ソリューション営業の型はAIで変わる｜課題を聞く順番の組み直し

「お客さまのほうが先にAIで調べてきて、こちらが課題を聞くと『それはもう分かっています』と言われる」「課題を聞き出して提案するソリューション営業は、もう古いのではないか」。法人向けの営業を率いる責任者や営業企画から、こうした声が聞こえるようになりました。長く型を磨いてきた組織ほど、商談の手応えが変わったことに敏感です。けれど、型そのものが役目を終えたわけではありません。変わったのはソリューション営業の目的ではありません。本当は、課題を聞く順番が変わったのです。この記事では、初回商談・課題の深掘り・提案の3つの場面で聞く順番をどう組み直し、AIに何を準備させ、商談で何を聞き直すかを整理します。

誤解：ソリューション営業は、もう通じない

最初に、いちばん多い誤解を正しておきます。買い手がAIで下調べを済ませてくるようになったから、課題を聞いて解決策を組むソリューション営業はもう通じない、という見方です。これは半分だけ当たっています。通じにくくなったのは型の目的ではなく、型の中の聞く順番です。

ソリューション営業は、製品の説明から入るのではなく、相手の課題を聞き、その影響を見積もり、課題を解く組み合わせを提案する営業の進め方です。課題解決型営業やコンサルティング営業とも呼ばれます。この「課題から入る」という目的は、相手がAIで調べてくるようになっても変わりません。むしろ、相手の課題の見立てが商談の前にできている分、課題から入る型のほうが話は早く進みます。

変わったのは、課題を「聞き出す」という前提です。以前の型は、相手がまだ自分の課題を言葉にできていない前提で組まれていました。営業が質問を重ねて、相手に課題を気づかせる順番です。今は、相手がAIとのやり取りで、課題の候補と解決策の種類まで並べてから商談に来ることがあります。その相手に気づかせるための質問を最初から重ねると、答えを持っている人に同じ問いを繰り返すことになります。

ですから、組み直すのは型の全体ではありません。最初に相手の見立てを聞き、その根拠を一緒に確かめ、AIが知らない事情を聞き足すという順番に、商談の前半を入れ替えます。この後、公表された調査で前提を確かめたうえで、3つの場面ごとに組み直し方を見ていきます。

買い手はAIで見立てを作って来る：調査の数字

前提を、公表された調査で確かめます。調査会社のガートナーが2026年5月20日に公表した調査（2025年8月から9月に、法人の買い手645人に実施）では、買い手の45%が購買の過程で生成AIを使ったと答え、主な使い道は取引先の会社と製品の情報集めでした。生成AIは、買い手の情報源の一つとしてすでに定着しています。

同じ調査では、69%の買い手が、AIが出した見立てを営業担当者に確かめたいと答えています。さらに、営業担当者が特に役に立つ場面として、事業の課題や必要を調べる段階、望ましい取引先を絞って社内の支持を取りつける段階、購入を確定する段階が挙げられています。課題を調べる段階こそ、営業の出番として残っているということです。

調査会社のフォレスター・リサーチが2026年の買い手の動向をまとめた報告（2025年の買い手調査に基づく）でも、生成AIの道具は、購買の下調べで意味のあったやり取りとして最も多く挙げられました。一方で、生成AIを使って判断に自信が増したと答えた人が36%いた反面、19%は、不正確な情報に出会って自信を失ったと答えています。どちらも国ごとの内訳は確かめた資料に無いので、日本の買い手にそのまま当てはめず、傾向として読みます。

2つの調査から読み取れるのは、買い手はAIで見立てを作って来るが、その見立てを信じ切ってはいない、という姿です。営業の役目は、課題を教えることから、相手の見立ての確からしさを一緒に確かめることへ移っています。買い手がAIで調べてくる前提で、マーケの側の接点をどう置き直すかは、買い手の下調べを扱った記事で整理しています。ここでは商談の中の聞き方に絞ります。

変わるのは、型の中の聞く順番

ソリューション営業の型を、課題の定義、影響の見積もり、解決策の設計、提案、の4つの工程に分けて考えます。このうち、AIで下調べしてくる相手を前にして大きく変わるのは、最初の課題の定義の工程です。影響の見積もりから先の工程は、順番よりも中身の確かめ方が変わります。

以前の課題の定義は、営業が質問で相手の現状を聞き、困りごとを引き出し、課題として言葉にする流れでした。相手が課題をまだ言葉にしていないことを前提にした、白紙から始める流れです。今の相手は、白紙ではなく下書きを持っています。AIとのやり取りで作った課題の候補、解決策の種類、比べる観点といった下書きです。

