AIソリューション領域特化AIを、作る側でもあり、使う側でもある。

AI商材に特化した支援といっても、AIの知識だけで売れるわけではありません。どの業界でも通用する営業の型と実行体制が土台にあり、その上にAI商材ならではの要素を重ねます。

AIの知識だけで売れるわけではありません。どの業界でも通用する営業の型と実行体制が土台にあり、その上にAI商材ならではの対処法を重ねます。

AIソリューションの営業が難しいのは、営業チームの力不足ではありません。相手が「何ができるのか」を知らない状態から始まるという情報の非対称性に加え、商材の構造に従来のBtoB営業と異なる壁が組み込まれているからです。

AI商材の営業が難しいのは、力不足が理由ではありません。商材の性質そのものに起因する壁があります。

※ 壁ごとに打ち手があります。ROI試算モデルの設計／決裁者向けの翻訳／成功基準の事前合意／価格の意味づけ／カテゴリの再定義。

AI商材は情報の非対称性が大きいのが特徴です。相手は「何ができるのか」を知りません。だからこそ気づきを与える必要があり、同時に「本当にそんなことができるのか」という疑問にも答えなければなりません。当社は次の3つを設計します。

AI商材は情報の非対称性が大きいのが特徴です。買い手は何ができるかを知らないまま検討を始めます。

STEP 1｜「こんなこともできるのか」という気づきを与える

AI商材の多くは、相手がその存在も可能性も知らない状態から始まります。「何かお困りごとは」と聞いても、AIで解決できるとは思っていないため課題として出てきません。

AI商材の多くは、相手がその存在も可能性も知らない状態から始まります。聞いても課題として出てきません。

そこで、今やっている業務がどう変わるのかを具体的に提示します。手作業で数時間かけている集計が数分で終わる、人手では不可能だった量の分析ができる、これまで諦めていた対応が可能になる。できないと思っていたことができるようになるという気づきが、検討の起点になります。

今やっている業務がどう変わるのかを具体的に提示します。できることの説明ではなく、変化の提示から入ります。

STEP 2｜「本当にできるのか」という疑問に答える

気づきを与えた直後に必ず来るのが、「それは本当に実現できるのか」という疑問です。ここで曖昧な説明をすると、興味は持たれても社内では通りません。

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どんな仕組みで実現するのか

「AIが判断します」では納得されません。どのようなデータを使い、どういう処理を経て、その結果が出るのか。からくりを説明できることが前提です。

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精度はどの程度なのか

100%でないことは相手も理解しています。問われるのはどの程度の精度で、誤った場合にどうリカバリーするのかです。運用込みでの設計が必要です。

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セキュリティとリスクはどうか

自社のデータを外部のAIに渡すことへの警戒は強いものです。データの扱い、保存の有無、学習に使われるかどうか。ここを明確に答えられなければ止まります。

当社はAIを内製しているため、技術的な論点に踏み込んで説明できます。デモの設計、技術的な裏付けの資料化、想定される質問への回答準備まで対応します。営業メンバーが自分の言葉で説明できる状態をつくることが、この工程の目的です。

当社はAIを内製しているため、技術的な論点に踏み込んで説明できます。

デモとトライアルが、最も強い答えになります

言葉でどれだけ説明しても、「実際に動いているところを見た」という体験には敵いません。AI商材の商談では、デモとトライアルの設計が受注率を大きく左右します。

見せ方を設計しないと、デモは逆効果にもなります

よくあるデモ機能を一通り見せる

「こんな機能があります」を順番に紹介する相手の業務に当てはまるかは、相手の想像に委ねられる

「よくできてますね」で終わる

当社が設計するデモ相手の業務で見せる

相手の実データ・実際の業務シーンを使って見せる「今の作業がこう変わる」を目の前で再現する

「うちでも使える」と確信してもらう

設計 01どの業務を見せるか 最も効果が大きく、相手が 日常的に困っている工程を選ぶ

設計 02誰に見せるか 現場が驚くデモと、決裁者が 納得するデモは論点が違う

設計 03何を確かめてもらうか トライアルの成功基準を 開始前に合意しておく

01

相手の業務で見せる

汎用的なサンプルデータでは「自社でも同じように動くのか」が伝わりません。可能な限り相手の実データや実際の業務シーンを使い、目の前で再現します。その場で腹落ちする体験が、検討を前に進めます。

02

現場と決裁者で、見せ方を変える

現場が驚くのは「作業が楽になること」、決裁者が納得するのは「投資に見合う効果があること」です。同じデモでも、伝える相手によって強調すべき点が変わります。

03

トライアルの成功基準を先に決める

「まず試してみましょう」で始めると、終わったときに判断できません。何がどうなれば導入と判断するのか、いつ判定するのか、本導入の条件は何か。開始前に決裁者と合意します。

04

できないことも、先に伝える

デモで見せられる範囲と、実運用で必要になる調整は違います。期待値を上げすぎるとトライアルで失望を招きます。制約や前提条件を先に共有しておくことが、結果的に受注につながります。

当社はAIを内製しているため、デモの設計段階から技術的な制約を踏まえて組み立てられます。何を見せれば伝わるか、どこまで見せると期待値がずれるか。作る側の視点があるからこそ判断できる部分です。

デモの設計段階から、技術的な制約を踏まえて組み立てられます。

STEP 3｜変化の大きさを、定量でイメージしてもらう

AIによる変化は劇的です。だからこそ「便利になります」では、その大きさが伝わりません。相手が自社に当てはめて想像できる形で、数字にして示す必要があります。

相手が自社に当てはめて想像できる形にする

切り口 01｜時間

• 作業時間がどう変わるか
• 「1件あたり30分 → 3分」
• 1日20件なら、10時間が1時間に

切り口 02｜工程

• 手順がどう減るか
• 「5つの画面を行き来 → 1回の操作」
• 手順そのものが消える

切り口 03｜金額

• 年間でいくらの効果か
• 削減時間 × 人件費単価 × 稼働日数
• 稟議で使える数字にする

3つを組み合わせると、投資対効果が具体的になります 時間の削減を工程の変化で裏づけ、金額に換算する。この順序で示すと、決裁者にも伝わる説明になります。

当社はROI試算モデルの設計を支援します。どの業務が、どれだけ短縮され、年間でいくらの効果になるのか。貴社の商材に合わせて、相手が自社の数字を入れれば試算できる形に整えます。

ROI試算モデルの設計を支援します。相手が自社の数字を入れれば試算できる形に整えます。

※ まず市場性を確かめたい場合は MENU 01 から、体制ごと任せたい場合は MENU 02〜04 を組み合わせてご利用いただけます。