商談準備のやり方も質も、メンバーによってバラバラ──。


自社の営業チームを見て、そう感じたことはないでしょうか。新人や若手メンバーほど真面目にリサーチしようとするものの、業界理解が浅いため勘所がつかめず、気づけば1時間以上ネット検索に費やしている。しかし、時間をかけて調べた情報がそのまま商談に活きるかといえば、必ずしもそうとは限りません。


この記事では、こうした「商談準備の属人化」という課題を解消するために、kintone × AIでどこまで解決できるのかを具体的に紹介します。kintone AIでできる範囲と、パートナーのAIサービスを活用することで広がる可能性を段階的にお伝えしますので、「自社でも取り入れられそうか」を判断する材料にしていただければ幸いです。

目次


・商談準備の課題は「調べ方の属人化」にある

・「時間をかけて調べたのに、商談で使えない」が起きる理由

・具体例で見る kintone×AIによる商談準備の実現方法

・まずはここから

・よくある質問

商談準備の課題は「調べ方の属人化」にある
── 型を整え、AIで初速を上げるのが最短ルート

商談準備がうまくいかない原因の多くは、「情報が足りない」ことではありません。調べ方が人によってバラバラで、型がないことが本質的な問題です。


ベテラン営業であれば、「この業界なら、まず法改正の動向と競合の最近のリリースを押さえておけばいい」といった勘所を持っています。しかし、その暗黙知は属人的なもので、新人や異動してきたメンバーには引き継がれません。結果として、時間をかけてリサーチしても「広く浅く調べただけ」で終わり、商談で使える仮説に結びつかない、という事態が起きます。


この課題を解決するアプローチは、大きく3つのステップに分けられます。


・「型」を決める

自社の商談準備に必要な情報（3C分析、業界トレンド、直近ニュースなど）を定義する


・AIで型を埋める

定義した型に沿って、AIが業界情報を自動で収集・構造化する


・kintoneに蓄積する

生成された情報をレコードとして保存し、組織の資産にする


このサイクルが回れば、誰が準備しても一定の質が担保され、ベテランの暗黙知に頼らない「標準化された商談準備」が実現します。

「時間をかけて調べたのに、商談で使えない」が起きる理由

ここからは、商談準備にまつわる「あるある」を掘り下げていきます。法人向け（B2B）の営業を行う企業──IT・人材・コンサルティング・製造業など──であれば、規模を問わず心当たりがあるのではないでしょうか。

■調べた情報が「コピペ止まり」で、提案の仮説にならない

若手メンバーが商談前に1〜2時間かけて企業のホームページやニュース記事を読み込んでいます。しかし、集めた情報を「そのまま貼り付けてまとめる」ことに時間を使い切ってしまい、肝心の「この業界課題に対して、自社のサービスをどう提案するか」という仮説づくりにたどり着かないケースが少なくありません。


調べることが目的化してしまい、「提案の仮説を立てる」という本来のゴールが後回しになってしまうのです。

■業界の常識を知らないまま商談に臨み、信頼を失う

その業界にとってタイムリーなトピック──直近の法改正、業界内のM&Aの動向、新しい規制──を把握しないまま、一般的な機能紹介だけで商談に臨んでしまうケースもあります。


顧客から「来年からの○○規制には対応できるの?」と聞かれて答えられなければ、「うちの業界のことを分かっていないな」と判断され、競合に流れてしまいかねません。


逆に、業界の最新動向を踏まえた会話ができれば、顧客の反応は大きく変わります。ポジティブなニュースを押さえていれば商談が前向きに進みやすく、ネガティブなニュースを知っていれば相手の懸念に配慮した対話ができます。

■準備にかけた時間が「ブラックボックス」になっている

営業活動の電話件数や訪問件数はSFAで可視化できても、商談準備のネットリサーチに誰が何時間かけているかは見えにくいものです。マネージャーも実態を把握しづらく、改善のしようがありません。

■従来の対策は、いずれも「時間とリソースの壁」にぶつかる

多くの企業がすでに何らかの手を打っています。しかし、いずれも限界を迎えているのが実情です。


事前準備シート(3C分析等のフォーマット)の導入

→ 項目を埋めるためのネット検索に時間がかかり、結局コピペ作業になりがち。「自社はどう提案するか」を考える時間がなくなり、義務的な作業として形骸化してしまう


マネージャーによるOJT(事前の壁打ち)

→ プレイングマネージャーの時間がボトルネックに。部下全員の商談準備を毎回チェックするのは物理的に難しい


業界別ナレッジ集(社内Wikiや共有フォルダ)の作成

→ 業界トレンドは常に変わるため、手作業の更新が追いつかず、すぐに情報の鮮度が落ちて誰も見なくなる


個人の頑張りや、マネージャーの手作業に頼っている限り、この構造的な問題は解決しません。ここからは、kintone × AIで「仕組み」として解決する方法を見ていきます。

具体例で見る kintone×AIによる商談準備の実現方法

■まず、kintone AIでできること

商談準備の改善に取り組むなら、最初に検討したいのがkintone AIの標準機能です。kintoneご契約中であれば手軽に※1使い始められるため、「まずここから試す」ハードルが低いのが強みです。

