a16zは、AIが販売技術の分野に革命をもたらし、従来のCRMシステムから、AIとLLMを活用した新しい記録システムへの移行が予想されると述べています。AIによるデータインフラが販売プロセスを変革し、早期のAIネイティブソリューションが既に4つの分野で先進的な販売アプローチを可能にしています。市場への影響は大きく、競争環境や成功指標を再定義し、より柔軟な販売戦略を可能にするでしょう。
スタートアップと既存企業の競争は、スタートアップが流通を確立できるか、既存企業がイノベーションを実現できるかの争いに帰結します。セールステクノロジーの分野では、SalesforceやHubspotのような既存企業が優位に立っていると考えがちです。第一に、これらの企業は「記録システム(systems of record)」として組み込まれているため、営業リーダーはそれらを取り除いて置き換えることを躊躇します。第二に、これらの既存企業（および確固たる地位を築いた同業他社）はAI革命を傍観しているわけではありません。競争上の優位性を守ることを意識し、関連性を維持するためにAI機能を急速に追加しています。
AIは営業のワークフローと基幹システムを根本的に再構築するため、既存企業の安泰は保証されないと私達は信じています。
次世代のセールスプラットフォームの中核は、テキストベースのデータベースではなく、マルチモーダル（テキスト、画像、音声、動画）な形式となり、企業全体から得られるあらゆる顧客インサイトを含むでしょう。AIネイティブなプラットフォームは、現在の手法では把握しきれない顧客とその心理について、より深い洞察を引き出すことができるようになるでしょう。
営業のワークフローは根本的に変化するでしょう。AIの登場により、営業チームは新規リードの調査や通話の準備に無限の時間を費やす必要がなくなります。AIがわずか数秒でこれらのタスクを完了できるようになるからです。また、潜在顧客の準備状況を見極める必要もなくなります。AIが自動的に購買意欲の高い顧客のランク付けリストを作成し、常に最新の状態に保つからです。取引に合わせたマーケティング資料が必要ですか？AIアシスタントが必要な資料を作成し、通話中にリアルタイムでアドバイスを提供して成約をサポートするでしょう。
この記事では、AIが私たちの知る営業をどのように変えるか、先駆的な企業にはどのようなものがあるか、そして業界全体にどのような影響を与えるかについて詳しく見ていきます。
既存の企業は新しいプラットフォームの変化に適応することがありますが、アーキテクチャを完全に見直すことは稀です。Salesforce（1999年設立）とHubspot（2006年設立）は、まずリレーショナルデータベースの登場によって可能となり、その後クラウドの出現によって発展しました。これらの企業の基盤の核心は、行と列で表現された営業機会の構造化された表現であり、関連する基準はテキストで記録されています。
時間の経過とともに、特定の目的に特化したソリューションが増加し、セールスファネル全体にわたるデータが個別のアクティビティやツールに分散して蓄積されるようになりました。その結果、セールスプロセス全体を通して何が起きているのかを完全に把握することが難しくなっています。例えば、ファネルの上部でコンバージョン率を向上させるためにパーソナライゼーションを加えるソリューションがあったとしても、そのパーソナライズされたアプローチが最終的に成約率を上げているかどうかのデータは得られません。2019年のPeople.aiとのポッドキャストでは、このように散在するデータを集約する機会や、ワークフローを効率化するための統一されたGo-to-Marketデータモデルの可能性について議論しました。
LLMを活用することで、次世代の営業プラットフォームのコアは完全に非構造でマルチモーダルなものとなり、テキスト、画像、音声、動画を含むことができるようになります。企業の営業プラットフォームには、既存顧客や見込み客に関する無数のソースからのデータを含めることが可能になります。例えば、以下のようなデータが含まれるでしょう：
このリストは際限なく続きます。さらに、プラットフォームを支えるLLMは常にデータを取り込み、最新の状況を反映したコンテキストを作成し続けます。
このようなデータインフラストラクチャにより、一般的な営業活動が再定義されたり、完全に消滅したりする可能性があります。同時に、現在では実現不可能な営業担当者のワークフローが登場する可能性も高いでしょう。
本質的に、営業担当者と購買担当者の相互作用の方法が根本的に変わることになります。
