AIフィールドセールスとは？経営課題からAI-BPRの提案につなげるSTYZの仕事

STYZの「AIフィールドセールス（FS）」は、AIを導入すること自体がゴールではありません。

売上を伸ばしたい。間接業務のコストを抑えたい。顧客対応の品質を上げたい。経営や事業の目標があり、その実現を阻む業務や体制の課題があります。しかし、問い合わせの時点で「どの業務に、どのAIを使うべきか」まで整理されているとは限りません。

STYZのAIフィールドセールス（FS）は、顧客との最初の対話から、目指す事業成果と現状のギャップを捉え、AIコンサルタントが提案を設計できる状態まで、課題の解像度を上げる仕事です。

完成した商材を当てはめるのではなく、顧客にとって検討すべきテーマを見つけ、AI活用の入口をつくります。

AIコンサル・AI-BPR市場でフィールドセールスが必要な理由

IT市場を調査するIDC Japanによると、国内AI市場への支出額は2025年の2兆3,725億円から2029年には6兆8,897億円へ、約2.9倍に成長すると予測されています（*1）。

企業がAIを導入する方法はひとつではありません。決まった業務を効率化するAI SaaS、企業ごとに開発するAIソリューション、構想から実装まで支援するコンサルティングなど、すでに多くの選択肢があります。

それでもAI導入が難しいのは、顧客の相談が、最初から解くべき業務課題として整理されているとは限らないからです。

たとえば「問い合わせ対応をAI化したい」という相談でも、ボトルネックは回答作業とは限りません。必要な情報が複数の場所に散らばっているのかもしれない。担当者ごとに判断基準が違うのかもしれない。問い合わせが発生する前の案内に問題がある可能性もあります。

AI-BPRは、既存業務の一部をAIに置き換えるだけでなく、AIを前提に業務プロセスを見直す考え方です。そのためには、システムの話へ進む前に、現場の手順、判断、例外、関係者を把握する必要があります。

STYZのAI事業はAI導入前の業務把握から支援する

AIプラットフォーム、個別開発、総合コンサルティングには、それぞれ強みがあります。そのなかでSTYZが狙うのは、AI導入のさらに手前にある業務把握の領域です。

現場の業務は、マニュアルやシステムログだけでは分からないことがあります。誰に確認するか、どの例外を優先するか、どの情報なら信用できるか。日々の判断が個人の経験に埋まっている場合、AIを実装する前に、その業務を言葉と構造にする必要があります。

STYZでは、AIによるヒアリングと情報の構造化を目指す「styz listen」の構想、AIコンサルタントによる提案設計、STYZ Techによる開発・実装の知見を組み合わせ、現場把握からAI-BPR、実装へつながる支援をつくろうとしています。

STYZのAIフィールドセールスの仕事内容

STYZのAIフィールドセールス（FS）が担うのは、見込み顧客との初回接点をつくり、ヒアリングによって相談の背景を明らかにすることです。

初回商談では、目の前の業務課題だけでなく、その上位にある経営・事業のゴールから確認します。

• 事業や部門として、何を実現したいのか
• 目標と現状の間に、どのようなギャップがあるのか
• そのギャップを生んでいる業務や体制は何か
• どこで時間、手戻り、判断のばらつきが生まれているのか
• 関係する部署、システム、意思決定者は誰か
• 何が変われば、取り組む価値があったと言えるのか
• 次の検討で、誰と何を確かめる必要があるのか

一度の商談ですべての答えを出すわけではありません。FSに求められるのは、分かったことと分からないことを分け、顧客の要望、その背景にある業務課題の仮説、次に確認すべき論点を整理することです。

その情報を受けて、AIコンサルタントが提案を作成し、支援範囲や解決方法を具体化します。ただし、完全な分業というわけではありません。AIコンサルタントや時にはデザイナー、エンジニアといったさまざまな領域のプロフェッショナルとともに、顧客理解を深めていくのが、STYZ流のやり方です。

