On Technologiesは、営業活動に特化したProfessional AI「DealOn」をリリースした。
リリースの背景
現在、日本の労働市場は構造的な人手不足に直面している。厚生労働省が実施した調査（※）によると、月間の有効求人数は2020年から2024年までを見ると1.12％増加しているのに対し、求人に対する充足率は13.7％から10.7％と減少している。企業が成長するのに必要不可欠な営業職も、有効求人倍率は全体平均1.32倍に対して2.52倍を記録しており、人を増やして売上を伸ばす従来の成長モデルの踏襲が困難であることを示している。
加えて、雇用の流動化による人材の離職や、多忙による教育機会の損失がスキルの属人化を招き、量と質の両面で企業の成長を阻害する要因となっている。
※厚生労働省「一般職業紹介状況（令和6年12月分及び令和6年分）について」
実態調査で見えた営業現場の課題
On Technologiesは、営業組織に属し、メンバー一人以上のマネジメントに携わる730名を対象としたインターネット調査を2026年3月に実施した。調査の結果、人員不足による営業機会の損失や個人ごとのスキルの属人化、データ活用が不足しているといった課題が明らかになった。
人手不足による機会損失とマネージャーの負担増
調査の結果、具体的な営業マネジメントの課題として最も多く挙げられたのが「営業人員が不足している（60.7％）」だった。その影響として「新規開拓や顧客フォローの不足（60.7％）」や「顧客の対応漏れ・遅延（44.6％）」といった機会損失に加え、「マネージャーがプレーヤーと兼務（47.8％）」という管理職の負担増が見受けられた。
約9割の組織が直面する属人化と教育の壁
メンバー間での成約率や商談の質にバラツキ・属人化を「感じる」との回答は、89.5％に達した。原因は「営業の型の未標準化（52.8％）」や「ノウハウの言語化不足（47.8％）」であり、リソース不足から「部下育成の時間が不足（48.5％）」という悪循環に陥っていることがわかった。
現在使用中のツールをうまく活用できていない理由は「データの活用ができていない」がトップ
現在使用しているツールをうまく活用できていない具体的な理由は「データの活用ができていない（46.5％）」や、「入力負担が大きい（44％）」が挙がった。現場の負担から「入力が徹底されず、データの正確性に不安がある（31.2％）」という回答もあった。
「DealOn」の概要・特徴
「DealOn」は、営業プロセスをAIエージェントが一貫して遂行する、営業活動に特化したProfessional AIである。案件および活動情報の自動収集に加え、AIによるデータ解析に基づいた施策の提示を行い、営業アクションの自動遂行とコア業務への集中を可能にする。
特徴1．AIセールスマネージャーによるアプローチ施策の提案で成約数や売上向上を支援
全商談を分析し、案件の停滞や失注のリスクを検知する。蓄積されたトップセールスの行動論理に基づき、アプローチ施策をAIが判断・提案する。マネジメント業務を補完し、全メンバーへ有用なフィードバックを提供することで、組織全体の成約率の向上と、成果における再現性を担保する。
特徴2．AIアシスタントが作業を遂行し、営業にしかできない業務に充てる時間を創出
商談ログの記録、CRM/SFAへのデータ入力、日程調整やメール対応（※）といったノンコア業務はAIが遂行する。営業担当者の業務負担を軽減することで、商談や折衝にリソースを充当し、限られた人員での活動量最大化を図る。
※商談ログの記録、CRM/SFAへのデータ入力、日程調整の各機能については、提供開始後、順次アップデートによる実装を予定。
