インサイドセールスの未来予測｜2030年の営業組織像

2030年、インサイドセールス組織はどのような姿に変貌しているのでしょうか。

AI・テクノロジーの急速な進化、顧客の購買行動の変化、そして働き方の多様化。これらの構造的変化は、営業組織のあり方を根本から問い直しています。

本記事は、SalesGridのシリーズ「インサイドセールス立ち上げ完全ガイド」の第10章として、未来予測の視点から営業組織の将来像を科学的に解説します。これまでの章で解説してきたKPI設計、組織構築、人材育成などの知見を「未来視点」で再統合し、今の立ち上げ・運用に活かせる具体的な示唆を提供します。

なぜ今、インサイドセールスの未来を考えるべきなのか

インサイドセールス組織を立ち上げる、あるいは運用を改善する際に、「今」だけを見て設計するのは危険です。3年後、5年後に陳腐化しない組織をつくるためには、未来の変化を見据えた戦略的な意思決定が不可欠です。

営業組織を取り巻く環境変化の加速

私たちを取り巻くビジネス環境は、かつてないスピードで変化しています。

従来の営業活動は、対面での訪問や電話によるアプローチが中心でした。しかし、2020年以降のパンデミックを契機に、オンラインでの商談やWeb会議が急速に普及。この変化は一時的なものではなく、不可逆的な構造転換として定着しています。

さらに、顧客の購買行動も大きく変化しています。BtoB領域においても、買い手は営業担当者と接触する前に、自らの情報収集で購買プロセスの大部分を完了させるようになりました。ある調査では、BtoB購買者の約70%が、営業との接触前にすでに候補企業を絞り込んでいるというデータもあります。

このような環境変化の中で、インサイドセールスの役割は「アポイント獲得」という狭義の機能から、顧客の購買体験全体を設計・支援する戦略的な機能へと拡張しています。

2025年から2030年にかけて起こる3つの構造的変化

今後5年間で、インサイドセールス組織に影響を与える3つの構造的変化が予測されます。

1. AIによる営業プロセスの自動化加速

生成AIの進化により、メール作成、リード評価、商談準備といった業務の自動化が飛躍的に進みます。2025年時点ですでに多くの企業がAIツールを導入していますが、2030年にはAIが営業活動の意思決定支援まで担うことが標準化されると予測されます。

2. 顧客データの統合と活用の高度化

CRM、MA、SFAといった各種ツールのデータが統合され、顧客一人ひとりの行動・関心・ニーズをリアルタイムで把握できる環境が整います。これにより、インサイドセールスは「勘と経験」ではなく「データに基づく科学的アプローチ」で顧客に向き合うことが求められます。

3. 営業人材の役割再定義

定型的な業務がAIに代替される一方で、人間にしかできない高度なコミュニケーション、複雑な課題解決、信頼関係構築の価値が相対的に高まります。インサイドセールス担当者には、より戦略的・コンサルティング的なスキルが求められるようになります。

未来予測が「立ち上げ」と「運用設計」に与える影響

これらの変化を踏まえると、インサイドセールス組織の立ち上げや運用設計において、以下の視点が重要になります。

本シリーズの第3章「KPI設計と目標管理」や第5章「組織設計と体制構築」で解説した内容も、この未来視点で再検討することで、より持続可能な組織づくりが可能になります。

データで見るインサイドセールスの将来性

インサイドセールスの未来を語る上で、まずは客観的なデータに基づいて将来性を分析しましょう。市場規模、導入企業数、求人動向など、複数の指標から将来性を検証します。

国内外の市場規模予測と成長率の推移

インサイドセールス関連市場は、国内外ともに堅調な成長が続いています。

グローバルでは、インサイドセールス関連のソフトウェア・サービス市場は年率10〜15%程度の成長が続くと予測されています。特に、AIを活用したセールスエンゲージメントプラットフォームの市場は、2030年に向けて急拡大が見込まれています。

日本国内においても、インサイドセールスの普及率は、2030年には50%程度まで拡大すると予測する調査もあります。この背景には、以下の要因があります。

• SaaS・サブスクリプション型ビジネスモデルの普及
• 人手不足による営業効率化ニーズの増加
• デジタルネイティブ世代の購買行動変化
• リモートワーク定着によるオンライン商談の一般化

