AIエージェントとは？BtoB営業での活用方法と導入のポイントを解説

営業活動の中で、AIエージェントという言葉を目にする機会が増えてきました。見込み客のリサーチや提案書の下書き、商談後のメール作成まで、AIが担ってくれるのではと期待する一方で、「何をどこまで任せられるのか」「導入して本当に成果が出るのか」と迷っている方も多いのではないでしょうか。

この記事では、AIエージェントの基本からBtoB営業での活用シーン、実際の導入事例、注意したい点、そして有人対応との役割分担までを、公開されている情報をもとに解説します。

AIエージェントとは

まずはAIエージェントがどのようなものなのか、これまでのチャットボットとの違いも含めて整理していきます。

自律的にタスクを実行するAI

Google Cloudの解説によると、AIエージェントとは、AIを使用してユーザーの代わりに目標を追求し、タスクを完了させるソフトウェアシステムを指します。

推論、計画、メモリーといった能力を備え、意思決定や学習、適応を行う一定の自律性を持つ点が特徴とされています。また、他のエージェントと連携して、より複雑なワークフローを調整・実行することもできるとされています。

チャットボットとの違い

では、従来のbotとは何が違うのでしょうか。Google Cloudの解説では、botは事前に定義されたルールに従って単純なタスクや会話を自動化するもので、学習は限定的とされています。これに対してAIエージェントは、自律的かつプロアクティブにタスクを実行し、複雑な複数ステップの作業をこなせる点が異なるとされています。

営業の場面に置き換えると、あらかじめ決められた質問に答えるのが従来のチャットボット、見込み客の情報を調べ、メールの文面を作り、記録まで進めるといった一連の作業を担うのがAIエージェントというイメージです。

ただし、実際にどこまでの作業を任せられるかは、導入するツールや運用の設計によって異なります。

BtoB営業での位置づけ

調査会社のGartnerは、2028年までにAIエージェントの数が営業担当者の10倍になる一方で、AIエージェントによって生産性が向上したと報告する営業担当者は40%未満にとどまるという予測を、2025年11月に発表しています。AIエージェントが広がっても、数を増やすだけでは成果につながらない、という見方です。

同じ発表の中でGartnerは、ルーティン業務をAIで自動化し、営業担当者がパーソナライズされた付加価値の高いやり取りに集中できるようにすることを推奨しています。

BtoB営業におけるAIエージェントは、営業担当者を置き換えるものというより、営業が本来の対話に時間を使えるようにするための支援役という位置づけで考えるのが現実的です。

（出典：Gartner「Gartner Predicts By 2028 AI Agents Will Outnumber Sellers by 10X—Yet Fewer Than 40% of Sellers Will Report AI Agents Improved Productivity」（2025年11月18日）https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-11-18-gartner-predicts-by-2028-ai-agents-will-outnumber-sellers-by-10x-yet-fewer-than-40-percent-of-sellers-will-report-ai-agents-improved-productivity」

BtoB営業で効率化すべき課題

AIエージェントを検討する前に、まずは営業活動のどこに負担がかかっているのかを整理しておくと、導入の方向性が定まりやすくなります。

代表的な課題を3つ見ていきます。

リサーチ・アウトリーチ業務に時間がかかる

商談につなげるためには、アプローチ先の企業情報や担当者の役割、想定される課題を事前に調べ、相手に合わせた連絡の文面を考える必要があります。

この準備に時間を取られるほど、営業担当者が実際に顧客と話す時間は少なくなってしまいます。

商談準備・フォローアップが後回しになりやすい

商談前の情報整理や、商談後の議事録・フォローアップメール・CRMへの入力は、重要でありながら、日々の対応に追われて後回しになりがちな業務です。

入力が遅れたり抜けたりすると、商談の状況が社内で正しく共有されず、次の一手が遅れる原因にもなります。

営業時間外の問い合わせへの対応が遅れやすい

夜間や休日に寄せられた問い合わせへの返信が翌営業日になると、その間に相手の検討意欲が下がってしまう場合があります。

営業担当者が常に待機することは現実的ではないため、初動の遅れをどう抑えるかは、多くの営業組織に共通する課題といえます。

BtoB営業におけるAIエージェントの具体的な活用シーン

上記のような課題に対して、AIエージェントはどのような場面で活用できるのでしょうか。

代表的なシーンを3つ紹介します。

リード獲得施策で得た見込み客の優先順位付け

資料のダウンロードやWebサイトの閲覧といったリード獲得施策で集まった見込み客は、すべてに同じ熱量で対応するのが難しいものです。

AIエージェントが、企業の属性や行動の履歴をもとに優先度を整理すれば、営業担当者は優先度の高い見込み客から順にアプローチしやすくなります。

提案書作成の支援

過去の提案書や顧客の情報をもとに、提案書の下書きをAIエージェントが作成し、営業担当者が内容を確認して調整するという進め方があります。

ゼロから作る時間を短縮できる一方、顧客固有の事情に合わせた最終的な調整は、営業担当者が担うことになります。

商談後のフォローアップメール生成

商談の内容を文字起こしや要約でまとめ、その内容をもとにフォローアップメールの下書きを作成する使い方もあります。

営業担当者は、下書きを確認して必要な修正を加えるだけで送信でき、商談後の対応が遅れにくくなります。

BtoB営業でのAIエージェント導入事例

実際に営業でAIエージェントを導入している企業では、どのような効果が報告されているのでしょうか。

ここでは、Salesforceが公開している事例から、営業での活用が紹介されている2社を取り上げます。

企業での活用実績

株式会社JSOLは、ITコンサルティングやシステム開発などを手がける企業です。

営業組織の最適化と意思決定の迅速化を目的に、CRMツール「Agentforce Sales（旧Sales Cloud）」と、AI営業支援ツール「Agentforce セールスコーチング」を導入しました。業界別の営業体制への移行にともなって分断されていた営業情報を一元化し、AIとの営業トーク練習を通じて、若手の早期戦力化と継続的なスキル向上を支援しています。