新たに登場するAIネイティブの営業ソリューションは、既存のカテゴリーにAIを搭載しただけのものではありません。むしろ、これらは新しい積極的な営業アプローチを可能にし、複数のユースケースに対応するよう進化しています。その結果、一見隣接する分野のポイントソリューションが、かつてないほど重複するようになっています。 従来であれば、例えばウェブサイトからのインバウンドリードの獲得と、アウトバウンドキャンペーンの自動化は別々のタスクと考えられていました。しかし、AIエージェントを使えば、当初はそのようなタスクの1つのために設計されたツールが、シームレスに両方を処理できるように拡張される可能性があります。AIエージェントがあらゆるチャネルで組織の営業パイプラインを成長させることができるようになるのも、そう遠い未来ではないでしょう。
営業におけるAIアプリケーションの市場を整理する際、活動のタイプをより広いカテゴリーで定義すると役立ちます：
インテリジェントパイプライン： これは営業部隊の生命線であり、おそらくAIが最も自然に導入できるポイントです。近い将来、パイプライン構築を自動化するためのAI駆動のアプローチが多数登場するでしょう。例えば、ClayのエンリッチメントとAIリサーチエージェントを使用して、営業担当者がアウトバウンドできる高品質なリードリストを準備することができます。営業担当者は自分でメッセージを作成する代わりに、AIによってパーソナライズされたメッセージを使用することもできます。
デジタルワーカー： 多くのAIソリューションの目標は、リードの獲得から成約までの販売プロセス全体をできるだけ多く担うことです。例えば、現在11xを使用して、SDR（セールス・デベロップメント・レプレゼンタティブ）の役割を完全に自動化しています。これは11xが見込み客との会議の予約まで行うことを意味します。将来的には、取引の成約まで範囲が拡大する可能性があります。
セールスイネーブルメント＋インサイト： 商談を進める際、AIは営業活動の範囲を超えた貴重な背景情報や情報を提供できます。例えば、Naroは営業担当者のメールを自動的に確認し、買い手からの質問に回答するのに関連する社内文書を表示します。
CRM + オートメーション： 最終的には、人間とAIワーカーの両方にとって有用な方法で、非構造化およびマルチモーダルなデータを取得し整理する方法が必要です。例えば、Dayは営業担当者と顧客との会話に参加して状況を把握し、常にナレッジベースを更新します。そして、顧客の「ページ」にインサイトをまとめ、営業チームだけでなく、会社の誰もが簡単に理解できるようにします。エンタープライズセグメントでは、People.aiのSalesAI製品が、必要に応じて複数のCRMにまたがることができる統合データモデルを活用して、アカウントプランニングやコンテンツ生成などの営業活動を自動化しています。
現在、セールス、マーケティング、カスタマーサクセスのチームは、しばしば情報共有が不十分で、引き継ぎプロセスもスムーズでないため、孤立しているように感じられます。より包括的な共有コンテキストと洞察が得られるようになれば、市場開拓チームの連携が強化され、協力体制が向上するでしょう。 実際、重要な顧客情報がすべて同じ情報源に反映され、AIによって活動が導かれるようになれば、これらの職務が融合し始める可能性があります。 セールス、アカウント管理、カスタマーサクセスは、単に市場開拓に人間的な要素を加える異なる方法として捉えられるようになるかもしれません。アップセルのどの部分に誰が貢献したかで争う必要もなくなるでしょう。さらに、販売サイクル全体を通じて柔軟な協力が可能であることを正確に反映するため、個々の担当者ベースではなく、よりチームベースの目標設定に再設計される世界も想像できます。
もう一つの興味深い結果として、同じ企業内でより動的で柔軟なGTMアプローチが可能になるでしょう。現在、企業は通常、ターゲットセグメントや年間契約金額の範囲に基づいてリソースの集中先を決定しています。例えば、トップダウンの営業活動や、インサイドセールスによる支援型の営業活動などです。多くの場合、企業は決められた戦略に沿ってチームを雇用し、構築しています。AIを中心とした世界では、これらの経済性に関する前提が大きく異なってくるでしょう。企業は顧客にとって最適な方法に基づいてリソース配分を再調整できるようになるかもしれません。
