AI+ セールスリーダー
売上を伸ばし、AIを活用したセールス組織を構築する
説明できる予測を。信頼できるパイプラインを。
チームはそれぞれ個別にAIを試していますが、基準も戦略もなく、競争優位にはつながっていません。足りないのは認識ではなく、リーダーシップです。本書は営業部門のリーダーの皆様に、AIデータガバナンスのためのCLOSEプロトコル、営業テクノロジー投資のためのSCALEスコアカード、そして自身の習熟、チームへの定着、プロセスの再設計にわたる90日間の計画をお届けします。12の事例と20のプロンプトを収録しています。本番環境のAIシステムを構築するエンジニアが、ばらばらなAI導入は導入しないより悪いと知る収益リーダーのために執筆しました。
- CLOSEプロトコル：顧客・パイプラインデータの分類、リードスコアリングの偏りの検証、営業活動の誠実性、最終承認の責任、情報漏洩と競合インテリジェンス——5つの観点で確認するフレームワーク
- 営業技術投資のためのSCALEスコアカード：真に価値のあるAI機能と、「AI風」に装われたCRM機能とを見分けるための評価軸
- 90日間のリーダーシップ計画：自身の活用力、チームへの定着、予測ガバナンス、取締役会への報告までを網羅した実践的な進め方
- チームのAI導入戦略：個人単位の試行を、組織全体の一貫した競争優位へと変えていくための道筋
- 収益予測のガバナンス規律：AIが示す材料と、リーダー自身の専門的判断とを組み合わせるための考え方
組織の売上目標に責任を持ち、CEOや経営委員会に報告する営業部門のリーダーです。CRO（最高収益責任者）、営業担当VP、営業部門長、セールスディレクターなどの上級職が該当します。アカウントエグゼクティブ、SDR、セールスエンジニア、セールスオペレーション、イネーブルメント担当者など、10名から200名以上の営業チームを率いています。ノルマの設定、テリトリーの設計、採用要件の決定、CRMや営業テクノロジーの選定を担い、数字に責任を負います。個々の商談ではなく、パイプラインカバレッジ、勝率、平均商談規模、営業サイクルの長さ、担当者あたりの売上、市場シェアといった観点で考えます。営業経験はおおむね10年以上で、そのうち少なくとも3〜5年はリーダー職を務めています。CRM、エンゲージメントプラットフォーム、収益インテリジェンスツールなどの営業テクノロジーには慣れていますが、既存のプラットフォームが「AI搭載」とうたう機能以上には、AIを試していないかもしれません。
その他の対象：営業テクノロジースタックとデータ基盤を形づくるレベニューオペレーションのリーダー、営業担当者の研修やAI導入プログラムを設計するセールスイネーブルメントのリーダー、変革の途中でチームを引き継いだ新任のセールスディレクター、市場開拓戦略で営業部門と密接に連携するCMOやCOOの方々です。
- 営業担当者の能力、プロセス設計、テクノロジー基盤、データガバナンスの各側面から、組織の営業AI導入準備度を評価できる。
- 能力開発、プロセス再設計、変革管理を網羅した営業チームのAI導入戦略を設計し、CEOや取締役会に提示できる説得力のある計画を立てられる。
- PRISM Prompting Frameworkを、少なくとも5つの戦略的な営業リーダー業務（取締役会向けの収益報告、パイプライン分析の説明資料、勝因・敗因の戦略レビュー、営業QBRの準備、投資家向けアップデート）に適用できる。
- パイプラインデータ、顧客の財務情報、リードスコアリングシステム、取締役会に提出する収益予測を扱うAIとのやり取りの前に、CLOSEプロトコルを適用できる。
- AI投資スコアカード（SCALE）で営業テクノロジーへの投資を評価し、収益部門にふさわしい規模のAIガバナンスを構築できる。
- スキルチェック
- 収益組織はAIに備えていますか？
- 第1章
- 営業リーダーにとってのAI——今、現場で起きていること
- 第2章
- 収益リーダーのAI環境
- 第3章
- 営業リーダー自身のAI活用力を高める
- 第4章
- AI対応型営業チームの構築
- 第5章
- AIを活用した営業プロセスの設計
- 第6章
- 収益インテリジェンスとAI支援型予測
- 第7章
- 営業技術への投資
- 第8章
- 営業向けAIガバナンスとCLOSEプロトコル
- 第9章
- 営業リーダーのための90日間AI活用計画
- 巻末資料
- スキルサマリー・推奨書籍・用語集・ツールリファレンス
AIを「見せる」コンサルタントではなく、実際に本番環境のAIシステムを構築するエンジニアが書いた一冊——予測の精度こそが信頼の源であり、スライド資料ではないと考える収益リーダーのために。