1. 営業はモノ売りから課題解決へ

営業の世界は、この数十年で大きく変わってきました。

かつては「モノを売る」ことが営業の主役。

製品のスペックや価格を比較し、どれだけ安く・早く・多く売れるかが評価軸でした。

ところが今や、顧客は情報を自ら調べ、機能比較や価格検討を済ませた状態で商談に臨みます。

つまり営業側に求められるのは、単なる説明ではなく「自社の課題に対して最適な解決策を提示してくれる存在」になることです。

この転換を象徴するのが「ソリューション営業」です。

ソリューション営業では、顧客が抱える課題や背景を丁寧に引き出し、それに最適な解決策を組み立てて提案します。

単なる商品紹介ではなく、顧客が「こうありたい」という理想像に近づくための橋渡しをするのが役割です。

ここでポイントとなるのが、顧客の購買行動との重なりです。

顧客側は「課題を認識→解決策を比較→合意・導入」という流れをたどります。

一方で、営業は「課題発見→要件化→提案→合意形成」と進めます。

この2つのプロセスが噛み合わなければ商談は前に進みません。

営業プロセスと顧客購買プロセスの対応

ソリューション営業は、この「営業プロセス」と「顧客購買プロセス」を接続するための考え方でもあるのです。

本記事では、このソリューション営業を改めて整理しつつ、現代のAIを活用することで「課題抽出から提案設計、合意形成までをどう強化できるか」を具体的に解説していきます。

2. ソリューション営業とは？

ソリューション営業は、1980〜90年代のアメリカで体系化された営業手法です。

背景には、製品やサービスそのものの差別化が難しくなり、「顧客が何を解決したいのか」を中心に営業活動を組み立てる必要が出てきた、という市場の変化がありました。

従来型の営業（いわゆるモノ売り）では、製品の性能や価格を並べて「どうですか？」と迫るのが基本でした。

しかしソリューション営業では逆です。

まず顧客が抱える課題を明らかにし、その解決策として自社の製品・サービスをどう組み合わせるかを設計していきます。

ここで重要なのは「製品が主役ではなく、顧客の課題が主役」という点です。

特徴を整理すると以下のようになります。

👉 ヒアリング重視

顧客が言葉にしていない潜在的な課題まで掘り下げる。

👉 複合提案

単一商品ではなく、サービス・体制・運用サポートを組み合わせたパッケージで提案。

👉 長期的関係構築

受注で終わらず、導入後の定着・成果までを視野に入れる。

この考え方は、後に登場する「コンサルティング営業」「バリューセリング」「インサイトセールス」などの営業思想にもつながっていきます。

いわば解決志向型アプローチの出発点がソリューション営業だと言えるでしょう。

モノ売り vs ソリューション営業

このように、ソリューション営業は「顧客の課題を中心に据える」というシンプルながら強力な思想を持っています。

ただし実際の現場では、課題発見や要件整理に膨大な時間がかかり、営業担当者の力量や経験に大きく依存するのも事実です。

3. プロセスの基本構造

ソリューション営業の強みは、「顧客課題を中心に据えた一連のプロセス」を持っている点にあります。

単なる製品説明ではなく、顧客との対話を通じて課題を深掘りし、その上で最適な解決策を設計していく流れが特徴的です。

基本のプロセスは次のように整理できます。

1. 課題発見（Discovery）

• 顧客が抱える表面的な要望だけでなく、背後にある真の課題を掘り下げる。
• 顧客自身も気づいていない「潜在課題」を明らかにすることが肝。

2. 要件整理（Diagnosis / Requirements）

• 抽出した課題を「機能要件」「非機能要件」「制約条件」といった整理された形に落とし込む。
• この段階での定義が曖昧だと、後の提案がズレやすい。

3. 解決策提案（Design & Proposal）

• 製品やサービスを組み合わせ、顧客の状況に最適化した「ソリューション」を設計する。
• 単なるカタログの寄せ集めではなく、「課題とゴールに対してどう効くか」を明確に示す必要がある。

