営業現場の「生成AI導入」95％が失敗する理由…成果を出す企業との“決定的な違い”

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生成AIの業務活用が期待される一方、多くの企業がその導入と成果創出のはざまで苦慮している。特に、経験や勘といった属人性の高いスキルが求められる営業領域では、AI導入の壁は厚いと感じられているのが現状だ。PoC（概念実証）までは進むものの、現場に定着せず投資が無駄に終わるケースも少なくない。成果を出す組織と失敗する組織、その決定的な違いはどこにあるのだろうか。

成果を出す組織と失敗する組織、その決定的な違いはどこにあるのか？

（Photo/Getty Images）

なぜ生成AIの実証プロジェクトは「失敗」に終わるのか

　近年、営業領域における生成AIツールやAIエージェントの導入が急速に進んでいる。たとえば、営業事務の自動化や各種書類作成など営業支援ツールとしての活用が進んでいるほか、商談・提案準備の壁打ち相手として脳内整理や知能拡張、ロープレによる商談スキルの向上、コーチングなど、能力拡張のために活用される場面もある。

　特に、利益創出に直接関わる領域ではないノンコア業務、たとえば、商談の議事録作成や資料作成などに活用されるケースが増えてきているようだ。

　そうした中、自社特有の課題やコア業務にAI活用を深めようとする動きも出てきている。しかし、思うような成果を得られている企業は多くはないようだ。

　たいていの企業は、AIを導入すればすぐに成果が出る万能ツールだと誤解し、自社の業務に合わせて地道に「育成」していくという視点が抜け落ちていることも多い。特に営業のように、顧客との対話や複雑な状況判断が求められる非定型業務では、汎用的なAIツールをそのまま導入しても現場のニーズに応えられず、成果に結びつかない。実際に、ある調査では、生成AIの実証プロジェクトの実に95%が失敗に終わるとも言われているほどだ。

　AIは魔法の杖ではない。むしろ、非常に優秀な頭脳を持ちながらも、自社のことは何も知らない「新入社員」に近い存在だ。この「AI社員」をいかにして自社のエースに育て上げるかという戦略的な視点こそが、成功と失敗の分水嶺となる。それでは、どのようにAIを育成していけば良いのか。

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