投稿者 global-ai-media 
SaaStrの指摘する「2021年型プレイブックの死」は、単なる米国SaaS業界のトレンドにとどまらず、労働人口減少に直面する日本企業への警鐘でもあります。AIがコモディティ化させる業務と、逆に価値を高める「製品知識」や「人間関係」について、日本の商習慣や組織文化を踏まえた実務的視点から解説します。
「量」から「質」への転換点：2021年型モデルの限界
かつての2021年頃、特にSaaSやテクノロジー業界では、低金利による潤沢な資金調達を背景に「成長こそ正義」とする風潮が支配的でした。セールスプロセスにおいては、大量のSDR（インサイドセールス）を採用し、テンプレート化されたメールを大量配信し、数で勝負する「プレイブック」が標準とされてきました。
しかし、本記事のテーマでもあるように、その手法は現在、限界を迎えています。生成AIの普及により、顧客は「AIによって生成された当たり障りのないメッセージ」に飽き飽きしており、表面的なアプローチはむしろブランド毀損のリスクすら孕むようになりました。AI時代において求められているのは、ツールによる単なる自動化ではなく、AIを活用していかに「製品や顧客の深い理解（Knowing the product cold）」に基づいた提案ができるかという点です。
日本企業におけるAI活用の現在地と「営業」の再定義
日本国内に目を向けると、労働力不足（いわゆる2024年問題など）を背景に、AIによる業務効率化への期待はかつてないほど高まっています。しかし、多くの日本企業が「議事録の自動化」や「メール文面の作成」といった局所的なタスクの置き換えに留まっているのが現状です。
グローバルな潮流から見ると、AIの真価は「営業担当者の知識拡張（Augmentation）」にあります。例えば、社内の膨大な技術資料や過去の対応履歴をRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を用いたLLMに学習させ、商談中にリアルタイムで最適な回答案や事例を提示させる仕組みなどが挙げられます。これにより、経験の浅い担当者でも、ベテラン社員のような深い製品知識に基づいた対話が可能になります。
「KKD（勘・経験・度胸）」からの脱却とAIガバナンス
日本の営業組織では長らく「KKD（勘・経験・度胸）」が重視され、属人性が高い傾向にありました。AIの導入は、この暗黙知を形式知化し、組織全体で共有するチャンスでもあります。一方で、リスクも存在します。
日本企業は「信頼」を重んじるため、AIが事実に基づかない回答をする「ハルシネーション（Hallucination）」は致命的な信用失墜につながります。また、顧客データをクラウド上のLLMに入力する際のプライバシー保護や、著作権リスクへの対応といったガバナンス（AI Governance）の整備は、ツール導入以前の必須要件です。日本特有の商習慣である「行間を読む」コミュニケーションにおいて、AIの出力をそのまま顧客に投げるのではなく、あくまで「下書き」や「壁打ち相手」として人間が最終判断を下すプロセス（Human-in-the-loop）の設計が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
AI時代のセールスプロセス変革において、日本の意思決定者や実務者が意識すべき点は以下の通りです。
1. 自動化よりも「高度化」を目指す
単に工数を減らすためだけにAIを使うのではなく、顧客への提供価値（深い製品知識、迅速で正確なレスポンス）を高めるためにAIを活用してください。AIに「作業」をさせ、人間は「文脈理解」と「信頼構築」に注力する分業体制が鍵となります。
2. 独自データの整備とRAGの活用
汎用的なChatGPTなどをそのまま使うだけでは差別化になりません。自社のマニュアル、技術文書、過去の優良な商談ログなどを構造化データとして整備し、それを参照できる社内用AI環境を構築することが、競争優位の源泉となります。
3. リスク管理と教育の徹底
AIツールを現場に渡すだけでなく、データの取り扱いや出力内容の検証方法に関するガイドラインを策定してください。特に若手社員がAIに依存しすぎて思考停止に陥らないよう、基礎的なスキル教育とのバランスを考慮する必要があります。