導入企業数の変化と業界別普及トレンド

インサイドセールスの導入は、業界によって普及度合いに差があります。

普及が先行している業界

• IT・SaaS業界：導入率60%以上
• 人材サービス業界：導入率50%以上
• 金融・保険業界：導入率40%以上

今後の普及加速が見込まれる業界

• 製造業：デジタルトランスフォーメーション推進に伴い導入が加速
• 建設・不動産業界：対面中心から非対面併用への移行
• 医療・ヘルスケア業界：規制緩和とデジタル化の進展

2030年に向けて、これまでインサイドセールスとは縁遠かった業界においても、導入が進むことが予測されます。

求人動向から読み解く市場価値の上昇理由

インサイドセールス人材の市場価値は、年々上昇しています。

転職市場のデータを見ると、インサイドセールス関連の求人数は過去5年間で約3倍に増加。特に、マネージャークラスの求人は供給を大きく上回る需要があり、年収水準も上昇傾向にあります。

市場価値が上昇している理由

1. 希少性：インサイドセールス経験者の絶対数がまだ少ない
2. 汎用性：マーケティング、カスタマーサクセス、フィールドセールスへのキャリアパスが広い
3. データスキル：データ分析・活用スキルを持つ営業人材への需要増加
4. 即戦力性：立ち上げノウハウを持つ人材への高い需要

この傾向は2030年に向けてさらに強まると予測されます。特に、AIツールを使いこなしながら人間にしかできない価値を提供できる人材の市場価値は、飛躍的に高まるでしょう。

フィールドセールスとの役割バランスはどう変わるか

インサイドセールスとフィールドセールスの役割分担も、大きく変化していきます。

従来のモデルでは、インサイドセールスが「アポイント獲得」を担い、フィールドセールスが「商談〜クロージング」を担うという明確な分業が一般的でした。しかし、2030年に向けて、この境界は曖昧になっていきます。

2030年の役割バランス予測

この変化は、インサイドセールスの「商談化」までの役割が、「成約」や「顧客成功」まで拡張されることを意味します。本シリーズ第5章で解説した「フィールドセールス連携」の設計も、この未来像を見据えて再検討する価値があります。

AI・テクノロジーが変えるインサイドセールスの役割

AIとテクノロジーの進化は、インサイドセールスの役割を根本から変革します。この章では、具体的にどのような変化が起こり、人間の役割がどう再定義されるのかを解説します。

AIによる営業活動の自動化と人間の役割の再定義

2030年に向けて、AIによる自動化が進む領域と、人間が担い続ける領域は明確に分かれていきます。

AIによる自動化が進む領域

• リードスコアリング：行動データに基づく確度判定の自動化
• メール・メッセージ作成：パーソナライズされた文面の自動生成
• 商談準備：顧客情報の収集・整理の自動化
• レポート作成：活動実績・成果の自動集計・可視化
• アポイント調整：スケジュール調整の自動化

人間が担い続ける領域

• 複雑な課題のヒアリング・理解：顧客自身も言語化できていない潜在ニーズの発見
• 信頼関係の構築：人間同士のコミュニケーションによる関係性醸成
• 戦略的な提案設計：顧客のビジネス全体を俯瞰した解決策の構築
• 例外的な状況への対応：AIが対応できないイレギュラーケースの判断
• 組織・チームのマネジメント：人材育成、モチベーション管理

この役割再定義は、インサイドセールス担当者に求められるスキルセットの変化を意味します。定型的な業務を効率的にこなすスキルよりも、AIを活用しながら人間にしかできない価値を発揮するスキルが重要になります。

予測分析・感情分析がもたらす顧客理解の深化

AIの進化で特に注目すべきは、予測分析と感情分析の高度化です。

予測分析の進化

従来の予測分析は、過去の行動データに基づいて「この顧客は商談化しやすい」といった確度判定を行うものでした。2030年に向けて、この予測精度は飛躍的に向上し、以下のような活用が可能になります。

• 「いつアプローチすべきか」の最適タイミング予測
• 「どのような提案が響くか」のコンテンツ推奨
• 「どの担当者が適任か」のマッチング最適化
• 「成約後にどのような課題が発生するか」の先回り予測

感情分析の進化

音声認識・自然言語処理の進化により、通話やオンライン商談での顧客の感情変化をリアルタイムで分析できるようになります。

本シリーズ第6章「トークスクリプトと実践手法」で解説した「顧客心理7段階モデル」も、AIによる感情分析と組み合わせることで、より精緻な顧客理解が可能になります。

ツール連携によるマーケティング・セールス・CSの統合

2030年の営業組織では、マーケティング、インサイドセールス、フィールドセールス、カスタマーサクセスの各部門が、データとプロセスでシームレスに連携する姿が標準になります。