4. 合意形成（Consensus Building）

• 複数の関係者（経営、現場、IT、法務など）が登場する場面。
• それぞれの立場の懸念点を把握し、合意の階段を一段ずつ登らせるプロセス。

落とし穴と注意点

⚠️ 課題の誤認

顧客の「言っている課題」をそのまま受け取ると、本質から外れてしまうケースが多い。

症状（例：納期遅れ）と原因（例：工程の情報伝達不足）を区別できるかが鍵。

⚠️ 要件定義の曖昧さ

目的・優先順位・制約条件を曖昧にしたまま進めると、提案が刺さらないものになりやすい。

⚠️ 関係者マップの取りこぼし

決裁権限のある人物や、影響を受ける現場のキーパーソンを把握していないと、最終段階で「待った」がかかる。

こうしたプロセスは理想的ですが、現場では「課題発見に時間がかかりすぎる」「要件整理が属人化する」といった課題も多く見られます。

4. AIで強化するソリューション営業

ソリューション営業は「課題を発見し、解決策を設計する力」が核にあります。

しかし現場では、膨大なヒアリングメモや複雑な要件、関係者ごとの反論や懸念を一人で整理するのは負荷が大きく、どうしても属人化しがちです。

ここにAIを組み込むことで、営業プロセスを効率化し、チーム全体で解決志向を共有できるようになります。

以下は、典型的なプロセスとAIの活用ポイントを対応させたものです。

1. 課題発見（Discovery）

🤖 AIの役割

• 議事録や顧客メールを自動で要約し、課題カテゴリ（コスト・品質・納期・人材など）に分類。
• 業界ニュースや外部データを取り込み、顧客の潜在課題を補足。

✅ 効果：表面的な要望だけでなく、潜在的な本当の困りごとを見つけやすくなる。

📌 プロンプト例

この顧客ヒアリング内容を整理し、課題カテゴリ別に分類してください。

また、潜在的なリスクや見落とされがちな問題も推測してください。

2. 要件整理（Requirements）

🤖 AIの役割

• 抽出した課題を「必須／望ましい／不要」に整理（MoSCoW法など）。
• 制約条件や非機能要件（セキュリティ、拡張性、運用負荷）を自動で補完。

✅ 効果：要件定義の曖昧さを解消し、提案のブレを防ぐ。

📌 プロンプト例

以下の課題をMoSCoW法で整理し、非機能要件も付け加えて表にまとめてください。

3. 解決策提案（Design&Proposal）

🤖 AIの役割

• 過去の成功事例や業界ベンチマークをもとに複数の提案パターンを生成。
• 「保守的」「標準」「攻め」の3案比較など、意思決定を促す材料を整える。

✅ 効果：属人化しがちな提案の叩き台を標準化できる。

📌 プロンプト例

製造業の購買部門向けに、課題Xに対応するソリューション提案例を「保守的／標準／攻め」の3案で出してください。

それぞれの費用感・リスクも併記してください。

4. 合意形成（Consensus Building）

🤖 AIの役割

• 関係者ごとの立場別懸念点をリスト化。
• 想定反論に対する回答シナリオを用意。

✅ 効果：法務・現場・経営など、異なる部門の視点を事前にシミュレーション可能。

📌 プロンプト例

経営・現場・IT・法務の各立場からの反論を想定し、それぞれに対する根拠と譲歩ラインをまとめてください。

5. 導入・定着（Adoption&Expansion）

🤖 AIの役割

• 導入スケジュールや教育計画を自動でWBS化。
• 成功条件のチェックリストや拡張条件を可視化。

✅ 効果：契約後の定着率を高め、継続・アップセルにつなげやすくなる。

📌 プロンプト例

導入計画のクリティカルパスを抽出し、リスクと軽減策を併記したチェックリストを作成してください。

図解イメージ（工程 × AI × 成果物）

AIは「営業担当者を置き換える」ものではなく、膨大な情報整理と標準化を支援する参謀です。

営業はより多くの時間を「顧客と向き合い、信頼を築く」ことに注げるようになります。

5. 業界別活用イメージ

ソリューション営業は「顧客課題を出発点に、最適な組み合わせを提案する」ことが肝です。

そのため、業界によって課題の性質や解決策の構成は大きく変わります。

ここでは代表的な4業界を例に、AIを組み合わせたソリューション営業の具体像を見ていきましょう。

IT・SaaS：ツール乱立からの統合提案