つまり、「この取引を成立させるには、どのようなGTMアプローチが最適か？」という観点です。これはブランドにも影響を与えます。現在、多くの企業は意図的に自社をエンタープライズ向けか開発者向けかのいずれかとして特徴づけることを選択していますが、将来的には、企業はこれら両方の買い手ペルソナに対して、高度にカスタマイズされた営業プロセスで対応できるようになるでしょう。つまり、親会社レベルのブランドがより広範囲で包括的なものになる可能性があります。（言い換えれば、未来のB2B企業の営業活動は、まさに「エブリシング・エブリウェア・オール・アット・ワンス.) （すべてを、どこでも、一度に）」となるかもしれません。）
AIネイティブのソフトウェア企業の台頭により、席単位の価格設定は死を迎える可能性があります。これは、価格設定を提供される価値とより密接に連携させる明確な機会が存在するためです。当社のパートナーであるアレックス・ランペル(Alex Rampell) は、Zendesk をこの典型的な例と考えています。
次のような例を考えてみましょう。ある企業が 1,000 人のサポートエージェントを雇用し、各エージェントに年間 75,000 ドルを支払い、1 人当たり年間 2,000 件のチケットに対応しているとします。現在の一般的な方式では、各エージェントに月額 115 ドルの Zendesk ライセンスが提供され、カスタマーサポートに対する年間のソフトウェア支出は約 138 万ドルになります。この場合、1 チケットあたりの人件費（エージェントの給与総額 7,500 万ドル / 総チケット数 200 万件）は 37.50 ドルですが、1 チケットあたりのソフトウェアコスト（Zendesk への支出 138 万ドル / 総チケット数 200 万件）はわずか 0.69 ドルです。
新しい AI 優先のパラダイムでは、すべてが成果の販売へとシフトしていくため、Zendesk は難しい状況に直面することになります。つまり、正常に解決されたチケットに対して、最適な価格設定方法は何でしょうか。
AI創業者が取り組むべき問題は、ゴクル・ラジャラムが指摘するように、課金の基本単位として適切な指標や成果は何かということです。営業において、最も価値の低いものから高いものまでの成果のスペクトラムは、未検証リードの生成（例：ファネル上部の見込み客リスト）から、完全に自動化された取引の成立（例：AI ソフトウェアが人間の介在なしに製品を販売）までです。未検証リードは特に価値が高くないため、通常安価です。これらのリードが製品を購入する可能性を判断するのは非常に困難です。他のオンラインビジネスモデルと比較すると、未検証リードに対する課金は、クリック課金型広告に最も近いと言えるでしょう。
一方で、AIセールス企業は最も魅力的な成果、つまり取引の成立に対して課金することも考えられます。この収益化モデルは、多くのオンライン貸付市場のモデルに似ている可能性があります。これらの市場では通常、融資成立時に一定の手数料（通常は元本の3〜5%）を課しています。このモデルは当然、取引量は少なくなりますが、1件あたりの報酬は高くなります。ファネルを通過して融資（または取引）が成立する確率は比較的低いため、手数料は相当な額になる必要があります。
AIセールスソフトウェアの文脈で興味深い点は、潜在的な手数料率をアカウントエグゼクティブ（AE）のそれと比較することです。AEは通常、取引の年間契約額（ACV）の10〜15%を手数料として受け取ります（給与に加えて）。一方、完全に独立して取引を成立させるAIセールスエージェントは、はるかに低いコストでこれを実現できる可能性があります。これにより、即座に明白なROI（投資収益率）を提供する機会が生まれます。
もちろん、ここに「正解」はありません。AIを活用した成果を販売するこの初期段階において、どのモデルが創業者たち（そしておそらくより重要なのは、彼らの顧客）に最も支持されるようになるのか、私たちは注目しています。現状と同様に、リードの販売と成果の販売の間の相対的な価格差は、常にソフトウェアが見込み客を成約に変換する効率性の関数となるでしょう。
AIの可能性は、現在の営業活動を効率化するだけにとどまりません。むしろ、AIは私たちに営業プロセスとワークフローを完全に再考することを促すでしょう。販売者と購買者の関係は進化し、GTM戦略も同様に変化していくでしょう。そのため、将来の営業ソフトウェアスタックは根本的に異なる姿になると考えられます。
このような未来の構築に取り組んでいる方がいらっしゃいましたら、ぜひお話をお聞かせください。zyang@a16z.com、mandrusko@a16z.com、angela@a16z.comまでご連絡ください。
