インサイドセールスにおけるAIの導入効果｜具体的な活用シーンも紹介

インサイドセールスでは、見込み顧客への架電やメール対応、顧客情報の整理、商談化に向けた関係構築など、担当者の判断に委ねられる業務が多く存在します。しかし、担当者のスキルや経験に依存した属人的な運用は、成果にばらつきがでる原因になります。

この課題を解決するための手段として注目されているのが、AIの活用です。AIを導入すれば、定型業務の自動化や、高度なデータ分析が可能になり、担当者は本来注力すべき顧客とのコミュニケーションに集中できるようになります。

本記事では、インサイドセールスにおけるAIの導入効果や、具体的な活用シーン、成功事例、導入を成功させるポイントなどについて、詳しく解説します。

AIがインサイドセールスにもたらす効果

AIがインサイドセールスにもたらす主な効果として、以下が挙げられます。

• 定型業務・事務作業の削減による生産性向上
• データの分析による商談化率・成約率の向上
• 営業品質の標準化・属人化の防止
• 顧客との信頼関係構築

それぞれ、詳しく解説していきます。

定型業務・事務作業の削減による生産性向上

インサイドセールスにAIを導入することで、定型業務や事務作業を自動化でき、多くの工数を削減できます。具体的には、見込み客の優先順位付け、フォローメールの送信、商談進捗の更新などが自動化の対象です。

また、架電前の情報収集や調査に要する時間や、提案の準備時間も大幅に削減できます。これにより、営業担当者は本来注力すべき顧客との対話や提案、信頼関係の構築といった、直接的なコミュニケーションに集中できるでしょう。

結果として商談化率や受注率の向上、組織としての生産性向上が期待できます。

データの分析による商談化率・成約率の向上

AIを活用すれば、過去の営業履歴やWeb閲覧・メール開封などの行動データを解析し、購買確度の高いターゲットの抽出が可能です。いわゆるリードスコアリングにより、「アプローチすべき優先度の高い相手」と「優先度の低い相手」を選別できるため、成果につながらない追客に時間を奪われることがありません。

さらに、AIの中には反応率の高いタイミングや過去の成功パターンをもとに、次に取るべきアクションを提示してくれるものもあります。最適な順番・タイミングでアプローチできることで、商談化率・成約率の向上が期待できるでしょう。

営業品質の標準化・属人化の防止

インサイドセールスでは、商談への進展率や提案のクオリティが、担当者の経験値やスキルに左右されやすいです。AIを活用すれば、過去の成功パターンや顧客ごとの反応傾向を分析してくれるため、「成果につながるアプローチ」を誰でも再現することができます。その結果、担当者の力量に依存せず、安定したサービスの提供が可能となるでしょう。

さらに、AIを活用して個々の通話内容や応対履歴を振り返り、改善点をフィードバックすることで、新人育成のスピードも向上します。属人化を解消しつつチーム全体の底上げにつながるのもメリットです。

顧客との信頼関係構築

顧客の閲覧履歴、過去の商談情報、問い合わせ内容などを統合・分析する際にもAIを活用できます。画一的な提案ではなく、一人一人の関心や検討フェーズに合わせた提案や課題に寄り添い、パーソナライズされた対応を提示してくれるのが魅力です。このような提案は、顧客に対して「自分向けの提案を受けている」という印象を与えやすくなります。

また、AIチャットボットや自動フォロー機能を活用することで、対応のタイミングを逃さず、問い合わせ対応も24時間365日可能です。フォロー漏れや返信遅延が減ることで安心感を与えられ、結果的に顧客との信頼関係が深まるでしょう。

インサイドセールスにおけるAIの活用シーン

ここでは、インサイドセールスを以下の3つのプロセスに分け、それぞれAIをどのように活用できるのかを見ていきましょう。

• 事前準備
• アプローチ・育成
• 振り返り・改善

順番に解説していきます。

事前準備

アプローチに向けての事前準備では、AIが大いに活躍します。たとえば、顧客情報・行動履歴・過去の成約傾向などの分析や、見込み度の高い顧客の抽出などはAIの得意分野です。SFA（営業支援システム）やCRM（顧客管理システム）と連携できれば、分析結果をもとに顧客情報が整理され、優先順位づけまで自動で行ってくれます。

また、過去のやり取りなどのデータベースから、業界課題や営業で効果が高いキーワードを事前に把握できれば、ヒアリング項目の検討・雑談内容のヒントとしても活用可能です。

こうした準備時間の短縮により、担当者は提案の検討や顧客とのコミュニケーションといった本質業務に集中できます。AIと人間の得意分野を上手く使い分けることで、商談化率も自ずと向上するでしょう。

アプローチ・育成

顧客にアプローチし、商談につなげるまでのプロセスでは、戦略的なアプローチが欠かせません。たとえば、メッセージ内容の作成や接触タイミングの判断、会話内容の蓄積などは商談化に直結する要素です。

この段階でAIを活用すれば、反応を得やすいアプローチ設計や、継続的な育成に向けたプロセスを検討しやすくなり、チャンスを逃さず商談化につなげられます。

振り返り・改善

AIを活用することで、インサイドセールスが実施した活動をデータとして蓄積し、振り返りや改善に役立てることができます。通話内容の分析やKPI進捗の整理を自動化することで、担当者が「何を改善すべきか」に迷わず次のアクションに移りやすくなるでしょう。

