2026.08.04

営業の生成AI活用ガイド｜商談準備・提案・議事録のプロンプト例

keisuke

「これからは営業も生成AIを使おう」──そう言われても、目の前の商談を前に、どこにどう使えばいいのか手が止まってしまう。そんな経験はありませんか。

ツールは契約した。アカウントも配られた。けれど、いざ商談準備を始めると、結局これまで通り自分で調べ、自分で資料をつくっている──。一方で、うまく使いこなしているチームは着実に成果を出し始めています。差がついているのは「AIの性能」ではありません。どの業務に、どう使うかを決めているかどうかです。

この記事では、商談準備・提案・議事録・フォローメールといった営業の日常業務ごとに、明日からそのまま試せるプロンプト例を紹介します。あわせて「AIに任せる仕事」と「人が担う仕事」の線引きも整理します。読み終えたときには、自分のどの業務から始めればいいかが具体的に見えているはずです。

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「どのAIツールを、どの業務に入れるか」を先に決めておくと、この記事のプロンプトは一気に使いやすくなります。6カテゴリのAIツールを20項目でスコアリングし、主要22ツールの一覧まで収録した比較チェックシートを無料で配布しています。

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営業の生成AI活用が進まないのは、「丸投げ」で考えているからです
業務別・明日から使える生成AIプロンプト
プロンプトの精度を上げる4つのコツ
使う前に決めておきたい、AI活用のルール

営業の生成AI活用が進まないのは、「丸投げ」で考えているからです

AI活用が「便利そうだけど使えていない」で止まってしまう最大の原因は、AIに仕事を丸ごと渡そうとしていることにあります。

「商談準備をAIにやらせる」「提案書をAIに書かせる」と考えると、出てくるアウトプットは当たり障りのない一般論になりがちです。そのまま使えないので、結局「AIは使えない」と判断してしまう。これは、AIの限界ではなく、任せ方の設計ができていないために起きています。

生成AIには、明確に得意な仕事と苦手な仕事があります。

AIが得意な仕事	人が担うべき仕事
情報を集めて要約する（企業リサーチ・記事整理）	集めた情報から「この顧客に効く仮説」を選ぶ
たたき台を高速で量産する（提案構成・メール文面）	たたき台に自社の強み・顧客の温度感を織り込む
決まった形式に整える（議事録・CRM入力メモ）	商談の場で顧客の本音を引き出す
抜け漏れをチェックする（質問リスト・確認事項）	目の前の相手を見て、次の一手を決める

この表を一言でまとめると、AIは「作業」を速くし、人は「判断」に集中する、という役割分担です。実際、AIの営業活用でも、完全自動より「AIが下調べや下書きをして、人が判断する」進め方（human-in-the-loop）のほうが成果が高いという調査結果が出ています。

つまり、AIに全部やらせるのではなく、業務を工程に分解し、作業工程だけをAIに渡す。これが活用の出発点です。次の章では、その「渡し方」を業務別のプロンプトとして具体化します。

業務別・明日から使える生成AIプロンプト

ここからは、営業の代表的な5つの業務について、そのまま試せるプロンプト例を紹介します。いずれも、「役割・前提・出力形式」を指定するのが共通のコツです（詳しくは次章）。まずは自分がいちばん時間をかけている業務から一つ選んで試してみてください。

① 商談前リサーチ：情報収集と要約を任せる

商談前の企業研究は、時間がかかるわりに「調べただけ」で終わりがちな工程です。ここはAIの得意分野です。

プロンプト例：

「あなたはBtoB営業の商談準備を支援するアシスタントです。次の企業について、初回商談前に押さえるべき情報を整理してください。①事業概要と主力サービス、②直近のプレスリリースや動きから読み取れる課題仮説、③商談で確認したい質問案を3つ。出力は箇条書きで、事実と仮説を分けて記載してください。企業名：〇〇株式会社」

ポイントは、最後の「事実と仮説を分けて」という一文です。AIは事実と推測を混ぜて自信ありげに書くことがあるため、線引きを指定しておくと、そのまま鵜呑みにする事故を防げます。出てきた仮説のうち「この顧客に効きそうなもの」を選ぶのは、あなたの仕事です。

商談準備そのものの型を体系的に押さえたい方は、商談の事前準備の進め方もあわせてご覧ください。

② 提案・企画構成の壁打ち：たたき台を量産する

ゼロから提案の骨子を考えるより、AIにたたき台を複数出させて、そこから選ぶほうが速く、視点も広がります。

プロンプト例：

「次の顧客課題に対する提案の構成案を、切り口を変えて3パターン作成してください。各パターンは『現状の課題→原因→解決の方向性→期待できる変化』の流れで、見出しレベルの骨子だけで結構です。顧客課題：〇〇（例：新規リードは取れるが商談化率が低い）」

