投稿者 global-ai-media 
米国Consensus社による「AI Agent Connect」の発表は、B2B営業におけるAI活用が「支援（Co-pilot）」から「代行（Agent）」へと進化していることを象徴しています。本記事では、デモ自動化の事例を端緒に、AIエージェントが解消する営業プロセスのボトルネックと、日本企業が導入する際に考慮すべき実務的観点を解説します。
「見せる」から「対話する」へ：デモ自動化の進化
B2B SaaS（Software as a Service）の領域において、買い手（顧客）の検討スピードと、売り手（営業・プリセールス）の対応スピードのギャップは年々広がっています。顧客は自ら製品を調査し、即座に製品デモを確認したいと望む一方で、ベンダー側は人員不足やスケジュール調整の手間により、その要求に即応できないケースが散見されます。
こうした課題に対し、米国のデモ自動化プラットフォームを提供するConsensus社が発表した「AI Agent Connect」は、興味深いアプローチをとっています。これは単なる「録画されたデモの再生」や「シナリオ型チャットボット」ではなく、AIエージェントが文脈を理解し、見込み客に対して動的に製品案内を行うというものです。
ここでのキーワードは「AIエージェント」です。従来のAIが人間を補助する「副操縦士（Co-pilot）」であったのに対し、エージェントは一定の権限を持って自律的にタスクを完遂する役割を担います。デモ自動化においてエージェント技術が適用されることで、顧客の質問意図を汲み取りながら、適切な機能紹介や資料提示を24時間365日体制で行うことが可能になります。
日本市場における「プリセールス不足」の解消
この技術トレンドは、日本国内の課題と強く共鳴します。現在、日本のIT業界ではエンジニア不足に加え、技術的な知見を持って営業活動を支援する「プリセールス（またはセールスエンジニア）」の人材不足が深刻です。
多くの日本企業では、初期商談や定型的なデモ対応に貴重なプリセールスのリソースが割かれています。AIエージェントを活用し、製品の基本的な説明や標準的なデモ対応を自動化できれば、人間の専門家は「顧客ごとの個別要件の深堀り」や「複雑なソリューション提案」といった、より付加価値の高い業務に集中できます。
業務効率化の観点だけでなく、顧客体験（CX）の観点からも、問い合わせてすぐに質の高い回答が得られる環境は、機会損失を防ぐ上で極めて重要です。
「ハルシネーション」と「おもてなし」の壁
一方で、AIエージェントを顧客接点（フロントオフィス）に導入するには、慎重な検討が必要です。最大のリスクは、生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」です。AIエージェントが、存在しない機能を「できます」と回答してしまえば、後のトラブルや信用の失墜に直結します。
また、日本の商習慣においては、丁寧さや「空気を読む」対応が求められます。AIの回答が機械的すぎたり、逆に馴れ馴れしかったりする場合、ブランドイメージを損なう可能性があります。これを防ぐためには、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の精度を高め、回答ソースを厳密に社内ドキュメントに限定するなどの技術的なガードレール設定が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
Consensus社の事例に見るAIエージェントの活用は、単なるツールの導入ではなく、営業プロセスの再設計を意味します。日本企業がこれを取り入れるための要点は以下の通りです。
1. フェーズによる役割分担の明確化
全てのプロセスをAIに任せるのではなく、例えば「初回接触から標準デモまではAIエージェント」「要件定義以降は人間」といった明確な線引きを行うべきです。これにより、リスクを最小化しつつ、人間のリソースを最適化できます。
2. 独自データの整備が競争力の源泉
AIエージェントが賢く振る舞うためには、過去の商談データ、正確な製品マニュアル、FAQなどの「社内データ」が整備されている必要があります。AI導入の前に、ナレッジベースの構造化に取り組むことが、成功への近道です。
3. リスク管理とガバナンス
AIが誤った回答をした際の免責事項の明示や、顧客が「人間と話したい」と思った際にスムーズに担当者へエスカレーションできる動線の確保が必要です。これは技術の問題であると同時に、法務・コンプライアンス上の設計でもあります。
AIエージェントは、人手不足に悩む日本企業にとって強力な武器となり得ます。しかし、それを使いこなすためには、「丸投げ」ではなく、人間がAIを適切に管理・監督するガバナンス体制の構築が前提となることを忘れてはなりません。