SIerを取り巻くビジネス環境の変化で、営業もまた従来の「工数・モノ売り（製品やサービス）営業」や「ソリューション営業」から脱却し、新たな価値提供のあり方を模索する必要があります。

これからの営業が目指すべきは、「提言営業」への転換、技術知識の獲得、そして顧客事業への貢献という3つです。この点について考えてみましょう。

ソリューション営業から提言営業へ

ソリューション営業の限界

長らくSIer営業の主流であった「ソリューション営業」は、お客様の課題を聞き出し、その解決策を提案するというアプローチです。しかし、このモデルは今、複数の要因によって限界を迎えています。

まず、「ソリューション」のコモディティ化が急速に進んでいることです。クラウド・サービスやオープンソースのデファクト化により、かつてはSIerごとにユニークだった解決策（ソリューション）も、どこもが同様の製品やサービスを提案するようになり、差別化が難しくなっています。また、お客様自身がシステムの内製化を進め、自らソリューションを生み出す能力を高めています。

さらに根本的な問題として、不確実性が高まるビジネス環境においては、お客様自身が自分たちの課題を明確に特定できないケースが増えています。脱炭素や高齢化対応など、企業の枠を超えた社会課題への対応も求められる中、「何をすべきか」そのものが不明確な状況が生まれています。

このような状況では「課題を聞かせてください、それに対する解決策を提案します」という従来のソリューション営業のアプローチは機能せず、そのようなことしか言えないとすれば、営業の存在価値が問われることになります。

提言営業とは何か

こうした環境変化に対応するため、これからの営業には「提言営業」へのシフトが求められます。提言営業とは、お客様の「求める要求」に応えるのではなく、お客様の「求める要求」そのものを生み出す営業スタイルです。

具体的には、営業がお客様のビジネス環境や課題をお客様以上に深く考察し、「何を解決すべきか」という課題そのものを顕在化させ、お客様のあるべき姿を提言することから始めます。これは従来の「ソリューション営業」や「コンサルティング営業」とは一線を画し、課題解決の手段を提供する以前の段階、つまり「何を解決すべきか」を教えることから始める営業スタイルです。

具体的には、「御社の課題はここにあります」「この課題の解決はこうすべきです」とお客様に教えることをきっかけとする営業アプローチです。お客様の事業や経営について、「あるべき姿」を提言することから始める営業活動とも言えるでしょう。

的確な提言ができれば、お客様の心を掴むことができます。例え、お客様の抱える漠然とした不安と期待を完全に解消できなくても、一筋の光明を与えることができれば、議論や対話のきっかけが生まれます。その議論を深めていくことで、自ずと課題は明らかとなり、取り組むべきテーマも見えてきます。そこが明らかとなり、合意できれば、従来のソリューション営業に持ち込めることとなり、案件獲得につながるのです。

お客様にとって「デジタル」は、自分たちの既存の事業を破壊する脅威であるととらえているかもしれません。一方で、この脅威に立ち向かう手段であるとも認識しているでしょう。しかし、この変化にどう向き合い対処すればいいのか分からず困っている状況がしばしば見られます。漠然とした不安はあっても、何が課題かを明確にできず、テーマも見いだせないでいるのです。

そんなお客様に「課題やテーマを教えていただければ、最適なソリューションを提供します」と訴えても、お客様は困惑するでしょうし、そんな無神経なことを言う営業は信頼を失ってしまうリスクさえあります。

そうならないためには、お客様の先生あるいは教師になることです。営業は、そのための幅広い教養とコミュニケーション能力を磨く必要があります。不確実性の高い環境下で、お客様が明確にできない課題を顕在化し、お客様のあるべき姿を提言できる能力が、「提言営業」には求められています。

営業に求められる技術知識

工数販売から価値販売へ

従来のSIerビジネスでは、「工数」という商品を販売することが中心でした。しかし、クラウド・サービスの充実や生成AIの機能向上により、単純な工数需要は減少傾向にあります。また、慢性的な「エンジニア不足」も、工数の確保を難しくしています。

このような事業環境の変化に対応するために、SIerは「工数」ではなく「技術力」という商品を販売する方向へとシフトする必要があります。そして、この転換において重要なのが、営業自身が技術についての知識を磨くことです。

営業に必要な技術知識

クラウドについて、SaaS、PaaS、IaaSといった基本的な用語を理解し、これが何かを説明できる程度の知識を持っている営業は多いでしょう。しかし、クラウドネイティブ、コンテナ、マイクロサービスアーキテクチャなど、より深いレベルの技術知識を持つ営業は少数です。