株式会社ギブリーは、HRテックやマーケティング領域を中心にソリューションを提供する企業です。

明確な課題があったわけではなく、「挑戦しないことがリスク」と考えてAIエージェント（Agentforce）を導入したと紹介されています。営業、カスタマーサポート、採用の3つの領域で業務の効率化が進んだとされています。

導入事例で紹介されている効果

JSOLの事例では、成果として、リアルタイムでのKPIの可視化とナレッジの共有、営業プロセスの標準化と属人化の排除、「学習する営業組織」への転換の加速が挙げられています。

ギブリーの営業部門では、商談情報の自動文字起こしや要約によって入力の工数が減り、商談情報の更新率が20%から90%に向上したとされています。同社のカスタマーサポートでは、FAQ対応の97%の自動化と、約3時間分の工数削減という成果も紹介されています。

これらはSalesforceが自社の製品の事例として公開している情報で、効果の大きさは企業の業務内容や運用の仕方によって異なります。導入を検討する際は、自社の課題に近い事例かどうかを確認することが大切です。

（出典：Salesforce「営業AIエージェントとは？導入のメリットやデメリット、企業事例」https://www.salesforce.com/jp/sales/advantage-of-ai-sales-agents/)

AIエージェント導入で注意したいこと

AIエージェントには期待できる点が多い一方で、導入にあたって押さえておきたい注意点もあります。

3つの観点から整理します。

自動化できる業務・できない業務の見極め

定型的で繰り返しの多い業務はAIエージェントに向いていますが、顧客との関係づくりや、条件が複雑な交渉、相手の状況に合わせた判断が求められる場面は、人が担う方が望ましい領域です。

複雑になっている業務の流れにツールを重ねていくと、かえって営業担当者の負担が増える恐れがあります。AI導入を広げる前に、土台となるデータの正確さと業務プロセスの整理を進めることも欠かせません。

誤った情報提供のリスク

営業AIエージェントは、常に正確な回答が保証されているわけではなく、学習データの偏りや不足により誤った回答を返す可能性があるとされています。

特に専門性の高い商談や複雑な質問では、顧客の信頼低下につながる恐れがあるため、重要な判断は人が確認する運用ルールを整えることが欠かせないとされています。

顧客接点における人的対応の重要性

営業の成果を測る指標は、従来の生産性指標だけでなく、関係構築や感情面の知性（エモーショナル・インテリジェンス）を含め、人とAI双方の貢献を捉えるものへ見直すことが重要です。

これからの営業は、人の共感とAIによるインサイトを組み合わせる組織が担っていくとみられています。

顧客が迷っている場面や、判断の背中を押してほしい場面では、人による対応が信頼につながります。AIエージェントを導入しても、顧客と直接向き合う接点は、人が担う部分として意識的に残しておくことが重要です。

BtoB営業でAIエージェントと有人対応を組み合わせる

AIエージェントにも、人による対応にも、それぞれ得意な領域があります。どちらか一方に偏らず、役割を分けて組み合わせていくことが、成果につなげるうえでの考え方になります。

定型業務はAI、判断や関係構築が必要な場面は人へ

見込み客のリサーチ、提案書の下書き、議事録やメールの下書き、情報の記録といった定型的な業務は、AIエージェントに任せやすい領域です。一方で、顧客の疑問への直接の回答、条件のすり合わせ、信頼関係づくりといった場面は、人が担う領域として分けておくと、役割がはっきりします。

AIでルーティン業務を自動化し、営業担当者が付加価値の高いやり取りに集中できるようにすることは、買い手の体験を高める方法のひとつです。

OPTEMOで検討度の高い訪問者に有人でリアルタイムに対応する

人が担う接点の一つが、Webサイトを訪れた検討度の高い訪問者への対応です。

たとえば、料金ページや導入事例のページを時間をかけて読み、問い合わせフォームの手前まで進んだ訪問者は、疑問が一つ解決すれば問い合わせに進む可能性があります。

OPTEMOは、AIエージェントではなく、担当者が直接対応する有人型のチャットツールです。訪問者が特定のページを閲覧していることや、長時間滞在していることを検知してアラートを飛ばし、関心が高まったタイミングで、担当者がチャットや音声通話で直接コミュニケーションを取れます。人が訪問者の状況や疑問に合わせて直接対応できる点が特徴です。

特に、問い合わせフォームの入力直前でとどまっている訪問者とのやり取りを通じて、離脱の抑制や問い合わせへの接続につなげます。