統合が進む領域

この統合を実現するためには、CRM、MA、SFAといった各種ツールのデータ連携が不可欠です。本シリーズ第4章「ツール・テクノロジー選定」で解説した内容も、この統合ビジョンを見据えて再検討することをお勧めします。

2030年に求められる「人間にしかできない」営業の価値

AIがどれだけ進化しても、人間にしか提供できない価値があります。2030年のインサイドセールスにおいて、この「人間の価値」を発揮することが、競争優位の源泉となります。

人間にしかできない5つの価値

1. 共感と信頼の構築
   • 顧客の悩みや課題に真摯に向き合い、「この人なら信頼できる」と感じてもらう関係性は、人間同士のコミュニケーションでしか生まれません。
2. 創造的な問題解決
   • 顧客自身も気づいていない課題を発見し、既存の枠にとらわれない解決策を提案する創造性は、AIには難しい領域です。
3. 複雑な状況判断
   • 複数のステークホルダーが関わる意思決定プロセスで、政治的な力学や感情的な要素を読み取りながら適切に対応する能力は、人間の強みです。
4. 長期的な関係性のマネジメント
   • 一度の商談で終わらない、継続的な関係性を築き、顧客のビジネス成長に伴走するパートナーとしての役割は、人間ならではです。
5. 倫理的な判断
   • 顧客にとって本当に最善の選択は何かを倫理的に判断し、時には自社製品を勧めないという決断も含めた誠実な対応は、AIには担えません。

2030年のインサイドセールス組織像｜3つのシナリオ

未来を予測する際には、単一の姿を描くのではなく、複数のシナリオを想定することが有効です。ここでは、2030年のインサイドセールス組織の姿を3つのシナリオとして提示します。

シナリオ1：AI協働型ハイブリッド組織

概要 AIと人間がそれぞれの強みを活かして協働する組織モデルです。定型業務はAIが担い、人間は高度な判断と関係構築に集中します。

組織の特徴

• AIアシスタントが各担当者に配置され、リード評価・優先順位付けを自動化
• 人間はAIの推奨に基づきながら、最終的な判断と顧客対応を実施
• マネージャーはAIが生成するダッシュボードで組織全体を俯瞰・意思決定

求められる人材像

• AIツールを使いこなすデジタルリテラシー
• AIの判断を批判的に検証できる思考力
• AIでは対応できない例外ケースを処理する柔軟性

向いている企業

• 中規模以上の組織で、一定のIT投資が可能な企業
• データ活用の基盤がすでに整っている企業
• 段階的なDX推進を志向する企業

シナリオ2：データドリブン意思決定型組織

概要 あらゆる営業活動がデータとして蓄積・分析され、データに基づく意思決定が徹底された組織モデルです。

組織の特徴

• 全ての顧客接点がデータとして記録・分析される
• KPIは単なる結果指標ではなく、行動改善の起点として機能
• 個人の経験や勘ではなく、データに基づくベストプラクティスが標準化

求められる人材像

• データ分析・解釈のスキル
• 仮説構築と検証を繰り返すPDCAサイクルの実行力
• データが示す事実を受け入れる謙虚さ

向いている企業

• SaaS・サブスクリプション型ビジネスモデルの企業
• 大量のリードを効率的に処理する必要がある企業
• 科学的・論理的なアプローチを重視する企業文化

シナリオ3：顧客価値最大化型コンサルティング組織

概要 単なる「商談創出」ではなく、顧客のビジネス成功に伴走するコンサルティング型の組織モデルです。

組織の特徴

• インサイドセールスの役割が「商談化」から「顧客成功」まで拡張
• 一人あたりの担当顧客数は少なく、深い関係性を構築
• 成果指標は商談数ではなく、顧客のビジネス成果（LTV、継続率など）

