営業の介在価値は、“Nice to Have”を“Must Have”に変えること
──「仮説提案営業」の第一人者である城野さん。なぜ今、営業現場でこれほどまでに「仮説提案」の重要性が高まっているのでしょうか。
株式会社JOENパートナーズ代表取締役／営業コンサルタント 城野えん（じょうの・えん）氏
慶應義塾大学商学部卒業後、グローバルIT企業に営業職として入社。新卒2年目に新製品受件数1位を達成。社内最年少でシンガポール駐在員となり、東南アジア地域でのパートナー企業開拓や新規顧客開拓を担当。国内外で、ニーズが顕在化していない顧客からの大型受注を次々と獲得した自身の提案営業のノウハウを、誰でも再現できる「仮説提案営業」メソッドとして体系化し、独立。IT・金融・製造業の大手企業～スタートアップの営業部門をメインに、伴走型の企業研修プログラムやコンサルティングを提供し、各社の売り上げアップに貢献している。「成果に直結する『仮説提案営業』実践講座」（日本実業出版社）著者。
理由は大きくふたつあります。ひとつは、営業の提案は「スピード」が命になっていることです。完璧な情報がそろうのを待っていては、今の変化の速さには間に合いません。限られた材料からまず「自分なりの打ち手」を携えて動く。このサイクルをいかに速く回せるかが、競合に勝ち、顧客の信頼を得るための絶対条件になっています。
そしてもうひとつが、提案の「質」の重要性が、これまで以上に高まっていることです。今、世の中のサービスの多くは、顧客にとっては「あったら便利（Nice to Have）」なもの。情報が飽和する現代、単に機能や便利さを説くだけでは「今すぐ必要だ（Must Have）」という確信には至りません。
「なぜ今、ほかでもない御社に、この解決策が必要なのか」──営業自身がそこを考え抜き、顧客さえ気づいていない課題を「仮説」として提示する。その「気づき」をもたらすプロセスこそが、営業の介在価値なのです。
AIが「仮説提案」づくりの相棒になった日
──その仮説提案づくりに、城野さんはAIを活用されることもあるそうですが、営業活動の「スピード」や「質」は、やはり変わりましたか？
スピードは劇的に変わりました。仮説提案の事前準備は「リサーチ」と「シナリオ構築」に分かれますが、AIの活用で準備時間は従来の3分の1程度になりました。
質に関しては、AIの能力を引き出すための「工夫」が必要です。生成AIが普及しはじめたころ、AIの実力値をはかるために、試しに「この顧客情報から仮説を作って」と単純な依頼を投げたことがありました。
しかし、返ってきた回答はそのまま顧客に提示できる水準にはほど遠いもの。そのため当時は、「AIはリサーチには有効でも、シナリオそのものはやはり人間が組み立てるべきなのかもしれない」と感じたこともありました。
けれども、検証を重ねるうちに見えてきたのは、AIに「丸投げ」するアプローチでは、顧客の核心を突くような深みのある仮説提案シナリオは生まれない、ということです。自ら組み立てた仮説をベースに「壁打ち」を行い、思考を深めていく。これこそが、AIのポテンシャルを最大限に引き出し、提案の質を極限まで高める「最適解」なのだと辿り着きました。
──「丸投げ」と「壁打ち」では、AIから返ってくる回答の質にどのような差が出るのでしょうか？
具体例として、私が支援している某セキュリティ会社が、ある食品メーカーに製品を提案した際のケースをご紹介しましょう。まず、AIに仮説提案づくりを「丸投げ」してみたところ、返ってきたのはこのような内容でした。
この会社は海外拠点を増やしているので、海外拠点のセキュリティ対策が必要だ
たしかに間違いではありません。しかし、海外進出しているすべての日本企業にあてはまる汎用的な内容で、お客様に新たな気づきを与える仮説とは到底言えませんでした。
そこで私は、その食品メーカーの「情シス部門は3名のみ」「EC販路拡大予定」「独自の特許を海外5カ国で申請中」という事実と、セキュリティ製品が「少人数でも運用が簡単である」という点に着目し、AIと壁打ちを繰り返しました。すると、仮説がこう変わったのです。
この食品メーカーの重要な成長戦略である「海外展開」において、特許情報の流出阻止は最重要事項。本セキュリティ製品を導入すれば、事業を安心して推進できるだけでなく、運用負荷が軽減されることで情シス部門3名のリソースを新規事業や成長戦略に集中させることができる。結果として、目標である年商300億台への到達をスピーディーに目指せるのではないか。
まさに顧客の核心に触れる、唯一無二のシナリオです。AIと壁打ちを重ねることで、これまでとは違う見方が浮かび上がり、論理の抜け漏れや矛盾も鮮やかに整理されていく。その結果、短時間で深みのある仮説を構築できるようになりました。
──AIの「平均点」の回答に、人間の「着眼点」を加えることがポイントなのですね。
そのとおりです。AIはネット上の情報から「もっとも可能性が高そうなもの」を拾ってくるのが得意ですが、丸投げすると「間違ってはいないが、どこにでも当てはまりそうだ」という、表面的で教科書的な内容で止まってしまいます。
それでは、顧客さえ気づいていない「本当の課題」に光を当てることはできません。だからこそ、人間がAIの回答をしっかり「判断」する必要があります。「AIは良き相棒だが、主導権はあくまで自分にある」──そんな感覚を持つことが、AIを過信せず「使いこなす側」でいるためのポイントと言えるでしょう。
そうしてAIを使いこなせば、1年目の若手であっても、本来10年の経験が必要とされる「筋の良い仮説」を瞬時に導き出せる。ベテランであっても、自分1人の思考の枠組みを超えた、多角的で鋭い提案を高速で形にできてしまう。
AIを「思考の相棒」にして、圧倒的な質を追求できるか。それが今、営業組織の命運を分ける境界線になると確信しています。