課題テーマ：複雑化と分断

よくある課題：部門ごとに導入したSaaSが乱立し、データ連携やアカウント管理が破綻。解約率（チャーン）も上昇。

ソリューション例：

• SaaS統合基盤の導入
• 権限・認証管理（SSO/SCIM）
• 運用サポート・定着教育

AI活用ポイント：

• SaaS棚卸しデータをAIが分類し、統合候補を自動でランク付け。
• 過去の解約理由をテキスト分析し、改善施策を抽出。

KPI例：活用率向上、解約率低下、TTV（Time To Value）短縮

📌 プロンプト例

SaaS利用一覧CSVを読み込み、統合候補を難易度・効果の2軸でランク付けしてください。

製造業：効率と品質の両立

課題テーマ：生産性と品質の最適化

よくある課題：歩留まりの低下、段取り替え時間の増加、調達リスク。

ソリューション例：

• 工程データの可視化・ボトルネック解析
• AIによる品質予測・不良検知
• 在庫・調達リスクの最適化提案

AI活用ポイント：

• IoTログをAIが解析し、工程ごとのボトルネック候補を抽出。
• 調達データを解析して、納期遅延やコスト変動のリスクを予測。

KPI例：不良率低下、稼働率改善、在庫回転率の向上

📌 プロンプト例

製造工程ログを入力し、稼働率が低下している作業と時間帯を特定してください。

不動産：ライフプランに合わせた複合提案

課題テーマ：多様なニーズの組み合わせ

よくある課題：顧客ごとに資金計画・立地条件・ライフスタイルが異なり、単一の物件提案では刺さらない。

ソリューション例：

• 資金計画シミュレーション
• 複数物件の比較とレコメンド
• 内見動線設計＋契約プロセス支援

AI活用ポイント：

• ヒアリングデータ（収入・家族構成・希望条件）をタグ化し、適合度の高い物件候補を生成。
• 非言語的な要望（静かな環境、学区、利便性など）を文章から抽出し、提案資料に反映。

KPI例：商談化率、成約スピード、ローン承認率

📌 プロンプト例

顧客のヒアリング内容をもとに、重要度の高い希望条件をタグ化し、適合度順に物件をリストアップしてください。

小売・EC：在庫とマーケ施策の統合

課題テーマ：在庫・販促・顧客データの同時最適化

よくある課題：在庫偏り、広告効果の鈍化、LTV（顧客生涯価値）の低下。

ソリューション例：

• 在庫データ×CRMの統合分析
• 広告クリエイティブのAI生成・最適化
• 在庫消化とLTVの両立施策（セット提案、リピート促進）

AI活用ポイント：

• 在庫・粗利データをもとに、消化優先度と利益率を同時に最適化。
• CRMから抽出した顧客セグメントごとに施策シナリオを生成。

KPI例：在庫消化率、CVR/ROAS、LTVの改善

📌 プロンプト例

在庫データと顧客CRMを入力し、在庫消化とLTVを両立させるマーケ施策を3案出してください。

こうして見ると、業界ごとに課題の性質が異なる一方で、AIが整理・最適化を支援する役割は共通していることが分かります。

営業担当者は、顧客課題の「複雑さ」に応じてAIの出力を組み合わせ、より高精度な提案を行うことが可能になるのです。

6. 解決志向をAIで標準化する

ソリューション営業は、単に「商品を売る」発想から脱却し、顧客課題を出発点に最適な解決策を設計する営業思想です。

1980年代に体系化された古典的な手法でありながら、いまも多くの業界で勝ち筋として通用しているのは、顧客側の購買行動が変わってもなお普遍的な価値を持つからです。

しかし現実には、課題発見や要件整理、複雑な関係者との合意形成は時間も労力もかかり、担当者の経験やスキルに大きく左右されてきました。

そこでAIの出番です。

• 課題抽出：議事録や外部情報を要約・分類し、潜在課題を可視化
• 要件整理：曖昧な要望を要件テーブルに落とし込み、優先度を明確化
• 提案生成：複数パターンの提案例を生成し、営業チーム全体で標準化
• 合意形成支援：反論シナリオや争点マップを用意し、意思決定を加速
• 定着・拡張：導入後の成功条件や拡張トリガーをAIが整理し、属人化を防止

これらの活用により、従来は「一部のベテラン営業しかできなかった解決型アプローチ」をチーム全体に広げることができます。

AIは営業を置き換えるのではなく、情報整理と標準化を担う参謀として機能し、営業担当者はより「人間的な信頼構築」に集中できるようになります。