下書きを持つ相手には、白紙から聞き出すより、下書きを見せてもらうほうが早く、相手の手間も省けます。ただし、下書きにはAIの一般論が混ざっています。業界でよくある課題が、その会社の課題として書かれていることがあるのです。相手の下書きのうち、どこが一般論で、どこがその会社の事実かを分けることが、新しい課題の定義の工程になります。

残りの工程も少しずつ変わります。影響の見積もりでは、AIが出した業界の平均の数字ではなく、相手の社内の数字で見積もり直します。解決策の設計と提案では、相手がAIで並べた解決策の種類と、自社の提案との違いを説明する必要が出てきます。営業でAIを使う場面の全体像は、営業のAI活用の場面を扱った記事で整理しています。

以前の順番と、組み直した順番

組み直しの全体を、先に1枚の表で示します。真ん中の列が以前の聞く順番、右の列が組み直した順番です。入れ替わるのは前半で、後半は確かめ方が細かくなるのが分かります。

順番	以前の型	組み直した型
1	会社と業務の現状を聞く	相手がすでに調べたこと、見立てを聞く
2	困りごとを引き出す	見立ての根拠を、相手と一緒に確かめる
3	課題として言葉にする	見立ての外にある社内の事情を聞き足す
4	影響を見積もる	影響を、相手の社内の数字で見積もり直す
5	解決策を提案する	相手が並べた選択肢との違いを示して提案する

表の1番目の違いが、組み直しの起点です。以前の型では、会社と業務の現状を聞くところから入りました。これは、営業が相手のことを知らない前提の入り方です。今は、営業も相手もAIで下調べを済ませていることが多いので、公開されている現状を聞き直すのは、双方にとって時間の無駄になりがちです。

2番目と3番目は、以前の型には無かった工程です。相手の見立ての根拠を確かめ、その外にある事情を聞き足します。課題の特定は、この2つの工程を通した後で、相手と話しながら人が決めます。AIの見立ても営業の見立ても、ここを通すまでは仮のものです。

4番目と5番目は、工程の名前は同じでも、中身の確かめ方が変わります。影響の見積もりは相手の社内の数字で、提案は相手がすでに比べている選択肢との違いで組みます。次の節から、この順番を初回商談・課題の深掘り・提案の3つの場面に当てはめます。

場面1 初回商談：相手の見立てを先に聞く

初回の商談の冒頭で、以前なら「現在の業務の流れを教えてください」と聞いていたところを、「今回の検討にあたって、すでに調べたことや、見当をつけていることがあれば教えてください」と聞きます。相手の見立てを先に聞くことで、商談の出発点が相手の下書きになります。

この問いには2つの利点があります。1つは、相手が何をどこまで調べてきたかが分かることです。AIで課題の候補を並べてきた相手、他社の資料まで読んできた相手、上長から検討を指示されただけの相手では、その後に聞くことがまったく違います。もう1つは、相手が「分かってもらえている」と感じやすいことです。調べてきたことを最初に聞いてもらえると、同じ説明を繰り返させられる不満が生まれません。

相手が見立てを語ったら、営業はその場で評価しません。「その見方は違います」と正すのも、「おっしゃる通りです」と全部を受け入れるのも早すぎます。まず見立てを相手の言葉のまま書き留め、どこから出てきた見方かを1つずつ聞くのが初回の役目です。AIで調べたのか、社内の会議で出た話なのか、他社の事例を読んだのかで、見立ての重さが違います。

相手がまだ何も調べていない場合もあります。その場合は、以前の型どおり、現状から聞いていけば構いません。組み直した順番は、相手の準備の度合いに合わせて前半を入れ替えるためのもので、すべての商談に同じ質問を当てはめるためのものではありません。

場面1 初回商談：AIの課題仮説は質問に書き換えて持ち込む

営業の側も、初回の前にAIで相手の課題仮説を下書きすることが増えました。ここで起きやすいのが、仮説をそのまま相手に言ってしまうことです。「御社の課題は、おそらく人手不足による対応の遅れですよね」と切り出すと、相手が同じ見立てを持っていれば話は進みますが、違っていれば外からの決めつけとして受け取られます。

AIの仮説は、断定の文ではなく質問に書き換えて持ち込みます。「人手不足で対応が遅れている」という仮説なら、「繁忙期に、問い合わせへの返事が翌日以降になることはありますか」という問いにします。答えが「はい」なら仮説に近づき、「いいえ」ならその仮説は捨てます。仮説は、相手に言うためではなく、聞く問いを選ぶために使うのです。

