AIで営業はどうなるって話
こんにちは。
4DL Technologies株式会社 HRC部門 CCO 荒巻順です。
自己紹介
還暦の割にはDigital Nativeな理由
昭和36年1961年生まれの三碧木星血液型はA+な江戸前出身です。
昭和ど真ん中生まれで、高度成長期の終末を物心つかない頃に、そして日本国民全員が狂っていたとしか思えないバブル期は、30歳前のイチバン欲にまみれた年頃に経験した、ある意味ベビーブーム世代の次ぐらいに良い思いをしてる鴨しれない世代です。
そのバブル真っ盛り（少し下火に向かっていたかな）1995年に登場したWindows95でインターネットが世間に拡がったと言われています。
そのタイミングで家業の鉄工所からシステムサポート業（当時は製造業のCADシステムの導入支援をしていた）にシフトしていたのですが、業界の仲間と会社を立ち上げて「中小企業へのネットワーク導入サポート業」へ転じてきました。（この辺の話は長いから今日はやめる）
と言う意味では、インターネットの黎明期から業界末席に座り、還暦の割にはDigital Nativeとしてビジネスも展開をして自負が少し。
ChatGPTの衝撃は久しぶり鴨しれない
記憶に間違いがなければ、2022年年末にOpenAIからChatGPT-3.5がプロトタイプとしてリリース。
この手の新しいオモチャが出てくると触らないと気が済まない還暦オヤジは早速触ってみたわけですが。
Google検索が登場したときとはまた違った衝撃。
人力でサイト情報を登録していたYahoo！を知っている人間としては、Googleさんが初見参にも関わらず、この質量レベルで世界中のWebを検索できることの衝撃を受けたのは記憶に新しかったのだが、今回のChatGPTはそれを上回るインパクトが有った気がする次第です。
正しい表現ではないが、Googleは事実として世界中のWebから情報を持ってきているだけ（もちろん、表示順位とかには色々と恣意的な部分があるとは思うが）だが、ChatGPTは「事実としての情報」ではなく【意志があるが如くの情報】を出力してくるのがビックリ。
画面の向こうに、C3POがいるが如くの衝撃はオーバーな話でもない気がしますが、いかがでしょうか？
とは言え、見聞きする評判も含めて色々と試してみると、情報の信憑性は怪しいし、公開されている士業の試験問題など突っ込んでみると学習モデルの範疇なら正解出すけど、学習範囲外だと間違いも平気でしてくる訳で。
ChatGPTの可能性を感じつつも、危うさも感じつつも、底知れぬ今後の成長が楽しみを感じています。
AIとはなんぞや
先に予防線を敷いておきますが、鷲はゴリゴリのエンジニアでもないし、情報工学を学んだ人間でも無い（まして数学なんぞ別世界のテニス部卒を自認すくらい勉強苦手だった学生時代）ので、多分に自分流の解釈で書いていると思いますと言う前提で読んでくだされば幸いです。
科学的にとか技術的に正しい分類や定義は他にも沢山あるので、そちらも参考にされた方が、絶対に間違いないのを保証します。
分析型AIと生成型AI
大きく分けてAIには2つの分野があると認識中。
ひとつは、分析型と言われるAI。例えば、自動運転なども広義では分析型AIに入るかな。
クルマに付いたセンサーやカメラなどからの情報を、ナビゲーションシステムの位置情報と突き合わせて、最適な車線を選択したり、安全な速度や距離をAIが分析する。
その結果をハンドル・ブレーキ・アクセスなどに紐付けたアクチュエータへ出力することで、安全な自動運転が実現する。
これが更に進んでくると、自動運転を搭載した車同士が通信をしあうことで、300メートル先を走っているクルマからの情報を元に数秒後の安全予測の精度は間違いなくあがる。
寝ながらでも安全に運転できる（なんか矛盾している気もしますが（笑））、こんな時代が間違いなく来るの鴨しれませんね。
ただ、自動車の場合は、自動運転機能を普及する上でユーザーの買い換え？というハードルがあるので、いつまでも自動運転を実装していない古いクルマが路上に存在するはず。
なので車同士が通信をして、限りなく完全に近い安全実現のような未来はなかなか厳しいと想像。
余談ですが、ミリタリーの世界では同様の機能はもう実装済。
