成を待たずに、必要な知見を社内に取り入れられる点も特徴です。
「営業部門から要望は来ているが、要件をまとめる人がいない」という段階からでも、お気軽にご相談ください。

まとめ：新規開拓のAI導入は、営業の言語化とFDEの活用から始める

新規開拓営業がうまくいかない根本の原因は、リストの選定、提案の切り口、接触のタイミングが担当者の経験と勘に依存している「アプローチの属人化」にあります。営業部門の「AIを使いたい」という要望があいまいなのも、この属人化によって、何をAIに任せたいのかが言葉になっていないからです。まずは勝ちパターンを言語化し、データ・プロンプト・ツール連携・運用ルールの4つの要素からなる営業提案モデルとして仕組み化することが、新規開拓を効率化する近道です。
一方で、この仕組みを情シスだけで構築するには、要件定義・人手・外注管理という3つの壁があります。営業の現場から直接要件を吸い上げ、セキュリティを踏まえて実装し、社内に引き継ぐところまで担えるFDEを活用すれば、情シスの負荷を増やさずにAI導入を進められるでしょう。
キャリーミーでは、新規開拓のためのAIの仕組みづくりを担うFDE型のプロ人材を、週1日からアサインできます。営業部門からの要望にどう応えるべきか迷っている段階でも、まずはお気軽にご相談ください。