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スライド01：営業マネージャーの主な業務

はじめに

今日は、『AIエージェントは、人間の管理職の代わりになるか？』について解説していきます！

最近、AIが進化してきて、私たちの仕事にもどんどん取り入れられていますが、実際にどこまでAIが管理職の役割を果たせるのか、そして将来的にどうなるのか、気になりますよね。

今回は、AIエージェントは人間の管理職の代わりになるのか？について、営業マネージャーを想定して考えてみましょう。

営業マネージャーの主な業務

営業マネージャーの仕事は多岐にわたります。

業務①実績確認

まず、毎週、各営業メンバーの受注実績をHubSpotで確認し、目標達成の状況をチェックします。

業務②目標未達の分析

そして、目標未達の営業メンバーについて、「なぜ目標未達なのか？」を分析し、顧客とのやり取りや商談の動画を見て、分析します。

業務③フィードバック

最後に、その結果をもとに、各メンバーにアドバイスを送ったり、改善が見られない場合には面談の日程調整を行ったりします。

スライド02：現時点でのAIの可能性

現時点でのAIの可能性

では現時点で、例えばOpenAIの「Operator」のようなAIエージェントは、どこまで営業マネージャーの代わりになれるのでしょうか？

データ収集・分析

まず、「Operator」は、HubSpotと連携して受注実績を確認する業務を代行できそうです。データ収集、整理、レポート作成が自動化されるので、営業マネージャーが行うことは大きく減ります。また、AIは定期的に受注実績を確認することが得意なので、毎週の進捗確認も人間が行う必要は無くなりますね。将来的には、予測分析や異常の検出も可能になるでしょう。例えば、受注実績をもとに売上の予測を立て、未達の予測を自動でアラートとして出すことができるかもしれません。

量的分析は可能

次に、目標未達の分析ですが、顧客へのメール内容や商談動画の分析については現在、AIは顧客へのメール件数や商談の回数、商談時間といった数値データを追跡・集計することで、営業活動の「量の管理」を行うことができます。しかし、メールや商談の「質的な分析」、つまり内容の良し悪しや効果の評価については、現時点ではAIだけでの判断は難しそうです。例えば、送ったメールが顧客の関心を引いているか、商談中のやりとりが適切かといった点は、当面は人間が行ったほうがよさそうですね。。

しかし、将来的にはAIが分析を行い、商談内容やメールのやり取りを基に、未達の原因を自動で特定できるでしょう。例えば、営業トークや商談進捗をもとに未達要因を自動で推測するモデルができれば、やはり営業マネージャーがやるべきことは大きく減りそうです。既に一部では、このような専門のサービスも提供されていますしね。

そして、アドバイスの送信については、これまで書いたような分析ができれば、営業メンバー一人一人の状況に基づいた個別のアドバイスをAIが自動で生成、送信するのは難しくなさそうです。

日程調整

最後に、面談の日程調整ですが、これについては現在でもAIがカレンダーを連携して自動で行えます。将来的には、面談後に自動でフォローアップをし、進捗確認やアドバイスを提供するAIエージェントが登場するかもしれません。こうしたAIの進化によって、営業マネージャーがやってきたことは、ほとんどAIが代行できてしまいます。

スライド03：AIマネージャーの未来

現在

結論として、現時点ではすぐにAIが営業マネージャーの完全な代わりを果たすことは難しいかもしれません。

近い将来

しかし、今のAIの進化の速さを考えると、数年後には十分に実現可能ではないかと思っています。AIは営業マネージャーの業務を代行し、今後は人間の営業マネージャーがやらなければならない業務がどんどん減っていくでしょう。

数年後

最終的には、営業マネージャーが果たすべき役割をAIが担う時代が来るんじゃないか、そう確信しています。

おわりに

さて、みなさん、いかがでしたでしょうか。
質問があれば、ぜひコメントしてくださいね！

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