日本にも導入されているF-35LightningⅡと言う戦闘機は、機体全周にセンサーが埋め込まれ、パイロットの装着するHMDには下方も含め360°の視界が映る機能つき。
そして、F-35はTDILという機能で、陸上部隊や海上部隊そして空中に浮かぶ戦闘機や早期空中警戒機とネットワークで結ばれて、パイロットの視野や自機レーダーの及ばないエリアの先手必勝の情報を入手できる仕組になっています。
これは、他国との航空戦略優位になるので、自国だけもしくは同盟国とだけに搭載されていることが大事ですね。
本題に戻すと、そしてもうひとつの分野がChatGPTに代表される、生成型AIと言われる分野。
生成型AIは、「文字情報」「画像情報」「音情報」など、人間の営みの中で情報として相手に伝える「コンテンツ」が、何らかの指示に基づいて作ってくれる分野となります。
例えばChatGPT以外だと・・・
画像生成AI・・・Midjourny（Midjourny社）
音楽生成AI・・・MusicGen（Meta社）
他にもWebを生成してくれるようなサービスもある模様。毎日の様に出てくるので追いかけきれないというのが正直な感想・・・還暦のオヤジにはなかなかキツイものがあります（笑）
ChatGPTに代表されるLLM
さて、その生成型AIの分野でトップランナーを走っていると言われているのがOpenAI社の開発したChatGPT。
現在のバージョンはChatGPT-4。
LLMとは「大規模言語モデル（Large Language Model）」と言われる、大量のテキストデータを基盤にした自然言語処理モデル。自然言語というのは「人間が使っている言葉」と言う意味です。
少し角度の違う話題になりますが、多くの人がすこし勘違いしている部分があるかなと感じている部分をちょっと書いてみます。
ChatGPTを利用するために、コンピュータやスマホを介して利用。
インターフェースはWindowsとかMacOSなので同じですが、AIは我々が日常として利用しているExcelやwordなどのコンピュータアプリケーションとは、少々意味合いが異なると考えるのが吉でしょう。
同じコンピュータ経由だけど、そもそもの概念が違う。
コンピュータは元々「電子計算機」です。
プログラムを組んで、そこにデータを入れて計算をして貰って、プログラムの処理規則に沿った答えを出してくれる。これが、人間の処理能力を遙かに上回る速度で行われるので効率が上がる仕組み。
しかし、プログラムは人間が組んでいる処理過程の記述ですから、プログラムで定義されている範囲の回答しか出してくれない。
データを突っ込むと、ルールに従って計算して、正解を出してくれる。これが使い慣れているコンピュータの世界。
LLMは電子計算の世界と何がちがうのかを簡単に書いてみたいと思います。
➀学習済の大量データを元に推論をしてくれる
②投入する文章に基づいて更に推論してくれる
技術的な話は色々とあると思いますが、大きく分けてLLMの凄さはこの2つだと鷲は思っています。
電子計算の世界では、データは「引用」か「蓄積」でしかありませんでした。もちろん人間を遙かに上回る記憶容量がありますので、誠に便利に利用できるというのが今の電子計算の世界。
ChatGPT-4では「数千億から1兆を越えるパラーメーター数（ここにどういう意味なの？という質問をされても鷲は答えられない）」と言われています。
色々な懸念からGPT-4から設計情報は公開されてい内容ですが、テキストデータでいうと「テラバイトクラス文字量」を学習したのではないかと言われています。
その結果、話題になりましたが司法試験にも合格レベルの回答を出力もしたなんてニュースがあったのも記憶に新しいかなと。
AIの根本的な話は「学習データ」量。ここに色々なアルゴリズムと言われる処理をすることで推論をする仕組み。
我々人間も、勉強した奴、情報を持っている奴、経験値を持っている奴の方が「正しい推論」をするのは判りますよね？
もちろんAIも推論のロジック（アルゴリズム）も重要なのは言うまでもないが、それの前提としてどれだけ大量のデータを学習しているか重要となる訳です。
英語を話したいなら、文法はどうでもいいから、単語を覚えるのが先決って話と同じでしょうか。