求められる人材像

• 顧客のビジネスを深く理解するコンサルティングスキル
• 長期的な視点での関係構築能力
• 自社製品だけでなく業界全体の知識

向いている企業

• 高単価・長期契約型のビジネスモデルの企業
• 顧客との長期的な関係性が競争優位となる業界
• カスタマーサクセスを重視する企業

自社に最適な組織像を選ぶための判断基準

3つのシナリオは、相互に排他的なものではありません。多くの企業では、これらの要素を組み合わせた独自の組織像を描くことになります。

判断のための5つの問い

1. 自社のビジネスモデルは何か？
   • 大量のリードを効率的に処理する必要があるか、少数の顧客と深く関わるか
2. 現在のデータ活用レベルはどの程度か？
   • データ基盤が整っているか、これから構築する必要があるか
3. IT投資にどの程度のリソースを割けるか？
   • 最新のAIツールを積極的に導入できるか、段階的な投資が現実的か
4. 人材の採用・育成方針はどうあるべきか？
   • 即戦力を採用するか、長期的に育成するか
5. 競合との差別化ポイントは何か？
   • 効率で勝負するか、顧客体験の質で勝負するか

本シリーズ第5章「組織設計と体制構築」で解説したフレームワークと合わせて、自社に最適な組織像を検討してみてください。

未来に向けて必要となるスキルとキャリアパス

2030年のインサイドセールス組織で活躍するためには、どのようなスキルが必要になるのでしょうか。また、インサイドセールスからどのようなキャリアパスが開けるのでしょうか。

従来スキルと未来スキルの違い｜何が変わるのか

インサイドセールスに求められるスキルは、大きく変化しています。

従来重視されていたスキル

• 電話でのコミュニケーション力
• 架電数・行動量を維持する根気強さ
• トークスクリプトの正確な実行力
• アポイント獲得のクロージング力

2030年に重視されるスキル

• データリテラシー：データを読み解き、示唆を導き出す力
• AIツール活用力：AIを使いこなし、生産性を最大化する力
• 戦略的思考力：顧客のビジネス全体を俯瞰し、最適な提案を設計する力
• コンサルティング力：顧客の課題を深く理解し、解決策を共創する力
• 学習適応力：変化に対応し、継続的に新しいスキルを習得する力

スキル変化の比較表

データ活用・AI活用スキルの具体的な習得方法

2030年に向けて、データ活用・AI活用スキルは必須となります。具体的な習得方法を段階別に解説します。

レベル1：基礎理解（1〜3ヶ月）

• データ分析の基本概念を学ぶ（平均、中央値、相関関係など）
• 自社のCRM/SFAデータを分析する習慣をつける
• 生成AI（ChatGPTなど）の基本的な使い方を習得する

レベル2：実践活用（3〜6ヶ月）

• Excelやスプレッドシートでのデータ分析スキルを磨く
• AIを活用したメール文面作成、商談準備を日常化する
• 自分の営業活動データを分析し、改善点を特定する

レベル3：戦略的活用（6ヶ月〜）

• 予測分析の結果を解釈し、戦略立案に活かす
• AIツールの限界を理解し、人間が介入すべきポイントを判断する
• チームや組織全体のデータ活用をリードする

学習リソースの例

• オンライン学習プラットフォーム（Udemy、Coursera等）のデータ分析コース
• 自社のデータを使った実践的なプロジェクト
• 業界カンファレンスやセミナーへの参加

インサイドセールスからのキャリアパス拡張｜転職市場での優位性

インサイドセールスの経験は、多様なキャリアパスにつながります。転職市場でも高い市場価値を持ちます。

インサイドセールスからの主なキャリアパス

1. フィールドセールスへの移行
   • 商談経験を積みながら、対面でのクロージングスキルを習得
   • エンタープライズ営業への発展も可能
2. インサイドセールスマネージャーへの昇進
   • チームマネジメント、KPI設計、人材育成を担当
   • 組織全体の成果向上に責任を持つ
3. カスタマーサクセスへの転換
   • 顧客理解を活かし、導入後の成功支援を担当
   • 継続率・拡大売上に貢献
4. マーケティングへの転換
   • 顧客インサイトを活かし、コンテンツ企画やリード獲得施策を担当
   • BtoBマーケティングの実務経験者として重宝される
5. セールスイネーブルメント・営業企画
   • 営業組織全体の生産性向上を支援
   • ツール導入、研修企画、プロセス改善を担当

転職市場での優位性を高めるポイント

• 具体的な成果（商談化率、達成率など）を数値で示せるようにする
• データ活用・AI活用の経験を積極的にアピールする
• 立ち上げ経験や改善施策の推進経験を具体的に語れるようにする

