生成AI商品開発の事例記事を読んで、営業DX推進部長が考えたこと

先週末、ゴルフの打ちっぱなしから帰ってきて、ソファでぼんやりスマホを眺めていたら、生成AIを活用した商品開発の事例記事に目が止まりました。食品・飲料からコスメ、製造業まで12社の事例が並んでいて、思わず読み込んでしまいました。

正直に言えば、私の部門は営業DXの推進が本業であって、商品開発とは少し距離があります。ただ、記事にあった「市場調査・アイデア出し・コンセプト設計・デザイン試作・ネーミング・需要予測」という6つの工程の話を読んでいたら、営業の提案資料作成や市場分析のプロセスと重なる部分がいくつかあって、他人事とは思えなかったのです。

部下の仕事と照らし合わせてみた

私のチームには25名の部下がいます。その中で、市場調査や競合分析を担う数名は、今もかなりの時間を情報収集と資料整理に割いています。記事の中で、生成AIを使えば市場調査とアイデア出しを同時に短縮できるという話がありましたが、これは営業資料の初稿作成にも置き換えられる話です。

先月、部下の一人である田村くん（入社6年目）が、新規顧客向けのプレゼン資料を作るのに丸2日かかったと報告してきました。調査、構成、デザイン調整、役員への事前説明用の補足資料まで含めると、それだけの時間が飛んでいきます。生成AIで初稿を作れれば半日以内に終わるかもしれない。そう考えると、投資対効果の試算は思ったより組みやすいかもしれないと感じました。

稟議を通すうえで気になった点

一方で、記事を読みながら頭の片隅に浮かんだのは「著作権と情報漏洩リスク」の話です。記事でも注意点として触れられていましたが、うちの会社のセキュリティ要件はかなり厳格です。社内情報を外部のクラウドサービスに入力することへの拒否感は、情報システム部門だけでなく、法務部門にも根強くあります。

以前、別のベンダーが持ち込んだAIツールの導入提案で、その点をうまく説明できずに稟議が差し戻しになった経験があります。あのとき、「どのデータがどこに送られるのか」という一点を丁寧に図解して再提出したら、承認が通りました。今回同様のツール導入を検討するなら、ベンダーに対してデータの取り扱いポリシーを明文化した資料を最初から要求するべきだと改めて思いました。

記事には、コカ・コーラやネスレといった大手グローバル企業の事例も紹介されていました。そういう企業名が出てくると、経営陣への説明にも使いやすくなります。「海外では既にこれだけの規模の会社が実装している」という文脈は、稟議書の冒頭に置くと承認率が上がるというのが、私のこれまでの経験則です。

次にやろうとしていること

今週、部内の定例ミーティングで、この記事を題材にした15分の情報共有セッションを設けようと考えています。全員に読ませるのではなく、私が事例をかいつまんで紹介して、「自分の業務に当てはめるとどの工程が一番効率化できそうか」を各自に考えてもらうつもりです。

• 市場調査・競合分析の初稿生成


• 提案資料の構成案作成


• 顧客ニーズのカテゴリ分類

この3点が営業DXの文脈で当てはめやすいと、個人的には見立てています。ただ、部下の実態をヒアリングしてみないと優先順位はわかりません。現場の感覚を先に聞いて、投資対効果の試算は後から組み立てる順番が正しいと、最近はそう考えるようになっています。

息子が就活を控えていて、「AI使える会社かどうかで選ぶ」と言っていました。社外から見ると、そういう目線で企業が評価される時代になっているのだと気づかされます。社内の稟議プロセスと向き合いながら、それでも前に進む手を考えていくつもりです。