OpenAIのChatGPTは、データ学習量とアルゴリズムがAIの領域ではGoogleを凌駕していると言われています。
そして、LLMは我々ユーザーが投入する問いかけをもPost Learningとして学習をして、更に的確な推論を返してくれる仕組みというのが更に進化の手法というのがスゴイと思われます。
AIに駆逐される職業論
よく言われる「なくなる職業10選」みたいな話
なくなる職業10選というのは、単に過去に存在していた職業がなくなっているわけではなく、新しい技術や社会の変化によって新しい職種が生まれていることも忘れてはいけません。どのような新しい職種が出てくるのか、未来予想図を考えてみると面白いかもしれません。
なくなる職業10選が話題になる背景には、転職が当たり前になっている現代社会があります。そこで、転職を成功させるために必要なスキルや情報を提供する記事を書くといいでしょう。
「なくなる職業10選」は、あくまで大まかな傾向の指摘であって、実際にその職業がなくなっていくかどうかは不確定要素が多いです。そこで、実際にその職業に関わる人たちに話を聞いて、その現状や将来性について掘り下げる記事を書くといいかもしれません。
「なくなる職業10選」が話題になることで、その職種に就く若者たちの不安が募ってしまうことも考えられます。そこで、なくなっていく職業をいかに切り抜けるか、転職やマイナビジネスに役立つアイデアを提供することで、若者たちの未来に対する希望を与える記事を書くといいでしょう。
「なくなる職業10選」は、時代の変化と共に必然的に起こることであり、誰かが悪いわけではありません。そこで、なくなっていく職業に関わる人たちやその周りの人々へのエールや感謝の気持ちを込めた記事を書くと、心に響くメッセージが伝えられるかもしれません。
ちなみに、上の引用は【よく言われる「なくなる職業10選」みたいな話】という目次タイトルを、noteのAIアシスタント（2023年4月一般β公開）を読み込まして生成してくれた文章。
noteをどういう視点で書くと読者に響くよとかアドバイスまでくれる優れものだなと思う・・・のですが・・・
このnote AIアシスタントもですし、ChatGPTも3.5から4になっても変わらない主力結果の傾向は同じです。
色々な経緯もあったと思いますが、少々丸いというか当たり障りのない話の出力なのが特徴というか癖でしょうか。
利用者側としては、とりあえず異論は根本的にない、まぁそうだよね。って感想 が出てきます。← ココメチャクチャ大事な話なのでまた改めて。
で、タイトルの話に戻すと、なくなる職業10選みたいなのがChatGPTが出始めの頃にネットニュースとかで乱立したのは記憶に新しい。
「AIでなくなる職業10選」なんてググればいくらでも出てくるので、引用はしませんが、一般事務職なくなりますよとか、税理士いらなくなりますとか色々な論があるが、まぁそりゃそうだろうという話です。
新しいテクノロジーが出てきたら淘汰される職種なんて、産業革命以来いくらでもあった。
例えばそれこそ、1960年代IBMに代表される大型汎用機といわれるコンピュータが登場したときには、これからパンチカードに穴開けるキーパンチャーが花形職業ですなんて言われた時代があったらしい。
今どきの若い人からしたら「はっ？キーパンチャーってなんすか？」でしょう（笑）鷲ですらです。
AIの登場もそうですが、新しい技術が生まれたら不要になる業務が発生する。その業務しかできない人は失業するという、悲しいながらも必然な話。
今回のLLMは、普段使いの言語を投入すると、人間と言葉のキャッチボールを普段の言葉でしてくれる。
計算機と違って、プログラムを組む必要もなく、自分の日常のコミュニケーションの派生として「AIに投げかける」と「必要と思われる回答」が、自分がすぐに理解できる言語で返ってくる。
昔から言われていることですが、社員を雇用すれば給料を払わないといけない、休憩は途中で与えないといけない、人間関係にも配慮して色々と慮らないといけないコトがある。
AIも含めた機械は、文句も言わずに、24時間365日働いてくれる。なので省人化という側面で経営は積極的に新しい技術導入をする。
その結果、不要な職務しかできない人はサヨウナラということ。この辺は色々と言葉のあやもありの世界ですので軽めに読んでいただきたい所。