これからの営業は、クラウドだけではなく、AIの最新技術についても知っておかなければなりません。それを実装できる知識はなくても、これらの技術で何ができるのか、どのような価値を産み出せるのかといった知識がなければ、顧客のニーズを的確に捉え、最適なビジネスソリューションを提案することはできません。

また、アジャイル開発やDevOpsなどの開発手法についての理解も不可欠です。「高品質で、無駄なく変更要求に即応できるソフトウェアの実現」を目指すアジャイル開発や「開発したら即本番、それでも安定稼働を保証する開発や運用の仕組み作り」であるDevOpsの考え方を理解し、これらを活用した新しいビジネスモデルの提言やビジネス変革を、お客様に促すことができなければなりません。AI駆動開発やAIOpsも、もはや前提の時代です。

このような知識を獲得するには、会社が学習機会を継続的に提供し、「デジタルの常識力」を向上させることが重要です。技術を理解することで初めて、お客様の新しいビジネスモデルの開発や業務変革をどのように実践すべきかITの視点から示すことができるようになります。

なによりも、第2章のコラムで紹介した「心理的安全性」は自発的な学習を促す前提です。例え会社が学びの機会を提供しても、学ぶことへの内発的動機がなくては、知識は定着せず、「組織学習」にも結びつくことはありません。実践に結びつくこともありません。学びの機会を作ることと合わせて、「心理的安全性」を担保するための施策もまた、営業が知識を身につけるために、極めて重要です。

顧客事業への貢献

手段と目的の逆転

これまでの営業は、既存の商材（工数や製品など）を販売することが目的化してしまう傾向がありました。しかし、営業には、これらの商材をあくまで「手段」と捉え、お客様の事業や経営に貢献することを最終目的として、そのためにどうするかを、お客様と一緒に考え、議論する能力が求められます。

そのためには、第3章で述べた業績評価の取り組みと連動させなくてはなりません。このような行動を取ることが、自分の評価を高めることにつながることを明確にしてこそ、行動は促され、知識やスキルもまた自発的に磨かれていくことになります。

オファリング・ビジネスと評価基準の変革

「オファリング・ビジネス」という言葉が近年SIer業界で注目されています。これは、お客様個別の要望に応える「受託開発」ではなく、自社のサービスをお客様に提案（オファリング）することでビジネスを生み出すアプローチです。

ここでもまた、営業や事業部門の業績評価方法も見直す必要があります。従来の「売上」や「売上と利益」を中心とした評価基準では、継続的な収益（リカレント）を重視するオファリング・ビジネスのモチベーションは上がりません。例えば次のようなやり方が考えられます。

自社サービス売上に金銭的インセンティブを与える
リカレントビジネスの売上と利益を複数年分一括して受注時に業績計上する
サービス構築にかかった初期投資分を本社勘定として計上し原価をゼロにして「売上＝利益」として業績評価する　など

他にも様々なやり方が考えられるでしょう。企業文化に合わせた新たな評価基準を作っていく必要があります。

AI駆動型営業への転換を図る

これからの営業にとって、生成AIやAIエージェントは販売商材としてだけではなく、自らの営業活動を強化するための強力なツールとなります。前述した「提言営業」「技術知識の獲得」「顧客事業への貢献」という3つの観点から、生成AIの戦略的活用は不可欠です。

営業における生成AIの可能性

提言営業を支える情報収集と洞察の強化

提言営業の本質は「お客様以上にビジネスを理解し、課題を顕在化する」ことにあります。この役割を果たすためには膨大な情報収集と分析が必要ですが、ここで生成AIは有効な手段となります。特に、Deep Research系のツールはプロンプトをうまく作ることができれば、手間のかかる情報収集と分析を短時間でこなしてくれます。お客様の課題を探るには極めて有効な手段です。

業界動向の包括的理解：生成AIを用いて、特定業界の最新トレンド、規制動向、市場変化などを迅速に収集・整理することができます。これにより、営業は客先に向かう前に、業界の課題や将来像についての洞察を得ることができます。

競合分析の高度化：顧客企業の競合情報を体系的に分析し、競争環境における課題や機会を特定することができます。これによって「貴社の競合はこのような取り組みを始めています。これに対抗するには、次のようなアプローチが考えられます。」といった具体的な提言の準備ができます。

仮説構築の加速：特定の業界や企業に対して複数の未来シナリオを短時間で生成し、「もし〜ならば」という仮説思考を強化できます。これにより、顧客が気づいていない潜在的な課題や機会を発掘する能力が高まります。