※1 kintone AIヘルプ：サービスを利用するための条件


検索AIは、kintoneの複数アプリに散在するデータをAIが横断的に検索し、チャット形式で回答を返してくれる機能です。商談準備の文脈では、たとえば次のような使い方が考えられます。

• 「A社との過去の商談で、先方が課題として挙げていたことは?」と質問すれば、商談履歴アプリや活動記録アプリから該当する情報をAIが要約して提示
• 担当変更や引き継ぎの場面で、「B社の直近半年の対応状況をまとめて」と聞けば、複数アプリにまたがる情報を横断的に拾い上げる
• 過去に同じ業界の顧客に対してどんな提案が刺さったか、社内のナレッジとして引き出す

案件管理アプリに設定された検索AIで、サイボウズ商事の最近の対応状況について質問している


また、レコード一覧分析AIを使えば、一覧画面に表示されたデータをAIが読み込み、傾向の分析や要約を行えます。たとえば、直近の商談一覧から「失注理由として多いパターン」を抽出したり、特定業界の顧客に対する提案状況を俯瞰したりといった使い方が可能です。

案件管理アプリに設定されたレコード一覧分析AIによる、商品別失注理由の分析結果


つまり、kintone内にすでに蓄積されているデータを「商談準備に使える形」で素早く引き出すのが、kintone AIの得意領域です。


一方で、商談準備では「kintoneの中にない情報」も必要になります。最新の業界トレンドや競合動向をWebから自動収集する、毎回プロンプトを入力せずにボタン操作で完結させる、生成した分析結果をkintoneのレコードに自動保存して組織の資産として蓄積する──こうした用途は、kintone AI単体ではカバーしきれません。


判断の目安として、以下の3つの観点が参考になります。

パートナーのAIサービスを組み合わせるべきかの判断軸


・情報源
　kintone内のデータだけで完結するか、外部のWeb情報も必要か

・操作性
　現場のメンバーが毎回プロンプトを自分で書けるか、
　ボタン操作で標準化したいか

・資産化
　その場限りの検索でよいか、生成結果をレコードとして残したいか

これらのうち1つでも該当するなら、パートナーのAIサービスを組み合わせることで実現の幅が広がります。

■Smart at AIで商談準備の「型」を標準化する

M-SOLUTIONS株式会社が提供する「Smart at AI for kintone Powered by GPT」(以下、Smart at AI)は、kintoneのプラグインとして動作するAIサービスです。


このサービスを活用することで、営業担当の「ネットで調べる時間」をゼロにし、「顧客にどう提案するか考える時間」に集中させることができます。


具体的には、以下のようなことが実現可能です。

• 業界リサーチの自動化:顧客レコードに登録された「業種」や「企業URL」をもとに、AIがWeb上の最新トレンドや市場課題を自動で収集。事前に決めたフォーマット(3C分析・SWOT分析など)で構造化してくれるため、商談準備の品質がメンバーによらず均一化されます
• トークスクリプトの生成:集めた業界情報をもとに、「自社の製品なら、どの課題に対してどう提案すべきか」という営業トークの切り口までAIが作成。的外れな提案を未然に防ぎます
• 生成結果のレコード保存:分析結果はkintoneの顧客レコードにそのまま保存されるため、個人の調べ物が「組織の引き継ぎ資産」として蓄積されていきます

POINT


現場のメンバーがプロンプト(指示文)を一切書く必要がないことがポイントです。

管理者が「3C分析+トークスクリプト生成」といった指示をあらかじめボタンとして設定しておけば、現場はkintoneの画面上でボタンを押すだけで商談準備が完了します。

Smart at AIの「リサーチ」するボタンをクリックするだけで商談準備が可能。


企業概要の要約から、3C分析、SWOT分析、競合プレイヤーの比較、さらには具体的な提案アプローチやトークスクリプトまで──商談準備に必要な情報が、ボタン1つで自動生成され、そのままkintoneに保存されます。

Smart at AIが自動生成した企業情報サマリ。

Smart at AIが自動生成したSI業界分析。

■Smart at AIによる商談準備の変化まとめ

Smart at AIを導入することで、商談準備の流れは以下のように変化します。

1. kintoneの顧客画面を開く
2. あらかじめ用意された「商談準備」ボタンをワンクリック
3. AIが自動でWebをリサーチし、業界課題と自社用のトークスクリプトをレコード上に直接生成・保存（数秒で完了）
4. 生成された内容を読み込み、「目の前のお客様にどう話すか」のシミュレーションに集中

→ 約5分でベテラン並みの商談準備が完了。生成結果はkintoneに残り、組織の引き継ぎ資産になる。


さらに、顧客との商談日程をkintoneに登録しておけば、AIが事前に分析を完了させ、商談当日に通知が届くよう設定することも可能です。「準備し忘れ」も防げる仕組みになっています。