21世紀は間違いなく、肉体系の省人化から頭脳系の省人化。
そういう意味で、LLMと言われるAIは今までとは違ったインパクトが社会に出るのは確実とにらんでいます。
いったんAIブームは下火になって、2-3年後に爆発的浸透（なんか日本語変ですね）って感じと予想。
どうなんでしょうね？
時代に合わせた付加価値があるかどうかだけ
最終的に生き残れる、重宝にされるのは、営業にかぎらずですがタイトルにあるように、全ては「時代に合わせた付加価値」を持っているかどうかだけでしょう。
もう少し言い方を変えると、時代で登場してくる道具を使えるか、時代で登場する技術に自分を寄せられるか。こんなところでしょう。
今まで手引のノコギリで仕事をしていた大工さんが、電ノコが出てきたときにあれやこれや理由をつけていつまでも乗り換えをしない。出来上がりの量に大きな差が出る。仕上がりの質は棚に上げての話だが（ここも大事な論点なのでいずれ）
俺はメールは気持ちが伝わらないからと言う理由で何でも電話する人。YesかNoで済むような話も電話する人いる（笑）。二択に無駄なトッピングをする人。そして、相手の時間をパクる人。
効率を追いかけることだけが人間の営みの全てだとは思わないが、ライバルもいる中で、効率を考えずにとくにビジネスは成り立たない。余った時間をどこに振り向けるかってことが求められるって奴。
ChatGPTのようなツールが出てきたら、これを使えるようになる技能をどう習得するかを考えないで、生き残りは無理と言うことではないかと確信しています。
AI時代の営業や販売を考える
営業販売チャネルがどんどんオンラインシフト
職業としてなくなると言われる中に営業職や販売職も含まれていますね。
営業は潰しが効くスキルだよなんて嘯いている人がいちばんヤバイでしょう、間違いなくこれからの時代。
おいおいそれショーワかって奴ですよ（笑）
まぁ、鷲も営業がゼロになるとは思わないが、スキルチェンジできない人はドンドンと、単なるクレーム担当とかに追いやられるいっぽうかなと予想。
さて、私の専門分野である業界の話を例に書き進めることに。
ケータイ業界のショップと言われるチャネルが、オンライン販売のチャネルにドンドンと侵食されてきているのでも良くわかる今日この頃。
例えば、NTTドコモはドコモショップを25年度までに700店舗閉鎖して、オンラインでのチャネルへの切替を公言しているのはニュースでも話題になったのはご存じかと思います。
うちの会社というか、鷲はそのドコモの法人営業、今はNTTコミュニケーションズに組織が変わりましたが、その法人営業のヒトとチームの育成を20数年間ご支援していました。
回線と端末がバカスカ売れた時代からのつき合い。
その後は、市場が飽和し、国策による値下げ圧力などもあり、ここ10年近くは成長もかなり鈍化したのは事実でしょう。
その中で法人営業担当者がどうやって生き残ってきたのか振り返ってみます。
ここ10年ぐらいの間、法人営業として純粋に数字で勝ち残った人はたぶんいないと予想。
勝ち残るというのは圧倒的な成績を「続ける」という意味。
瞬間最大風速を一瞬だけの人は勝ち残りとは言いません。営業は色々な風で動く部分もあるので。
正直、市場が厳しい移動体通信業界のなかでは「生き残る」だけでも立派。目標値に対して年間アベレージで103～110％上げたら業界的には拍手ものではないでしょうか？ ← ここは、キャリアしてんではなく、単なる営業視点で書いてますので誤解のなきよう。
その数字を上げるためには、生き残っている人は間違いなく「圧倒的な行動量」が前提になっているはず。
逆に環境が厳しい中で、数字を上げるための行動「量」に依存していることに気がついていない。
行動量が多くなればなるほど、物理的に時間の余裕はなくなってくる。そうすると、間違いなく「周りは見えなくなってくる」のが常。
そうすると、スキルアップは日常の経験値だけになる。
それも同じことのほぼ繰り返しですから、技能向上するのは「社内営業スキル」とか「社内調整スキル」だけとか、笑えない本当の話もあるのではないかと思ったりします。
営業としてスキルアップではなくスキルチェンジの時代