質問に書き換えるときは、相手が事実で答えられる問いにします。「課題は何ですか」「困っていることはありますか」のような広い問いは、相手に考える手間をかけさせます。回数、期間、担当の人数といった、相手が思い出せば答えられる事実を聞く問いにすると、その答えがそのまま仮説の検算になります。

AIの仮説の材料になる企業の下調べの手順は、商談前の企業リサーチを扱った記事で整理しています。ここで押さえておくのは、AIの仮説を、そのまま相手に言わないという一点です。仮説は営業の手元に置いておき、口に出すのは、相手の答えで確かめた後にします。

場面2 課題の深掘り：見立ての根拠を一緒に確かめる

2つ目の場面は、2回目以降の商談で課題を深める場面です。ここでは、初回に聞いた相手の見立てと営業の仮説のそれぞれに、根拠があるかを確かめます。深掘りの目的は課題を増やすことではなく、課題を1つか2つに絞ることです。

確かめる方法は、見立ての中の一文ごとに、相手の社内にそれを示す出来事があるかを聞くことです。相手が「営業の引き継ぎで情報が抜けるのが課題」と見立てているなら、「引き継ぎで抜けた情報のせいで、最近起きたことを1つ教えてください」と頼みます。具体的な出来事が出てくれば、その見立てには根拠があります。出てこなければ、一般論が混ざっている可能性があります。

ガートナーの調査で69%の買い手がAIの見立てを営業担当者に確かめたいと答えていたように、この工程は相手にとっても価値があります。相手はAIの見立てを社内に説明する立場にあることが多く、根拠を確かめる作業を営業と一緒に済ませられれば、社内の説明が楽になります。確かめる作業そのものが、相手への手助けになるのです。

確かめる過程で、相手の見立てが一般論だったと分かることもあります。そのときは、「その見方は業界でよく言われることですが、御社で実際に起きていることとは少し違うようです」と、事実を並べて伝えます。相手の見立てを否定するのではなく、事実と並べて見直すと、相手の面子を傷つけずに課題を絞り込めます。

場面2 課題の深掘り：AIが知らない社内の事情を聞き足す

根拠を確かめたら、次は見立ての外にある事情を聞き足します。AIが使えるのは、公開されている情報と、相手がAIに入力した情報だけです。社内の力関係、過去にうまくいかなかった取り組み、予算の組み方の癖といった事情は、AIの見立てには入っていません。

聞き足す事情の代表は3つです。1つ目は、同じ課題に以前取り組んだことがあるかです。以前に道具を入れて定着しなかった経緯があれば、解決策の設計は大きく変わります。2つ目は、課題が誰の困りごとかです。現場の困りごとなのか、経営の困りごとなのかで、提案で見せる数字が変わります。3つ目は、課題を解くうえで動かせない制約です。既存の仕組みを入れ替えられない、今期は人を増やせない、といった制約です。

これらの事情は、相手が自分からは話しにくいものです。以前の失敗は、話した担当者の評価に関わることがあります。聞くときは、「似た取り組みを以前に検討されたことはありますか。うまくいかなかった点があれば、今回の提案で避けたいので」と、聞く理由を添えます。理由を添えると、相手は答える意味を理解しやすくなります。

聞き足した事情は、相手の見立てと並べて記録します。見立てのうち一般論だった部分、根拠が確かめられた部分、聞き足した事情、の3つに分けて書いておくと、提案の場面で何を前提に組むかがはっきりします。この3つの記録は、後でAIに提案の下書きを作らせるときの材料にもなります。

場面2 課題の深掘り：影響を相手の数字で見積もり直す

課題が絞れたら、その影響を見積もります。相手がAIで調べてきた見立てには、業界の平均や他社の事例の数字が入っていることがあります。「同業では、対応の遅れで顧客の1割が離れる」といった数字です。業界の平均の数字は、相手の会社の影響の見積もりには使えません。

見積もり直すには、相手の社内の数字を聞きます。対応が遅れた件数、そのうち取引が止まった件数、1件あたりの取引の金額、といった数字です。相手がその場で答えられなくても構いません。「次回までに、先月の件数だけでも調べていただけますか」と頼めば、相手の社内で課題の大きさを確かめる作業が始まります。

相手が自分で調べた数字は、相手の社内の説明で強い材料になります。営業が示した見込みの数字は、社内で「売り手の数字」と受け取られがちですが、自社で数えた件数は疑われにくいからです。影響の数字は、営業が作るより、相手に数えてもらうのが、提案を通しやすくする近道です。