ただし、生成AIの出力はあくまで仮説の材料であり、営業はこれを批判的に検証し、自らの専門知識と組み合わせて、考察を深めることが大切です。このような方法で、情報収集の効率化により浮いた時間を、顧客との対話や思索の深化に充てれば、お客様からの信頼は深まり、営業の示す提言に真剣に耳を傾けてくれるようになるはずです。

また、「提言」を考える上で、必要とあれば、お客様にとっての「タブー（暗黙の決まり事）」についても切り込むことです。タブーは、本人は気がついていても、社内で口に出すことがはばかられることです。営業は部外者だからこそ、堂々と本当のことが言えるわけで、そこに切り込み、解決の糸口を見つけることができれば、お客様の信任も厚くなるはずです。

技術知識の獲得と説明能力の向上

営業の技術知識の獲得において、生成AIは強力な学習支援ツールとなります。

技術学習の個人化：生成AIを活用して、自分の技術理解度に応じて、技術概念や新しい技術やサービスを自分のペースで理解する対話型学習が可能になります。検索して、難しい説明をヒットさせても、それを読みこなせないこともあります。生成AIに”相談”すれば、自分の理解度に応じた説明方法で説明されますし、分からなければすぐにそれを指摘して、新たな説明を求めることができるので、効率よく効果的に学習できます。

技術の平易な説明力の向上：技術を非技術者である顧客に説明する能力は、営業にとって重要なスキルです。生成AIを使って、同じ技術概念を様々な抽象度や比喩を用いて説明する練習ができます。これにより、顧客の理解度や関心に合わせた効果的な技術テーマについてのコミュニケーションが可能になります。何よりも、他人に分かりやすく説明しようと準備する過程で、自分の理解も深まり、ますます技術的なコミュニケーションのスキルが磨かれます。

デモと事例の構築：AIと協働して、特定の技術がビジネスにもたらす価値を示す具体的なデモや事例を短時間で構築できます。例えば、特定業界向けのAI活用シナリオを複数生成し、最も顧客の関心を引きそうなものを選んで詳細化するといった使い方が考えられます。そして、AIにデモ画面や描かせたり、簡単なプロトタイプを作って動かしたりすることで、顧客の要求をより深く探るとともに、どうしたいのかの合意を取り付けることもやりやすくなるはずです。

顧客事業への貢献を最大化するAI活用

顧客の事業や経営に貢献するためには、AI技術自体を顧客価値創出のために活用する視点も必要です。

顧客データの価値発掘：AIを活用して顧客が保有するデータの潜在的価値を発掘し、新たなビジネスモデルや業務改革の可能性を提示できます。例えば、「御社のこのデータとこのデータを組み合わせることで、こんな予測モデルが構築できる可能性があります」といった提案が可能になります。

プロセス最適化の提案：生成AIを用いて顧客の業務プロセスを分析し、自動化や効率化の機会を特定できます。これにより、単なるシステム導入ではなく、業務そのものの変革に踏み込んだ提案がやりやすくなります。

共創プロジェクトにおけるAIの活用：顧客との共創プロジェクトにおいて、AIを活用してアイデア創出やプロトタイピングを加速することができます。これにより、より短期間で価値検証が可能になり、「走りながら考え、成果を積み上げる」アジャイルな共創が実現します。

AI活用の実践ステップ

これらを実践するために、SIerと営業が取り組むべき具体的なステップを以下に整理します。

組織レベルでの取り組み

AI活用の戦略と方針の明確化：単なるAI研修ではなく、営業活動におけるAI活用の具体的な目標と方針を明確にします。例えば「2025年までに全営業担当者が顧客業界分析にAIを活用できるようにする」といった明確な目標設定が重要です。

AI活用のための知識基盤の整備：自社の営業活動に関連する情報（業界知識、技術情報、成功事例など）を体系化し、AIが活用しやすい形で整備します。これにより、より精度の高い業界特化型のAI活用が可能になります。そのためには、自分たち固有のノウハウを利用できるRAG（検索拡張生成）などの仕組みを構築することは極めて有効です。

営業プロセスの再設計：従来の営業プロセスを見直し、どの段階でどのようにAIを活用するかを明確にします。例えば、事前準備段階でのAI活用、顧客との対話中のAI活用、フォローアップ段階でのAI活用など、フェーズごとの最適なAI活用方法を定義します。

評価制度の見直し：AI活用を促進するための評価制度を設計します。単なる売上だけでなく、「顧客課題の発掘件数」「提案の革新性」「技術理解度」など、提言営業に必要な能力を評価する指標を導入します。

