AI時代に求められる0→1営業の役割。現場の学びを再現性に変え、事業をスケールさせる設計図とは

商談を重ねる中で「勝ちパターン」を見出し、PMFを達成するプロセスを解説した前編はこちら！

AIが代替できない0→1営業の役割

　今、営業の仕事が根本から変わりつつあります。提案資料の作成、商談データの集計や要約、定型的なフォロー……。このような「決まったやり方を効率良く回す仕事」は、AIが代替していきます。

　一方で、AIが集計・要約したデータを基に、それらが何を意味するか判断し、行動することは人間にしかできません。前編で解説した「顧客との対話から現場の事実をつかみ、何を解決するべきか判断し、意思決定を動かしていく仕事」は、人が担うべき役割として残っていくのです。

　AIが代替していく仕事と人にしか担えない仕事を区別し、前者はAIに任せて後者に集中する。その転換が、今まさに求められています。

　私自身、Relicでの新規事業開発や新規事業のグロース支援、そしてScalehackの立ち上げを通じて、この変化を肌で感じています。「どうやって商品をつくるか」「どうやって売るか」という実行面の差は縮まる一方で、顧客との対話から解決すべき課題を見つけられるチームと、そうではないチームの差が広がっているのです。

　そのような時代では、顧客接点の最前線に立つ営業人材こそ、まさに企業が持つ最大の資産だと言えるでしょう。とくに新規事業の場合、0→1営業を「売る人」から「解決するべき課題を見つける人」として再定義できるかどうかが、事業の成功を左右するのです。