3パターン出させるのがコツです。1つだと「それっぽい正解」に見えて思考が止まりますが、複数並ぶと「この顧客ならBの切り口だな」と選ぶ思考に切り替わります。自社ならではの強みや、その顧客特有の事情を足していくのは、ここからが人の出番です。

③ 議事録・要約とCRM入力：記録を仕組みにする

商談後の議事録づくりやCRMへの入力は、後回しになりやすく、情報がメンバーの頭の中に埋もれる原因になります。文字起こしメモを渡して整形させるだけで、負担が大きく減ります。

プロンプト例：

「以下の商談メモを、社内共有用の議事録に整理してください。項目は『①決定事項、②顧客の課題・要望、③ネクストアクションと期限、④次段階へ進む判断材料になりそうな発言』の4つ。事実に基づき、簡潔にまとめてください。メモ：〜」

④の「次段階へ進む判断材料になりそうな発言」を入れておくと、単なる記録が「次の商談の設計材料」に変わります。誰がやっても同じ粒度で記録が残る状態は、商談を再現できるチームの土台になります。記録・共有をチームの型にする考え方は、商談プロセスの設計手順と管理で詳しく解説しています。

④ フォローメール：一次ドラフトを速く

フォローの遅れは失注の一因ですが、丁寧に書こうとするほど手が止まります。AIに一次ドラフトを書かせ、人が温度感を調整するのが現実的です。

プロンプト例：

「次の商談内容を踏まえ、お礼とネクストアクション確認のフォローメールを作成してください。トーンは丁寧かつ簡潔に、本文は250字以内。相手が次のアクションを取りやすいよう、日程候補や確認事項を1つに絞ってください。商談内容：〜」

AIが出すメールは整ってはいますが、やや無機質になりがちです。相手が商談で見せた反応や、雑談で触れた話題を一文足すだけで、ぐっと自分の言葉になります。

⑤ ヒアリング設計：質問の抜け漏れをなくす

商談で最も成果を左右するのはヒアリングですが、準備なしで臨むと質問が場当たりになります。AIに質問案を用意させておくと、当日の余裕が変わります。

プロンプト例：

「次の顧客に対する初回商談のヒアリング質問を設計してください。『現状把握→課題の深掘り→課題を放置した場合の影響→理想像』の順に、各2問ずつ。相手が答えやすい具体的な問いにしてください。顧客情報：〜」

この「現状→課題→影響→理想」の流れは、SPIN営業の質問設計と同じ構造です。フレームワークを知らなくても、この順番でAIに質問を出させるだけで、深掘りできるヒアリングの型になります。ただし、当日その場で相手の答えに合わせて質問を変えていくのは、AIには代われない人の仕事です。

プロンプトの精度を上げる4つのコツ

同じAIでも、指示の出し方で結果は大きく変わります。うまくいかないときは、次の4点を見直してみてください。

役割を与える： 冒頭で「あなたはBtoB営業を支援するアシスタントです」と役割を指定すると、回答の前提がそろいます。
前提情報を渡す： 顧客の業種・規模・これまでの経緯など、判断材料を具体的に添える。情報が薄いと、答えも一般論になります。
出力形式を指定する： 「箇条書きで」「3パターン」「250字以内」「表で」など、形を決める。後工程で使いやすくなります。
一度で完成させない： 出てきた結果に「もっと具体的に」「別の切り口で」と対話を重ねる。AIは壁打ち相手として使うと真価を発揮します。

この4つは、一言でいえば「丸投げをやめて、良い上司のように指示を出す」ことです。部下に仕事を頼むときと同じで、背景と期待する形を伝えるほど、返ってくる質は上がります。

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プロンプトの型が決まったら、次は「どのツールで回すか」です。自社の課題チェックから、6カテゴリ×20項目の加重スコアリング、導入判断12項目とROI試算までを1つのExcelにまとめた比較チェックシートを無料で配布しています。

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使う前に決めておきたい、AI活用のルール

AIを日常業務に取り入れるなら、始める前にチームで最低限のルールを決めておくと安心です。トラブルの多くは、事前の一言で防げます。

機密情報を入れない： 顧客名や未公開情報を、そのまま外部のAIサービスに入力しない。匿名化するか、社内で契約したセキュアな環境を使う。ここは事故に直結するため、最優先で線引きします。
必ず人がレビューする： AIが出した文面・分析は、そのまま送らない・提出しない。事実確認と温度感の調整は人が行う前提で使います。
依存しすぎない： AIは作業を速くする道具であって、営業スキルそのものを代替しません。特に若手は、AIに頼りきると「なぜそうするか」を考える機会を失いがちです。考える工程は残す、という意識を持っておきます。

こうしたルールは、堅苦しく管理するためではなく、安心してアクセルを踏むために決めておくものです。線引きが明確なほど、現場は迷わずAIを使えます。

まとめ：AIは「型化」を助ける道具。設計するのは人です

営業の生成AI活用は、「AIに何をやらせるか」ではなく、「どの作業工程を渡し、どの判断を自分が握るか」を決めることから始まります。