1. なぜフィードフォワードが注目されるのか

営業の現場ではこれまで、商談や施策の「振り返り＝フィードバック」が当たり前でした。

もちろん過去を正しく見直すことは大切ですが、変化のスピードが速い今の市場では「過去の正解」にこだわりすぎると、次の一手が遅れてしまうリスクがあります。

そこで注目されているのが、フィードフォワード（feedforward）という考え方です。

これは「過去を振り返る」のではなく、これからどう動くかに焦点を当てるアプローチ。

未来の行動を設計し、次のチャンスをより良いものにしていくための技法です。

例えるなら

• フィードバックは鏡：自分たちの姿を正しく映し出すもの
• フィードフォワードは地図：これから進むルートを描くもの

AIが使える今だからこそ、この「地図」を描く力は飛躍的に高められます。

AIが複数の選択肢やシナリオを提示し、人はその中から現実に即した最適な道を選ぶ。

そんな分業が、これからの営業現場で成果を伸ばすカギになってきています。

2. フィードバックとの違い

フィードフォワードを理解するうえで欠かせないのが、従来のフィードバックとの比較です。

両者は似た言葉ですが、その役割はまったく異なります。

• フィードバックは「過去の出来事を振り返り、改善点を見つける」ためのもの。
• フィードフォワードは「未来の行動をどう設計するか」に集中するもの。

営業においては、振り返りで課題を見つけるだけでは成果につながりません。

大切なのは、次の商談や施策でどう動くかを具体的に描き、実行に結びつけることです。

つまり、フィードバックとフィードフォワードはどちらか一方ではなく、両輪で回してはじめて組織が強くなる存在だといえます。

フィードバックとフィードフォワードの比較表

観点	フィードバック	フィードフォワード
主な対象	過去の事実・結果	これからの行動・選択肢
起点の問い	「何が起きた？なぜ？」	「何を目指す？どう動く？」
トーン	評価・是正	可能性・選択肢・約束
時間軸	振り返り・改善	予見・設計・実験
成果物	改善点・学び	次回アクション・仮説群
AIの使いどころ	事実要約、原因候補の列挙	案の創出、シナリオ比較、行動化

3. 営業現場にフィードフォワードを導入する意義

営業の成果は「次の一歩」で決まります。

たとえ振り返りで課題を把握しても、それを次にどうつなげるかが明確でなければ、改善は形だけで終わってしまいます。

フィードフォワードを取り入れることで、営業現場には次のようなメリットが生まれます。

3-1. 商談成果を「未来設計」から逆算できる

従来は「商談後に改善点をまとめる」ことが多かったですが、フィードフォワードでは次回どう動けば勝てるかを前倒しで設計します。

例えば、顧客の課題や決裁プロセスをもとに、次回の提案パターンをAIに複数生成させ、その中からチームで最適案を選ぶ。

これにより、次の商談はすでに成功への地図を持った状態で臨めるわけです。

3-2. 若手育成・OJTにおける「理想像」を描かせる問い

若手営業にとって、単なる反省よりも「どうなりたいか」を描き、そこから逆算する方が行動に移しやすいものです。

例えば、1on1で「理想の先輩営業像は？」と問い、その回答をAIに分解・具体化させる。

すると、日々の行動チェックリストが自然と出来上がります。

これにより、育成の場でも「未来から現在をデザインする」思考が根付きやすくなります。

3-3. 組織全体に「前進思考」を根付かせる

フィードバックだけだと、どうしても「反省会」になりがちです。

フィードフォワードを組み込むと、会議の雰囲気が前向きにシフトします。

• 反省：ミスの再発防止
• 前進：次の成功条件の設計

両方を組み合わせることで、成果に直結するサイクルが営業現場に定着します。

4. フレームワークを未来読み替えして使う

フィードフォワードを現場で実践する際、ゼロから新しい方法を作る必要はありません。

既存のフレームワークを「未来志向」に読み替えることで、営業活動にすぐに取り入れることができます。

4-1. OODAループを前倒しで回す

OODA（Observe→Orient→Decide→Act）は本来「状況を観察して判断し、素早く行動に移す」フレームですが、これをフィードフォワード的に使うと

• Observe（観察）：AIに商談ログやKPIを要約させ、前回の事実を即整理
• Orient（方向づけ）：AIに複数の次回仮説を生成させる
• Decide（決定）：人が最適案を選び、実行条件を固める
• Act（行動）：短いスパンで実行→直後に再度OODAを回す

つまり「実行の前に未来案を描いておく」運用を取り入れることで、会議の場自体が1サイクルのOODAになります。

4-2. GROWモデルはGoalとWay Forwardを強調

GROW（Goal→Reality→Options→Way Forward）はコーチングで有名な枠組みです。

フィードフォワード型に使うなら

• Goal：ゴールを「数値＋期限」で明確化
• Reality：現状確認は最小限にとどめる
• Options：AIに「3〜5通りの選択肢」を出させる
• Way Forward：行動の責任者・期限・評価基準を決めて締める