さらに、成果パターンを抽出し、教育・研修に転用することで、担当者のスキルに依存しない再現性の高いチームづくりが可能です。

AIを活用しつつ、以下の改善サイクルが整えば、商談化率や受注率の向上が期待できます。

インサイドセールスにおけるAI活用をお考えの方は、是非以下の資料をご覧ください。

インサイドセールスにAIを導入した事例

AIを活用し、インサイドセールスを改善した企業は多くあります。ここでは、実際の成功事例をいくつかご紹介します。

新人育成とアポ率を同時に改善したA社の事例

A社では、「インサイドセールスの新人育成に時間がかかる」、「固定電話では録音も分析もできず改善の根拠が得られない」という課題を抱えていました。

そこで導入したのが、AI電話解析ツールです。通話録音・キーワード分析を活用し、商談化率の高い担当者の共通点（通話時間・使う語彙など）を可視化することで、新人は優れた通話を繰り返し学べるようになり、教育負担も大幅に軽減されました。

さらに「質の高いトーク」に集中できる体制へとシフトし、アポ率は10%から15%に向上しています。チーム全員の改善行動が進み、オンボーディング期間の短縮と成果の底上げを同時に実現した事例です。

アプローチの自動化により高い費用対効果を実現したB社の事例

B社では、新規顧客開拓を担うインサイドセールスの採用が進まず、架電だけではアプローチ数を増やせないという課題を抱えていました。

この課題の対策として導入したのが、問い合わせフォーム営業を自動化できるAIツールです。A/Bテストやクリック解析を通じて文章を改善し、反応の高い業界や送信時間を分析することで、アプローチの精度を高めました。

その結果、1日のアプローチ件数は約2倍に増加し、同じ成果を出すための工数も大幅に削減できました。メールによってキーパーソンに情報が届きやすくなり、未経験メンバーでもアポイントを獲得できるなど、費用対効果の高い営業体制を実現した事例です。

属人化を解消し、商談獲得数増を実現したC社の事例

C社では、インサイドセールスの営業フローが属人化し、若手の育成や新規案件創出につながらないことが課題でした。

そこでAIを活用した営業支援ツールを導入し、ヒアリング項目やタスクの流れを標準化しました。データ入力のルールを整備し、全員が同じ状態で営業できる体制を構築したのです。

その結果、活動量・接点数・トスアップ数など複数のKPIで成果が確認されています。若手メンバーの成果も改善し、組織全体の生産性向上につながった事例です。

インサイドセールスでのAI活用を成功させるポイント

ここまで、インサイドセールスにおけるAI活用の効果についてご紹介してきました。しかし、ただAIを導入して、簡単に成果が出るわけではありません。

AI活用の効果を引き出すには、以下のポイントが重要です。

• 導入の目的・解決したい課題を事前に整理する
• 費用対効果を見極める
• 導入後も継続的な検証・改善を繰り返す

各ポイントについて、詳しく見ていきましょう。

導入の目的・解決したい課題を事前に整理する

AIを導入する際にはまず自社の営業プロセスを振り返り、どの部分に課題があるのかを明確にすることが重要です。たとえば「架電の工数が多い」「商談化率が低い」「新人育成に時間がかかる」など、課題によって活用すべきAI機能は異なります。

そのうえで、改善したい指標（KPI）と照らし合わせながら、AIをどの業務に活用するか、どこを手作業として残すかを判断しましょう。課題や活用領域、達成すべき成果指標を整理することで、ツール選定や運用計画が無駄なく進み、導入効果の最大化が期待できます。

費用対効果を見極める

インサイドセールスは直接売上を生む部門ではないものの、組織全体の利益につながる「入口」の役割を担います。そのため、AI導入を含む施策では費用対効果を慎重に見極めることが欠かせません。

多機能なツールであっても、実際の運用で使わない機能が多ければ投資効率は下がります。一方で価格が手頃でも、分析精度が低かったりSFA・CRMと連携できない場合、工数が増えたり、機会損失を招いたりする可能性があります。ツールの費用だけでなく、工数削減の度合い、改善スピード、商談化への貢献度といった要素も含めて総合的に判断することが重要です。

MiiTelは、AIによる録音・通話分析が可能で、作業工数を削減し、商談化に向けた業務に集中できる環境を実現します。さらに商談中の話し方や応対傾向を自動で分析・可視化するため、チーム全体のスキルと成果の再現性が向上するでしょう。SFA/CRMとの連携により、部門間の情報共有がスムーズになり、無駄なコストと機会損失を削減できるのも魅力です。

導入後も継続的な検証・改善を繰り返す

AI導入を成功させるためには、活用状況を継続的に振り返り、改善サイクルを回すことが欠かせません。商談化率、応対品質、架電効率などのKPIを用いて定期的に効果を検証し、分析結果に応じて、活用方法や営業プロセスを見直しましょう。

改善を繰り返すことで、インサイドセールスの応対品質が均一化し、商談化成功が再現しやすくなります。フィールドセールスへの引き継ぎ精度も向上するため、組織全体の利益につながる取り組みといえます。

まとめ

インサイドセールスにおけるAI活用は、定型業務の効率化から営業品質の標準化、顧客との信頼関係構築まで、幅広い効果をもたらします。事前準備からアプローチ・育成、振り返り・改善まで、各プロセスでAIを活用することで、商談化率や受注率の向上が期待できるでしょう。ただし、導入を成功させるためには、自社の課題を明確にし、費用対効果を見極めたうえで、継続して検証・改善を繰り返すことが重要です。

「MiiTel」なら、AIによる通話分析や自動録音機能により、インサイドセールスの品質向上と業務効率化を同時に実現できます。複数部門にわたる営業でも、SFA/CRMとの連携により、スムーズな情報共有が可能です。

「インサイドセールスに多くの工数がかかっている」「組織全体での商談化率が低い」といったお悩みの企業は、ぜひMiiTelの導入を検討してみてください。