STYZのAIフィールドセールスとAI SaaS営業の違い

AI SaaSの営業では、顧客課題とプロダクトの適合を見極め、導入価値を伝えることが中心になる場合があります。STYZのFSは、あらかじめ決まった機能への適合だけでは判断しません。

顧客が挙げた要望の前提を確かめ、別の工程に課題がないかを探り、提案設計に必要な情報をAIコンサルへ渡す。つまり、商談を次へ進めることだけでなく、何を提案すべきかを判断できる状態にすることが成果になります。

そのため、話を広げるだけのヒアリングでも、質問項目を順番に埋めるだけのヒアリングでも足りません。顧客の事業構造と業務の流れを短時間で捉え、どこを深掘りするかを選ぶ力が必要です。

AI事業の立ち上げ期に営業の型をつくる

STYZのAI事業では、営業の型も検証の途中です。立ち上げ期のFSが向き合うのは、個々の商談だけではありません。

• どの業界・部門の相談に、STYZの支援可能性があるのか
• 初回商談で何を聞けば、提案の可否を判断しやすいのか
• AIコンサルへの引き渡しで、どの情報が不足しやすいのか
• 失注や停滞は、顧客課題、訴求、商談設計のどこから生まれたのか
• 顧客の言葉を、次の営業資料やヒアリング方法へどう反映するか

これらをAIコンサルや事業責任者と振り返り、初回接点から提案へつなぐ方法を改善していきます。整った営業組織のなかで成果を最大化する経験とは異なり、顧客理解をもとに営業の前提をつくる経験が得られるフェーズです。

一方で、完成した商談台本、豊富な導入事例、確立された勝ちパターンを前提に働きたい方にはフィットしない可能性があります。AI市場も顧客の期待も変化が速く、自分たちの仮説が外れれば、聞き方や狙う顧客から見直さなければなりません。

事業構造と意思決定を捉えた営業経験を発揮できるAIフィールドセールスの仕事

入社時点で、AIコンサルタントと同じ技術知識を持っている必要はありません。活かせるのは、顧客の要望だけでは提案が決まらない商材を扱ってきた経験です。

• 顧客ごとに業務や事業構造を理解し、提案を組み立てた経験
• 決裁者と現場担当者の異なる関心を整理した経験
• 顧客の希望をそのまま受け取らず、背景や優先順位を確かめた経験
• コンサルタント、エンジニア、制作職などの専門家へ案件を引き継いだ経験
• 売り切りではなく、顧客ごとに異なる提案とクロージングをしてきた経験

特に、商談のなかで顧客のビジネスモデル、業務の流れ、意思決定構造を捉えてきた方は、その力を発揮していただける可能性が存分にあります。

経営課題をAI-BPRの提案要件へ変える力を身につけ、営業としてステップアップ

この仕事で身につくのは、AIの知識だけではありません。経営・事業のゴールから業務課題を捉え、専門家が提案を設計できる情報へ落とし込む力です。

AIコンサルタントやエンジニアと商談を振り返るなかで、AIで解ける課題と、業務や体制から見直すべき課題の見極め方も学べます。顧客との対話から得た示唆を、次の営業設計へ反映する経験も積めるでしょう。

完成した商材を売る経験から、AI-BPRの提案を始められる状態をつくる経験へ。営業として扱える課題の幅を広げたい方にとって、自身の市場価値につながる実践機会があります。

完成した商材を売るだけではなく、AI-BPRという成長市場で、顧客の相談を解くべき業務課題へ変える。さらに、その対話から営業の型をつくる。これが、STYZのAIフィールドセールスで担える仕事です。

少しでも関心を持った方は、カジュアル面談でお話ししませんか。これまで扱ってきた商材や商談の進め方が、STYZのFSでどう生かせそうか。現在の事業フェーズや、まだ決まっていないことも含めて率直にお伝えします。

*1） IDC Japan「国内AI市場は今後4年で約3倍に成長：2029年の国内AI市場支出額は7兆円に迫る」（2026年3月18日公開、2026年8月18日確認）

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