BtoB営業組織の
AI自動化余地を
17問で可視化する

営業職の総人件費ベース（年収450万円 × 福利厚生込み係数1.4 ÷ 年間稼働1,900時間 ≒ ¥3,300。外注課金単価ベースだと ¥5,000〜6,000）を踏まえ、業界中央値として ¥4,500 を採用しています。実際の人件費はマネージャー・専門職を含むかで変動するため、結果は±25%レンジで表示しています。

営業4〜10名規模の組織を基準（係数1.0）として、各領域の業務にかかっている実働時間を合算しています。IS 80h＝リスト整備・スクリプト作成・架電・日程調整／FS 120h＝商談前準備・議事録・提案書作成／営業事務 50h＝受注後手続き・CRM入力・リスト整備／Ops 40h＝レポート・会議準備・分析／チーム連携 30h＝進捗共有・引き継ぎ・ナレッジ蓄積。組織規模係数で按分してあなたの組織の見込み工数を算出します。

AI導入の効果は 業務実態・ツール選定・現場の習熟度 によって大きく変動します。中央値だけを表示すると過大評価になりやすいため、楽観バイアスを排除するために ±25% の幅で示しています。実装フェーズで業務棚卸しを行うと、より精緻なレンジに収束します。

実績多：Salesleap の構築・運用実績または PRJ-007 事例集に紐付くタスク。即効性が高く、リスク低
有望：業界一般で確立されたユースケース。実装難易度低・ベンダー成熟度高だが個社カスタマイズで成果に幅
要検証：先進的な領域だが事例が少なく、ROIにブレが大きい。PoCから始めることを推奨

① 最も自動化余地スコアが高い領域から1件、② 第2位の領域から1件、③ 「実績多」バッジを必ず1件含めるリカバリ枠（既に①②で実績多を含む場合は第3位領域から1件）、というロジックで抽出しています。スコア高 × 実装確度高 × 自社実績ありを両立させる構成です。