実践コミュニティの形成：社内でAI活用の実践知を共有するコミュニティを形成し、成功事例や学びを組織全体に広げる仕組みを作ります。定期的な事例共有会や、AIを活用した優れた提案に対する表彰制度なども効果的です。なお、このような取り組みは、自発的かつ自律的出なければ定着しません。そのためには、このような取り組みに関わることが素晴らしいことであり、積極的に関わっていこうと思える文化や風土が醸成されなくてはなりません。そのためにも、心理的安全性を組織運営の土台に据える取り組みが大切になるでしょう。

個人レベルでの取り組み

AIリテラシーの習得：生成AIの基本的な仕組み、できること・できないこと、プロンプト設計の基本など、AIを効果的に活用するための基礎知識を習得します。特に重要なのは、「何を知りたいのか」「何を解決したいのか」といった問いを余すところなく適切に言語化する能力とAIの出力を批判的に評価し、質問や疑問を返し対話する能力です。このような能力を磨くためにも前節で紹介した「実践コミュニティ」が道場のような役割を果たしてくれるはずです。

業界知識とAIの融合：担当業界について体系的に学び、その知識をAIプロンプトに反映させる訓練を行います。例えば「小売業における在庫最適化の課題と最新技術のトレンドを分析してください」といった具体的な業界文脈を含むプロンプトの設計能力が重要です。

プロンプトライブラリの構築：日々の業務で効果的だったプロンプトを記録し、自分専用のプロンプトライブラリを構築します。例えば「競合分析用プロンプト」「技術説明用プロンプト」「業務改革提案用プロンプト」など、目的別にテンプレート化しておくと効率的です。

AI活用の習熟サイクルを回す：まずは使ってみることです。そして、結果から考えて改善するというサイクルを確立します。「今週はこの業務にAIを使ってみよう」といった具体的な目標を設定する習慣も重要です。

人間にしかできない価値の強化：AIの活用により浮いた時間を、人間にしかできない価値創出活動に振り向けます。例えば、顧客との信頼関係構築、創造的な問題解決、感情や文化的背景を考慮した提案などに注力します。

このような能力を手に入れるには、頭で考えるのではなく、とにかく使い倒すことです。使いながら身体で感じ、自分にとって役に立つ、あるいは使い易くするためのノウハウやスキルを、実践を通して磨いていくのが最善です。

このように生成AIをうまく使えば、営業はより深い洞察と幅広い視点を持ってお客様への提言を魅力的なものにすることができます。ただ、AIはあくまでも思考の拡張ツールであり、最終的な判断や顧客との人間関係構築は人間である営業の責任であるということは、言うまでもありません。

根底に据えるべきは「利他の精神」です。どうすれば、お客様を幸せにできるかを考え抜くことです。自分たちの売上や利益を優先する「利己の精神」ではありません。このような態度を貫くと、時には案件を逃すこともあるでしょう。しかし、お客様との信頼は深まり、相手からお願いや相談を請ける機会が増えていきます。そういう関係を持つお客様を増やすことができれば、結果として、自分たちの成果につながります。このような行動をAIに頼ることはできないことは言うまでもありません。

「提言営業」への転換、技術知識の獲得、顧客事業への貢献といった3つの要素が、これからの営業の成功を左右する鍵となります。変化が激しく不確実性が高まる時代だからこそ、営業にはこれまで以上にお客様を「なるほど！」と、唸らせる力が必要です。

デジタルを駆使して営業のあり方やアプローチ方法を変革し、お客様にこれまでにない魅力をお届けすることこそ「営業DX」の本質です。

テクノロジーの発展が加速する中、その最前線に立つ営業は、顧客と共に新たな価値を創造する「共創パートナー」として、その存在をお客様に対して際立たせなくてはなりません。もはやこのような役割を「足繁くお客様に通い詰めて稼ぐ」「接待で親しくなって寝技で稼ぐ」といった古き良き時代の「営業」のイメージにかぶせるべきではありません。旧来の「営業」の既成概念を越えて、「AI駆動型提言営業」へと自らを進化させるべきです。

今年も開催！新入社員のための1日研修・1万円

AI前提の社会となり、DXは再定義を余儀なくされています。アジャイル開発やクラウドネイティブなどのモダンITはもはや前提です。しかし、AIが何かも知らず、DXとデジタル化を区別できず、なぜモダンITなのかがわからないままに、現場に放り出されてしまえば、お客様からの信頼は得られず、自信を無くしてしまいます。

営業のスタイルも、求められるスキルも変わります。AIを武器にできれば、経験が浅くてもお客様に刺さる提案もできるようになります。

本研修では、そんないまのITの常識を踏まえつつ、これからのITプロフェッショナルとしての働き方を学び、これから関わる自分の仕事に自信とやり甲斐を持ってもらおうことを目的としています。

参加費：