AIは、この場面でも見積もりの式の下書きに使えます。件数と金額から年間の影響を出す式を作らせれば、計算の枠組みはすぐにできます。ただし、式に入れる数字は相手の社内の数字で、式が妥当かどうかは人が確かめます。AIに数字を推測で埋めさせないことを決まりにしておきます。

場面3 提案：相手が並べた選択肢との違いで組む

3つ目の場面は提案です。AIで下調べしてきた相手は、解決策の種類をすでに並べていることがあります。自前で仕組みを作る、既存の道具の設定を変える、専門の会社に任せる、といった選択肢です。提案は、相手が並べた選択肢と比べられる前提で組みます。

比べられる前提で組むとは、自社の提案が相手の選択肢のどれに当たり、どこが違うのかを先に示すことです。自社の提案の良さを一方的に並べても、相手の頭の中の比較表で、どの欄に入るのかが分かりません。「御社が挙げていた3つの選択肢のうち2つ目に近い提案ですが、深掘りで分かった社内の制約に合わせて、ここを変えています」と、相手の下書きを起点に説明します。

違いの根拠は、場面2で確かめた事実と、聞き足した事情です。AIが並べた選択肢は一般論で組まれているので、その会社の事情を映していません。深掘りで分かった、その会社だけの事情に合わせた点が、自社の提案の違いになります。一般論どうしの比較になると、価格の安いほうが選ばれやすくなります。

提案書の項目の組み方そのものは、提案書の項目を扱った記事に譲ります。この場面で押さえておくのは、提案の骨組みを、相手の見立て・確かめた事実・聞き足した事情の3つの記録から組み立てることです。3つの記録がそろっていない提案は、相手の下書きをなぞるだけになり、相手がAIで作った比較表に埋もれてしまいます。

場面3 提案：AIの下書きで作る所と、人が決める所

提案の資料づくりにもAIを使えます。ただし、提案の中身と値付けは、人が決める範囲に置きます。AIに任せるのは、決めた中身を読みやすく書き起こす下書きと、抜けの点検までです。

AIに下書きさせるときは、場面2の3つの記録を渡し、確かめられた部分と聞き足した事情だけを根拠に提案の骨組みを書かせ、各文の根拠が記録のどこにあるかを添えさせます。根拠を添えさせると、AIが一般論で補った部分がすぐに分かります。根拠の無い文は、人が削るか、次の商談で確かめる項目に回します。

値付けと提案の範囲の決定は、AIに判断させません。相手の予算の事情、自社の利益、導入を支える体制の空き具合は、記録に書かれていないことが多く、AIは記録の中の情報だけから、もっともらしい金額を出してしまいます。金額が入った下書きは、人が一から検算するまで相手に出さないと決めておきます。

抜けの点検も、AIが役に立つ作業です。完成した提案の資料と3つの記録を並べて渡し、記録にあるのに提案で触れていない事情があるかを挙げさせると、見落としが見つかることがあります。点検の結果も、人が記録に戻って確かめてから直します。AIが挙げた抜けが、実は記録の読み違いだったということもあるからです。

AIに準備させる所と、商談で聞き直す所

3つの場面を通して、AIに準備させる所と、商談で相手に聞き直す所を1枚にまとめます。真ん中の列は商談の前に済ませ、右の列は必ず相手の口から聞く、という分け方です。

場面	AIに準備させる所	商談で聞き直す所
初回商談	業界でよくある課題の候補、課題仮説を質問に書き換えた案、聞く順番の案	相手がすでに調べたこと、見立ての出どころ、検討を始めたきっかけ
課題の深掘り	見立ての一文ごとに確かめる問いの案、影響を出す式の枠組み	見立てを示す社内の出来事、以前の取り組みの経緯、動かせない制約、社内の件数と金額
提案	記録を根拠にした提案の骨組みの下書き、記録と提案の抜けの点検	相手が並べた選択肢と比べる観点、提案の範囲と条件の受け止め
3場面の共通	商談記録の整理、次回に聞くことの一覧の下書き	課題の特定、提案の中身、値付け（人が決める）

表の右の列で共通するのは、相手の社内の事実と、相手の受け止めです。これはAIがどれだけ下調べをしても手に入らない情報で、商談の時間はこの列に使います。真ん中の列の準備が進むほど、右の列に使える時間が増えます。

最後の行は、AIにも相手にも任せない、営業が決める範囲です。課題の特定、提案の中身、値付けの3つは人が決めると、組織の決まりとして書いておきます。AIの準備が便利になるほど、ここが曖昧になりやすいからです。