特に営業1on1や育成の場面では、Goal→Way Forwardの直線を意識して短時間で行動に落とすのがポイントです。

4-3. フィードフォワード面談（Goldsmith提唱）

マーシャル・ゴールドスミス氏が提唱した面談手法では、過去への批判や反省は避け、未来の改善行動にのみフォーカスします。

営業現場に適用すると、

• 「もっと〜すべきだった」ではなく「次はこう動こう」
• 「できなかった理由」ではなく「できるようにする方法」

といった言葉選びに変えることが重要です。

AIを活用すれば、ポジティブな言い回しや前進を促す質問リストを生成でき、面談の質が安定します。

5. フィードフォワード型アプローチ

フィードフォワードを営業現場で使いやすくするために、いくつかの型を持っておくと便利です。

ここでは代表的な5つのアプローチ手法を紹介します。

5-1. バックキャスティング

ゴールから逆算して行動を設計する手法

営業においては「半年後の理想状態（契約数、顧客像）」を先に描き、そのために「今週・来週でやるべき小ステップ」を逆算して明確化します。

例：新規開拓50件受注→今週は仮説ターゲット10件への打診から始める

5-2. NBA（Next Best Action）

状況に応じて次に取るべき最適な一手を提示する考え方

AIを使えば、商談ログや顧客情報をもとに「今取るべき行動」を複数案で示してくれます。

例：次回訪問か、資料送付か、上位決裁者への紹介依頼か、の3パターンを即比較

5-3. プレモル×プロモル

事前に失敗原因を洗い出す「プレモル（Pre-mortem）」と成功条件を整理する「プロモル（Pro-mortion）」をセットで考える方法

• プレモル：次回商談が失敗するとしたらなぜか？
• プロモル：成功させるための必須条件は何か？

この両面をAIにリスト化させると、抜け漏れのない事前準備が可能になります。

5-4. Way-Forward質問集

未来を描かせるための問いを体系化するアプローチ

特に若手営業やOJTで有効です。

• 「理想の先輩像に近づくために、今週できることは？」
• 「次の商談で必ず試したい1つの行動は何？」

AIを使えば、こうした問いを業界別・場面別に自動生成できます。

5-5. マイクロ実験

短期間で小さな検証を繰り返す方法

72時間単位で「仮説→実行→検証」を回すと、失敗コストを抑えつつ成果の種を早く見つけられます。

例：メール件名3パターンをABテスト→反応の高い切り口を次回商談トークに応用

6. 営業現場の実践イメージ

フィードフォワードは「知識」で終わらせず、実際の営業活動の場に組み込むことで力を発揮します。

ここでは典型的な3つの実践シーンを取り上げます。

6-1. 商談前レビュー：「次回こう動こう」を決め切る

過去の商談を振り返るだけでは不十分です。

次回の一手を具体的に決めることが成果につながります。

• AIに商談ログを要約させ、課題・期待・リスクを整理
• 「アプローチ案×3」を生成（訴求軸・想定反論・クロージング仮説）
• チームで比較→最適案を1枚のトークシートに落とし込む

結果、商談の場に「地図」を持ち込めるようになり、迷いが減ります。

6-2. 新規施策立ち上げ：仮説をマイクロ実験化する

新しい施策は失敗リスクも高いですが、フィードフォワードを使えば小さく検証→早く学ぶ流れを作れます。

• AIに「ターゲット×訴求×チャネル」組み合わせを複数案生成させる
• 72時間単位のマイクロ実験に分解（例：メールABテスト）
• 成功基準と撤退ラインを先に決める

