AI受託開発の新規開拓の進め方｜AI・DXの開発会社の営業責任者へ

前提：AIの仕組みを使うのは現場の部署。最後はどの部署も絡む

AIの仕組みは、情報システムやDXの部署の話だと思われがちです。けれども、毎日使うのは、営業・総務・経理・お客様の窓口・現場の部署といった仕事をしている部署です。情報システムから始まっても現場に話がいき、現場から始まっても情報システムやDXの部署が関わります。どこから入っても、最後はどの部署も絡むのが、AIの仕組みの話です。

ただし、電話の先の会社がどこまで進んでいるかは、会社ごとにまったく違います。電話で聞く相手の言葉を、段階ごとに並べると次のようになります。

会社の大きさでも、話の進み方は変わります。数百人ほどの会社では、「古い資料を読み込ませる作業をする人がいない」と、仕組みを入れる手前の人手で止まりやすくなります。500〜1,000人ほどの会社や、それより大きい会社の方が、部署ごとの困りごとから話が進みやすい傾向があります。

決める場所も、本社が一括して決める会社もあれば、社内のDXの会議に提案して広げる会社もあります。大きな金額の話は、上の役職から入っても「良いと思うので、現場と話してほしい」と下に戻ってくることが多くあります。決める場所が本社でも会議でも、話は使う現場に戻ってきます。

「ChatGPTで十分」と思われている。受託開発との違いを一言で伝える

いまの電話でいちばん多く返ってくるのが、「AIならもう使っています」という言葉です。相手の頭にあるのは、ChatGPTのような、誰でもすぐ使える対話型のAIです。「AIの導入＝その道具を社員が使えるようにすること」だと感じている会社は少なくありません。

実際、生成AIを使っている仕事として日本の企業がいちばん多く挙げたのは、「議事録・メール作成の補助」で約7割でした。次いで「営業・販売」が約6割、「社内の問い合わせ窓口」が約5割です。日本の企業の使い方は、社内で完結する手元の作業にとどまりやすいことも、同じ調査で指摘されています。

出どころ：総務省「令和8年版 情報通信白書」（2026年。2025年度の企業向けアンケート調査。日本・米国・ドイツ・中国の企業が対象）

この感覚のまま受託開発の話をしても、「それなら今の道具で足りています」で終わります。だから、電話の早い段階で、手元の道具と受託開発の違いを一言で伝えることが大事になります。

違いは、次の3つに分けておくと、相手に合わせて言い換えやすくなります。

「もう使っている」は、断りではありません。使っているからこそ、手元の道具では届かない作業がどこにあるかを、相手は知っています。「使ってみて、ここから先はできない、と感じた所はありますか」と聞くと、その先の困りごとが出てきます。

部署の仕事は大きな言葉で止めず、作業のやり方まで具体的に当てる

「経理なら月末の締めが仕事」「総務なら社内の問い合わせ対応」という大きなとらえ方では、困りごとは当てられません。大事なのは、大きな言葉で止めないことです。その仕事を、どうやっているのか。Excelなのか、専用の道具なのか、手作業なのか。道具なら、どんな道具を、どうやって使っているのか。担当者と同じくらい、その作業に詳しくなるということです。

しかも、作業のやり方は業界によって、会社によって、まったく違います。同じ「経理」「お客様の窓口」という部署名でも、扱う書類も、使う道具も、手間がかかっている所も別物です。業界が変われば、同じ言葉で当てても響きません。

そして、困りごとをどこまで具体的に言えるかで、相手の響き方はまったく変わります。たとえば「Excelの作業に時間がかかっていませんか」という一言。これだけでは、相手は「まあ、多少は」としか返せません。大事なのは、Excelで、どういうふうに時間がかかっているのかです。同じ「Excelで時間がかかる」にも、中身はいくつもあります。

3つとも「Excelで時間がかかる」ですが、変えるべき所も、効く仕組みも違います。散らばっているなら探す手間を、多すぎるならどこに何があるかを、行き来しているなら打ち直しの往復を減らす話になります。ここまで具体的に言えたとき、相手は初めて「それ、うちのことです」と答えます。ざっくりした言葉は、どの会社にも当てはまるぶん、誰の心にも残りません。

ここまで降りると、相手から出てくる言葉も変わります。電話で話を聞いてもらえた相手が口にしていたのも、AIの言葉ではなく作業のやり方の話でした。「部品や資料を使い回す仕事で、組み合わせの整合が取れず、手戻りが起きる」「管理のやり方が拠点ごとにばらばらで、人の技術をマニュアルにしたい」「身近な道具で、効率化を手探りで進めている」。

仮説は、これまでに手がけた開発の実績、業界ごとの仕事の中身、部署ごとの仕事の中身を調べて立てます。電話をかける前に、公開されている情報から「この会社なら、どの部署が使いそうか」を見立てておきます。

見る所は、組織図・人事異動のニュース・業界紙の記事・有価証券報告書などです。AIの受託開発なら特に、DX推進や業務改革の部署があるか、中期経営計画でDXやAIに触れているか、DXやデータ活用の人を採用しているか、プレスリリースでどの部署が何に取り組んでいるかを見ます。結果は営業リストに「受付で呼び出す部署」と出どころとして残し、名前が分からない会社も、部署の候補だけは書いておきます。営業リストの作り直し方は「営業リストの見直し方」にまとめています。

ここで詳しくなるのは、AIの技術ではなく、相手の部署の作業のやり方です。電話で技術の知識を競う必要はありません。

「部署が違う」と言われても引かず、出た人の目線の意見を聞く

AIの受託開発の電話で一番多い断りが、「うちの部署じゃない」です。過去の取引先や失注した先に電話した記録でも、断りのおよそ半分がこれでした。実際には、こんな言葉で返ってきます。

ここで引くと、電話は終わります。正しい部署を探し当てようとすると、何本かけても前に進みません。AIの仕組みの話は、最後はどの部署も絡みます。情報システムの部署と現場の部署のどちらが正解ということはなく、最後は全部と話すことになります。

だから電話の段階では、正しい部署を探すことにこだわりません。電話に出た人に「決めてください」と頼むのではなく、その人の部署から見た意見を聞く形にします。そうすれば、どの部署の人とでも話ができます。

「社外のお客様向けの仕事なので」と言われても、その人の仕事の中に人の手で回っている作業はあります。「お客様への対応で手が取られている所はありますか」と、その人の目線の話に切り替えます。

うまくいった例・いかなかった例

AIの受託開発の電話で、何をして何が分かったかを、会社名と商材名を伏せて紹介します。

よくある質問

業界ごとの支援事例は「IT・SaaSの営業代行実績」にまとめています。

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