表は、営業の組織の中で型の定義として配っておくと使いやすくなります。新しく入った人も、どこまでを準備で済ませ、どこからを商談で聞くのかを、同じ基準で判断できるようになります。場面ごとに、実際の商談で使った問いの例を書き足していくと、組織の中で型が育っていきます。

課題仮説と聞く順番の案を、AIに下書きさせる手順

真ん中の列の準備を、1件の商談に向けて進める手順を示します。企業の公開情報の調べ方ではなく、手元の材料から課題仮説と聞く順番を組むところに絞った手順です。

この手順で大事なのは、2つ目の工程で根拠を書かせることです。根拠を書かせないと、AIは業界の一般論を、その会社の課題のように書きます。根拠の無い仮説に印がついていれば、商談で真っ先に確かめるべき仮説がどれかが分かります。

最後の答え合わせも省かないようにします。外れた仮説の記録がたまると、AIの仮説が一般論に寄りやすい業種や、相手の見立てが当たりやすい業種が見えてきます。答え合わせの記録が、次の準備の精度を上げるのは、人の側の学びでもあります。

型を定義し直す：若手に任せる所、上長が入る所

聞く順番を組み直したら、それを組織の型として定義し直します。営業の責任者が決めるのは、若手に何を任せ、どこで上長が入るか、です。若手に任せやすいのは、AIに準備させる列の作業と、相手の見立てを聞いて書き留める工程です。

相手の見立てを聞く工程は、経験が浅くても進めやすい工程です。聞く問いが決まっていて、答えを評価せずに書き留めればよいからです。以前の型では、若手が現状を聞くところで時間を使い切り、課題に届く前に商談が終わることがありました。見立てを聞く入り方なら、若手でも相手の話の出発点をつかめます。

一方で、見立ての根拠を確かめる工程と、社内の事情を聞き足す工程は、経験が要ります。相手の見立てを否定せずに事実と並べる言い方や、話しにくい事情を聞く間合いは、場数で身につく部分が大きいからです。この2つの工程には、初めのうちは上長が同席するか、商談の後に記録を一緒に読む時間を取ります。

若手がAIの仮説に頼りすぎていないかも見ます。商談の記録に、相手の言葉より営業の仮説が多く書かれていたら、仮説をそのまま言っている兆しです。記録の中の、相手の言葉と営業の言葉の割合を見るのは、上長が型の定着を確かめる簡単な方法です。商談の練習の進め方は、別の記事で扱っています。

組み直しでやりがちな失敗

聞く順番を組み直すときに起きやすい失敗を並べます。どれも、AIの準備を商談の代わりにしてしまうところから始まります。

• AIが作った課題仮説を、初回の商談の冒頭でそのまま相手に言う
• 相手が調べてきた見立てを、根拠を確かめないまま課題として受け入れる
• 業界の平均の数字で影響を見積もり、相手の社内の数字を聞かない
• 相手が並べた選択肢を聞かずに、自社の提案の良さだけを並べる
• AIの提案の下書きに入った金額を、人が検算しないまま出す

1つ目と2つ目は、向きが逆の失敗です。1つ目は営業の仮説を押しつけ、2つ目は相手の見立てを鵜呑みにします。どちらも、見立ての根拠を確かめる工程が抜けています。組み直した順番の2番目を、どの商談でも省かないことが、両方の予防になります。

3つ目から5つ目は、相手の社内の事実を聞く列が抜けたときに起きます。AIの準備が整っているほど、商談で聞かなくても分かった気になりやすいのです。準備の段階で、商談で聞き直す項目を一覧にして持っていくと、聞き忘れを防げます。

• 調査の数字は、ガートナーが2026年5月20日に公表した調査と、フォレスター・リサーチの2026年の報告に基づきます。国ごとの内訳は確かめた資料に無く、日本の買い手にそのまま当てはまるとは限りません
• AIに渡してよい商談の情報の範囲は、自社の取り扱いの決まりで確かめてください
• 課題の特定・提案の中身・値付けは、AIに判断させず人が決めてください

まとめ

ソリューション営業の型は、AIで役目を終えたわけではありません。変わったのは、課題を聞く順番です。相手が先にAIで課題の見立てを作ってくる前提で、初回商談では相手の見立てを先に聞き、課題の深掘りでは見立ての根拠を確かめてAIが知らない社内の事情を聞き足し、影響は相手の数字で見積もり直します。提案は、相手が並べた選択肢との違いで組みます。AIに任せるのは課題仮説の下書きと聞く順番の案までです。仮説は質問に書き換えて使い、課題の特定・提案の中身・値付けは人が決めましょう。

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