こうすることで、施策会議が「未来を語って終わる場」から「実験を決める場」に変わります。

6-3. 若手育成・1on1：理想像から逆算させる

若手営業には「反省」よりも「理想からの逆算」が刺さります。

• 1on1で「理想の先輩像」を言語化させる
• それをAIに分解させ、日々の行動特性リストに変換
• 週次で「やめる／続ける／増やす」をAI支援でチェック

これにより、上司が説教しなくても、本人が自分で未来を描き、行動を更新する仕組みが作れます。

7. AI活用の焦点 案を広げ、筋を選ぶ

フィードフォワードを支えるのは、選択肢を広げて、最適な筋を選ぶ力です。

AIはまさにこの部分を強化してくれます。

7-1. 複数案の生成で「思考の幅」を広げる

営業担当者が一人で考えると、どうしてもアイデアは限定的になりがちです。

AIに任せれば、

• 「訴求パターンA/B/C」
• 「クロージングシナリオ3種」
• 「顧客の反論と切り返し例10個」

といった複数案を一度に並べられます。

人はその中から採点し、もっとも実行可能なものを選ぶだけで済むのです。

7-2. シナリオ比較でリスクとリターンを見える化

「どの方向性が良いのか」ではなく、それぞれにどんなリスクとリターンがあるのかを把握することが重要です。

AIなら、各シナリオを比較表に整理してくれます。

• 成功確率（相対）
• 想定される障害
• 必要なエビデンス
• 撤退条件

この整理があるだけで、意思決定が圧倒的に早くなります。

7-3. シミュレーションQAで事前演習

営業現場でよくあるのが「想定外の反論で固まる」ケース。

AIに「もし◯◯と言われたら？」を事前に投げておけば、想定問答集を短時間で作れます。

• 例：20の反論パターンを想定
• 各反論への3行トークを生成
• チームでカード化→朝礼やロールプレイで反復

これにより、実戦の場で動じない「準備済みの余裕」が生まれます。

8. よくある落とし穴と回避策

フィードフォワードは前向きで魅力的な手法ですが、運用を誤ると「盛り上がっただけで終わる会議」になりかねません。

ありがちな落とし穴と、その回避策を整理しておきましょう。

落とし穴1：抽象論で終わってしまう

• 兆候：「頑張ろう」「意識してみよう」で会議が閉じる
• 回避策：AIに「次の72時間でやるべき行動リスト」を生成させ、担当者・期限・成果基準を必ず明示する

落とし穴2：理想ばかり語って実行されない

• 兆候：未来のビジョンは語られるが、翌週には忘れられている
• 回避策：AIに「マイクロ実験プラン」を作らせ、期間・規模を明確化。あわせて撤退条件も決めておく

落とし穴3：KPIと切り離される

• 兆候：「良い話だった」で終わり、成果指標につながらない
• 回避策：会議の冒頭で必ず「今追っているKPI」をAIに整理させ、議論をその指標とリンクさせる

落とし穴4：反論で詰まる

• 兆候：顧客から想定外の質問が出ると沈黙する
• 回避策：AIに「想定反論20パターン＋切り返し3行トーク」を事前生成させ、営業チームの共通カードに落とし込む

落とし穴5：属人的になってしまう

• 兆候：ベテランの勘と経験に頼りすぎて再現性がない
• 回避策：会話ログをAIで整理→「型化」して共有。全員が同じ1枚のトークシートを使える状態をつくる

9. 業界別の応用イメージ

フィードフォワードの考え方は、どの業界の営業現場でも活かせます。

ただし重点の置き方やAIの使い方は業界によって少しずつ異なります。

ここでは代表的な4業界での応用例を紹介します。

IT・SaaS業界

SaaS営業ではトライアルから本契約への移行が肝心です。

• 応用ポイント：オンボーディングプロセスを「地図化」し、AIに分岐シナリオ（メール／アプリ内通知／ハンズオン）を生成させる
• 効果：顧客ごとの利用状況に応じたNext Best Actionを即座に描ける

製造業

製造業では品質や納期など制約条件が多いため、商談では「ROIの証明」が重要になります。

• 応用ポイント：AIにROI試算やリードタイム改善の証拠をリストアップさせる
• 効果：次回提案の根拠資料を事前にそろえ、意思決定を早められる

不動産業

内見から契約に至るまで、顧客の心理的ハードルが高いのが特徴です。

• 応用ポイント：AIに「不安要素（例：価格・比較・周辺環境）」を抽出させ、内見脚本に反映
• 効果：営業担当者が「次にどの感情を動かすか」を明確に把握できる

小売・EC業界

消費者行動が日ごとに変わりやすい分野です。

• 応用ポイント：AIにNBA（Next Best Action）の訴求軸（価格／在庫／限定感／UGC）を日替わりで生成させる
• 効果：短サイクルのABテストで勝ち筋を早く見極められる

10. 鏡と地図を両輪に

営業現場における「フィードバック」と「フィードフォワード」は、どちらか一方で十分というものではありません。

• フィードバックは鏡：現状を正しく映し出し、学びを得るもの。
• フィードフォワードは地図：未来の行動を設計し、前に進むルートを描くもの。

AIはこの「地図づくり」を強力にサポートしてくれます。

複数のシナリオを一度に生成し、リスクとリターンを比較し、短期間の実験計画まで整えてくれる。

営業担当者はその中からもっとも現実に合った道を選び、実行に集中すればよいのです。

こうした分業が当たり前になると、営業チームは反省から学び、未来を設計し、実行して検証するといった止まらない前進のサイクルを回せるようになります。

鏡と地図を両輪に。AIが描く未来の選択肢を武器に、人が成果に直結する道を選び抜く。

それが営業現場におけるフィードフォワードの真価といえるでしょう。