マネージャー・経営層を目指すための成長ロードマップ

インサイドセールスから経営層を目指す道も、十分に開かれています。

キャリアステージ別のロードマップ

各ステージで意識すべきこと

• 担当者時代：自分の強みを見つけ、再現性のある成功パターンを確立する
• リーダー時代：自分の成功パターンを言語化し、他者に伝える力を磨く
• マネージャー時代：組織全体を俯瞰し、仕組みで成果を出す視点を持つ

本シリーズ第7章「マネジメントと人材育成」、第8章「採用とチームビルディング」も、キャリアアップを目指す方にとって参考になる内容です。

未来を見据えた「今」の立ち上げ・運用で押さえるべきポイント

ここまで2030年の未来像を描いてきましたが、重要なのは「今」の行動です。未来を見据えながら、現在の立ち上げ・運用に活かせる具体的なポイントを解説します。

将来の拡張性を見据えたKPI設計と組織設計

立ち上げ時のKPI設計や組織設計は、将来の拡張性を意識することが重要です。

KPI設計のポイント

組織設計のポイント

• スモールスタート、スケールアップ設計：最初は少人数でも、拡大時の組織像を描いておく
• 役割の柔軟性：固定的な役割分担ではなく、状況に応じて柔軟に対応できる体制
• データ基盤の先行投資：後からの統合は困難なため、最初からデータ連携を意識

テクノロジー導入の優先順位と段階的アプローチ

テクノロジー導入は、一度に全てを実現しようとせず、段階的に進めることが現実的です。

導入優先度の考え方

優先度高（立ち上げ時から導入）

• CRM/SFA（顧客・商談情報の一元管理）
• 通話システム（録音・分析機能付き）
• Web会議ツール

優先度中（運用安定後に導入）

• MAツール（マーケティングとの連携強化）
• AIによるリードスコアリング
• 商談支援ツール

優先度低（組織成熟後に導入）

• 高度な予測分析ツール
• AIによる自動応答システム
• 統合型セールスエンゲージメントプラットフォーム

段階的導入の進め方

1. フェーズ1（0〜6ヶ月）：基盤ツールの導入と運用定着
2. フェーズ2（6〜12ヶ月）：データ蓄積と基本的な分析の開始
3. フェーズ3（1〜2年）：AI活用・高度な分析の導入
4. フェーズ4（2年〜）：統合プラットフォームへの移行

人材育成プログラムに組み込むべき未来志向の要素

人材育成プログラムにも、未来を見据えた要素を組み込むことが重要です。

従来の育成プログラム内容

• 製品知識の習得
• トークスクリプトの練習
• ロールプレイング
• 先輩同行・OJT

追加すべき未来志向の要素

1. データリテラシー研修
   • 自分の活動データを分析する方法
   • データに基づく改善仮説の立て方
2. AIツール活用研修
   • 生成AIの効果的な活用方法
   • AIの限界と人間が介入すべきポイント
3. コンサルティングスキル研修
   • 顧客のビジネス理解の深め方
   • 課題発見・解決策構築の手法
4. 変化適応力の育成
   • 新しいツール・手法への積極的な挑戦
   • 失敗から学ぶマインドセットの醸成

本シリーズ第7章「マネジメントと人材育成」で解説したスキルマップ設計と合わせて、未来志向の育成プログラムを構築してください。

変化に強い営業組織をつくるための課題と解決手法

変化に強い組織をつくるためには、いくつかの課題を乗り越える必要があります。

よくある課題と解決手法

変化に強い組織の特徴

• 学習する組織：失敗を責めず、学びに変える文化
• 実験する組織：小さな実験を繰り返し、効果的な手法を見つける
• 共有する組織：成功も失敗もオープンに共有し、組織全体で学ぶ
• 適応する組織：外部環境の変化を敏感に察知し、柔軟に対応する

まとめ：2030年に向けてインサイドセールス組織が取るべきアクション

本記事では、2030年のインサイドセールス組織像を予測し、今の立ち上げ・運用に活かせる示唆を提供しました。

明日から始められる3つの具体的ステップ

未来を見据えながら、今日から実践できるアクションを3つ提案します。

SalesGridが提唱する「科学的営業組織」の未来像

SalesGridは、「営業を科学し、成果を最大化する」というタグラインのもと、データと科学的アプローチに基づく営業組織の構築を支援しています。

2030年に向けて、私たちが描く「科学的営業組織」の姿は、以下の通りです。

科学的営業組織の5つの特徴

1. データに基づく意思決定：感覚や経験ではなく、データに基づいて戦略を立案・実行する
2. AI・テクノロジーの戦略的活用：AIを使いこなし、人間の価値を最大化する
3. 顧客価値の最大化：単なる商談化ではなく、顧客のビジネス成功に貢献する
4. 継続的な学習と改善：変化に適応し、常に進化し続ける
5. 体系化された知見の共有：個人のノウハウを組織の資産として体系化・共有する