まずはここから

最後に、商談準備の標準化に向けて、最初に踏み出すべきステップを整理します。

■ツールを入れる前に、2つだけ準備する

POINT 1


「良い商談準備」の型を決めること。

AIは指示された枠組みを埋めるのは得意ですが、「そもそも何を調べるべきか」をゼロから決めることはできません。「うちの営業は、事前に3C分析と直近のニュースが分かっていれば質の高い商談ができる」──そんな自社にとっての正解の型を、まず人間が定義する必要があります。

POINT 2


最低限のデータ入力ルールを決めること。

どれだけ優秀なAIでも、検索のヒントがなければ動き出せません。「事前リサーチはAIが全部やるから、その代わり『業種』と『企業URL』だけは必ずkintoneに入力しよう」──現場にはこれくらいシンプルで明確なルールを敷いておくのがポイントです。

■小さく始めて、成功体験をつくる

いきなり全社展開を目指す必要はありません。まずは「商談準備に一番時間がかかっている若手メンバー数名」に絞って使ってもらうのがおすすめです。


「準備時間が1時間から5分になった」という小さな成功体験(クイックウィン)を作ることが、その後の社内展開への最強の武器になります。


逆に、最初から避けたいのは、「過去の商談履歴をすべてAIに読み込ませて、完璧な提案書を一気に作らせよう」とすることです。最初からAIに100点を求めると、プロンプトの調整に時間がかかり、いつまでも現場にリリースできなくなります。AIの出力が少しでも実態とズレていると、「AIは使えない」と見切りをつけられるリスクもあります。


まずは「ネット検索の代わりになる、80点の壁打ち相手」と割り切るのが、挫折しないコツです。


商談準備の「型」を言語化するところから、ぜひ始めてみてください。

よくある質問

■Q. AIに不慣れなメンバーでも、すぐに使いこなせますか？

A. はい、導入したその日から使えます。現場のメンバーはプロンプト(指示文)を一切書く必要がなく、kintone上のボタンを押すだけで完了します。


いつものkintone画面から移動する必要もないため、新しいツールの操作を覚える学習コストもかかりません。「AIを使いこなす」という感覚すら不要になります。

■Q. kintoneの商談データがまだ少ない段階でも始められますか？

A. 始められます。Smart at AIは、kintoneに登録された「会社名」や「業種」をもとにAIが外部のWebから最新の業界情報を取得する仕組みのため、過去の商談データが蓄積されていなくてもすぐに商談準備の改善を始められます。


むしろ、AIで商談準備をするたびに生成された分析結果がkintoneのレコードに自動保存されていくため、使えば使うほどデータ資産が蓄積されるという好循環が生まれます。データが貯まってきたら、過去の商談履歴を分析する次のステップにも進めます。

■Q. 商談準備で作った業界分析を、提案書や振り返りにも使えますか？

A. 使えます。AIが生成した「業界課題」や「提案の仮説」は、そのまま提案書の「導入背景」や「課題認識」のページに流用できます。白紙からパワーポイントを作り始める必要がなくなり、kintoneに保存されたテキストをベースに肉付けするだけで提案書の作成スピードが上がります。


また、kintoneの顧客レコード上に「AIが立てた事前仮説」と「実際の商談メモ」が並んで残るため、マネージャーは「事前の仮説は合っていたか」「提案の切り口は刺さったか」という振り返りが容易になります。チーム全体の仮説構築力を育てることにもつながります。

■Q. AIが出す情報の正確性は大丈夫ですか？

A. ハルシネーション(事実と異なる情報の生成)を完全にゼロにすることはできません。


ただし、Smart at AIはAI自身の「記憶」ではなく、企業URLや業種をもとに実際のWebページや最新ニュースを取得し、その一次情報に基づいて分析を行うため、根拠のない情報が生成されるリスクは抑えられています。


また、AIが作成するのは顧客にそのまま提出する公式資料ではなく、営業担当者が商談前に読み込む「準備シート」です。80点の精度の仮説があれば十分な時短効果を発揮します。仮に情報の解釈に多少のズレがあっても、「○○というトレンドがあると考えていますが、実際のところいかがですか?」と顧客へのヒアリングの切り口としてそのまま活用できます。

■Q. 導入してから効果を実感するまで、どのくらいかかりますか？

A. 効果は2段階で現れます。


「商談準備の時短」は導入初日から実感できます。

ボタンを押すだけで完了するため、「これまで1時間かけていたネット検索が5分で終わった」という時間削減を、メンバー全員がその日のうちに体験できます。


「商談の質の向上」は1〜3ヶ月で見えてきます。

AIが作った仮説をもとに商談に臨むサイクルが定着することで、「初回商談での顧客の食いつきが変わった」「若手の的外れな提案が減った」といった変化が実感できるようになります。

監修パートナー

M-SOLUTIONS株式会社 代表取締役社長CEO　植草 学 M-SOLUTIONSは、長年のSI技術と豊富なkintone開発実績を基盤に、kintone×AI連携サービス「Smart at AI」を展開。1,400件以上に利用されるサービスとして、安全かつ実践的なAI活用で、業務効率化とDX推進を支援しています。 ▶︎ Smart at AI の詳細はこちら

※本記事の内容は、2026年5月時点での情報です。最新情報は各製品サイトをご確認ください。