いまAIなどの新しい道具が出る中で求められるのは、スキルアップではなくスキルチェンジというのが正しい捉え方でしょう。
次元の違うツールが出てきたら、経験からは活用方法は想像も付かないのが人の常。
もう30年以上前の話ですが、電話とFAXだけで仕事をしていた世界に、PC出てきたときに匹敵する話でしょう。
ただ当時は、一人一台のPC環境でもなく、ネットワークでの共有環境でもなかったので、PC環境そのものがまだまだ不完全な状態で入ってきたので、当たり前になるまで猶予期間があった。
しかし、今回のChatGPTなどの生成系AIは、ビジネス環境において、デスクトップではPCが一人一台、外にいるときもスマホを一人一台環境。
利用環境のスタート地点が全員横並びになっている中で、いきなり登場してきたというのは、今までのデジタル技術の中でイチバン強烈な気もします。
そんなのもあって、ChatGPTのユーザー登録数の到達時間は、公開2ヶ月で1億人を越えてGoogle登場を上回る勢いというレポートも。
そんな強烈な変化を、少なくともキャッチアップしないで生き残りすら難しいと思うのは鷲だけということはないはずですがいかがでしょう。
AI Nativeにスキルチェンジで生き残ころう
AIもドンドンと普及し、先に書いたドコモのオンラインショップ等もAIを実装してくるんでしょう、間違いなく。
お客様と会話をしていく中で、お客様のニーズを更に深掘りできる回答（問いかけ）をAIが、自然言語として出してくる。
自然言語処理モデルですから、お客様もスマホから喋ったそのままを音声入力を通じてやり取りすることも可能。
お客様のニーズを学習する。
そもそもオンラインショップにお客様がログインするときには、様々な属性は判っているので、いきなり推奨しても外れない商品サービスのピックアップは簡単。
あとは、その人に依存する個人的な状況や感情的な部分でのニーズを引き出して提案すればOK。
色々な個人のお客様とやり取りしたPostLearningデータも学習データとしてどんどんと取り込んでオンラインショップは進化する。
ヘタすると、顕在ニーズに対応どころか、ある程度の潜在ニーズ対応まではAIの組み込まれたオンライン販売システムで完結できるようになるはずです。
現在ドコモオンラインショップが個人向けですが、これが近い将来に法人顧客にも対応することになったら、あなたの実施しているdocomo business法人営業活動の価値はそのまま維持できると思いますか？
AIがドンドンと顧客接点に投入されて、人間のやっていた営業という営みに大きな変革が来ているのは間違いないでしょう。
どうやって生き残るのか考えないとヤバイ時代だと本気で思っていただきたい次第です。
明治維新の時に「最近はチョンマゲさんが減ってきたねぇ」「最近、腰に刀を差しているお侍さんを見かけないねぇ」とボンヤリしていた人たちがどうなったかは判りません。
しかし変化の早い今の時代に「最近AIってよく聞くよねぇ」とか「私、デジタルって苦手だし、アナログの強みをいかしたいんだよねぇ」とか、うすらとぼけている時代ではないはず。
ちなみに、現在の生成型AIには苦手分野があるのは周知の事実。
これは、今後書き進めていく中で明らかにしていきたいと思いますが、そこを判った上で使いこなしを進めるのがAI Nativeって奴だと思います。
人間が営業職として求められるのは「AIをどう使いこなすか」だけであり、AIを使いこなすことは「当たり前の技能（スキル）」として持ち合わした上で、コンサルティングセールスの新しい付加価値をAIからどう生めるかでしょう。
繰り返しますが、時代に合わせた付加価値があるかどうか。
その付加価値を生む源泉は「AI Nativeなコンサルティングセールス」という仮説で、引き続き書いていきたいと思う次第です。
つづく。
PS 【AI Nativeなコンサルティングセールス】を学ぶために《ChatGPTを活用するシュミレーショントレーニング》を、4DL Technologiesの本丸R&D部門とDXS部門が企画設計しています。乞うご期待。
4DL Technologies株式会社 HRC部門
CCO 荒巻順
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？