本シリーズ「インサイドセールス立ち上げ完全ガイド」は、この科学的営業組織の構築を支援するために企画されました。第1章から第10章まで、立ち上げから運用、拡大、そして未来への展望までを包括的に解説しています。

ぜひ、シリーズ全体を通じて学びを深め、自社のインサイドセールス組織の構築・改善にお役立てください。

よくあるご質問

質問：インサイドセールスの将来性は本当にあるのでしょうか？AIに仕事を奪われませんか？

回答：インサイドセールスの将来性は非常に高いと言えます。確かにAIによる自動化は進みますが、それは定型的な業務に限られます。顧客との信頼関係構築、複雑な課題の理解と解決、創造的な提案設計など、人間にしかできない領域は残り続けます。むしろ、AIを活用することで生産性が向上し、より付加価値の高い業務に集中できるようになるため、インサイドセールス人材の市場価値は上昇すると予測されています。求人データを見ても、インサイドセールス関連の求人は増加傾向にあり、特にAI活用スキルを持つ人材への需要は高まっています。

質問：2030年に向けて、今から身につけておくべきスキルは何ですか？

回答：優先的に身につけるべきスキルは3つあります。第一に「データリテラシー」です。自分の営業活動データを分析し、改善点を見つけ出す力は必須になります。第二に「AI活用スキル」です。生成AIをはじめとするAIツールを使いこなし、業務効率を高める力が求められます。第三に「コンサルティング力」です。顧客のビジネスを深く理解し、課題解決に伴走するスキルは、AIには代替されにくい人間ならではの価値です。これらのスキルは、日々の業務の中で意識的に実践することで段階的に習得できます。

質問：インサイドセールスからのキャリアパスにはどのような選択肢がありますか？

回答：インサイドセールスからは多様なキャリアパスが開かれています。代表的なものとして、フィールドセールスへの移行、インサイドセールスマネージャーへの昇進、カスタマーサクセスへの転換、マーケティングへの転換、セールスイネーブルメント・営業企画への移行などがあります。特に、データ活用やAI活用の経験を積んだインサイドセールス経験者は、転職市場でも高い市場価値を持ちます。どのキャリアパスを選ぶかは、自身の強みや志向によりますが、いずれのパスにおいても、インサイドセールスで培った顧客理解力やデータ分析力は大きな武器になります。

質問：小規模な組織でも、AI活用やデータドリブンな組織は実現できますか？

回答：小規模な組織でも十分に実現可能です。むしろ、小規模だからこそ意思決定が早く、新しいツールや手法の導入がしやすいというメリットがあります。最初から大規模な投資をする必要はありません。まずは無料または低コストのツール（生成AI、スプレッドシートでのデータ分析など）から始め、効果を確認しながら段階的に高度化していくアプローチが現実的です。重要なのは、データを蓄積・分析する習慣を組織として持つことです。1人から始めても、その習慣が定着すれば、組織が拡大した際にスケールできます。

質問：未来を見据えた組織設計をするために、立ち上げ時に特に注意すべき点は何ですか？

回答：立ち上げ時に特に注意すべき点は3つあります。第一に「データ基盤の整備」です。後からデータを統合・分析するのは困難なため、最初からCRMへの入力ルールを明確にし、必要なデータを漏れなく蓄積する体制を整えましょう。第二に「拡張性を意識したツール選定」です。現時点で必要な機能だけでなく、将来の連携や拡張を見据えてツールを選定することが重要です。第三に「人材育成プログラムへの未来志向の組み込み」です。製品知識やトークスクリプトだけでなく、データ分析やAI活用のスキルも育成プログラムに含めることで、変化に強い組織を構築できます。

SalesGrid 編集部

「進化する営業が事業成長を彩る」をテーマに掲げるSalesGrid編集部は、BtoB営業の未来を切り拓くメディアを運営。AIやチームビルディングを含む幅広いトピックで、営業の可能性を多元的に探求し、成果を追求するすべての営業パーソンを支援します。