【一人社長 AI】営業を自動化する方法｜AI に任せる作業5選と、人が残す3つ
この記事のポイント
- ✓営業先探しに時間を取られる一人社長へ
- ✓一通目の下書きまで AI に出させる依頼文を全文で載せ
- ✓送る前の法律と Gmail の決まり
営業先を探している間は、売る時間も、作る時間も止まります。 一人社長なら、なおさらです。
私は、その下調べを AI に頼んでいます。 渡すのは、1枚の指示文だけです。 条件に合う会社の下調べから、相手ごとの課題の仮説、提案の切り口、一通目の下書きまで、1回の依頼で出てきます。
ただし、AI の調べをそのまま信じて送ると、信用を落とします。 任せてよい所と、人が残す所を分けることが、いちばん大事です。
この記事では、動画で話した内容に加えて、公式の資料で確かめたことを、表と手順にして載せています。 AI に任せる5つの作業は、そのままコピーして使える依頼文の全文を載せました。 任せる作業と人が残す作業の表、送る前に確かめる法律と Gmail の決まりも入れています。 読んだ資料の一覧は、最後にあります。
動画でも解説しています。
営業の手間は、相手と話す前の準備にある
会社を20年以上回してきて、分かっていることがあります。 営業の手間の大半は、相手と話す前の準備です。
Salesforce の「State of Sales」第7版（2026年2月発表。22か国の営業4,050人への調査）には、こう書かれています。
「Sales reps spend almost one full day of their workweek on prospecting, and nearly half say it's one of the worst parts of working in sales.」
営業の人は、1週間のうち、ほぼ丸1日を、営業先を探すことに使っています。 そして、半数近くが、営業の仕事でいちばん嫌な所の1つだと答えています。
同じ調査には、次の一文もあります。
「They spend more than half of their time on nonselling work like data entry and prospecting.」
時間の半分以上を、入力や営業先探しのような、売る以外の仕事に使っている、ということです。 Salesforce の発表ページには、売ることに使っている時間は平均40%、とも書かれています。
探している間は、納品も、見積もりも止まります。 ここを AI に渡せるかどうかで、一人社長の1日は変わります。
全体の形：決める、調べる、書く
営業の準備は、3つに分けられます。
- 誰に、何を言うかを決める
- 相手を調べる
- 一通目を書く
このうち、調べる、考える、書くは、AI に渡せます。 決めるのは、人に残します。 この手順は、業種を問いません。工務店でも、士業でも、ネットのお店でも、条件を替えるだけで使えます。
| 作業 | 任せる先 | 具体的には |
|---|---|---|
| 条件に合う会社を洗い出す | AI | 業種、売上の規模、地域を渡して、10社の表を作らせる |
| 会社ごとの今の動きを調べる | AI | 公式サイトやニュースから、最近の動きと出どころを集めさせる |
| 課題の仮説を立てる | AI | 調べた事実から、課題を2つ、理由つきで出させる |
| 提案の切り口を出す | AI | 自分の商品が役に立つ所を、1つに絞らせる |
| 一通目の下書きを書く | AI | 300字以内で、相手の会社の事実を1つ入れさせる |
| 誰に売るか、条件を決める | 人 | 自分の商品が本当に役に立つ相手から、逆に決める |
| AI の調べを確かめる | 人 | 出どころを開く。会社名と担当者名は公式サイトで確かめる |
| 値段と条件を決める | 人 | 何を無料にして、何をお金にするか。最後の線は経営者が引く |
使うのは、AI の「調べもの」機能
使うのは、ChatGPT の Deep Research、Gemini の Deep Research、Claude のリサーチです。 どれも、ウェブを調べて、出どころ付きでまとめる機能です。
ふつうに聞くのとは、別のボタンです。 ふつうの会話だと、AI は覚えている知識だけで答えます。 実在しない会社を、平気で挙げることがあります。
調べもののほうは、時間をかけて、たくさんのページを読みに行きます。 そして、どのページに書いてあったかを、一緒に出します。
公式ページに書かれている、始め方と特徴は、次のとおりです。
| 道具 | 始め方（公式ページの記載） | 公式ページに書かれていること |
|---|---|---|
| ChatGPT の deep research | プロンプトに「/Deepresearch」と入力、またはツールメニュー（+）から deep research を選ぶ | 出典付きのレポートにまとめる。調査の開始前に、調査計画案を確認して変更できる。引用や情報源へのリンクが付き、情報を検証できる |
| Gemini の Deep Research | 入力欄の「ファイルを追加」から「Deep Research」を選ぶ | Google 検索を調べる元にする。リサーチプランを作り、「プランを編集」で変えられる。レポートの作成は通常 5〜10 分ほど |
| Claude の調査機能 | チャット画面の左下の「+」から「Research」を選ぶ | 複数の検索を重ね、見つかった内容を元に次に調べることを決める。有料プラン（Pro、Max、Ultra、Team、Enterprise）が対象。ウェブ検索をオンにする必要がある |
だから、条件は細かく書くほどいいです。 売上が分からない会社が多い業種なら、売上の代わりに従業員の数で条件を書いてもかまいません。
AI に任せる作業5選
5つとも、1枚の指示文に入ります。 上から順に書けば、AI はその順に調べて、考えます。
最初に、1枚にまとめた全文を載せます。 〇〇の所に、自分の条件を入れて、そのままコピーして使えます。
あなたは、法人営業の下調べの担当です。次の条件に合う会社を、10社調べてください。条件：業種〇〇、売上の規模〇〇、地域〇〇。 会社ごとに、会社名、公式サイトの URL、事業の中身、最近の動き、出どころの URL を、表にしてください。 最近の動きは、いつ、どこに書いてあったかも添えてください。 この会社が抱えていそうな課題を、2つ。なぜそう考えたかも、調べた事実から書いてください。 私の商品は〇〇です。この会社の課題に、どこで役に立てるかを、1つに絞ってください。 その切り口で、300字以内の最初の連絡文を。相手の会社の事実を、1つだけ入れてください。 分からないことは、分からないと書いてください。推測で埋めないでください。推定なら、推定と書いてください。
ここから、1つずつ、なぜその一文が入っているかを説明します。
1つ目：条件に合う会社を洗い出す
AI に渡すのは、業種、売上の規模、地域です。 たとえば、「〇〇県の工務店で、年商1億から5億円ぐらい」のように書きます。
依頼文は、次の2行です。そのままコピーして使えます。
あなたは、法人営業の下調べの担当です。次の条件に合う会社を、10社調べてください。条件：業種〇〇、売上の規模〇〇、地域〇〇。 会社ごとに、会社名、公式サイトの URL、事業の中身、最近の動き、出どころの URL を、表にしてください。
出てくる表の列は、次のとおりです。
| 列 | 入る内容 | 確かめ方 |
|---|---|---|
| 会社名 | 正式な名前 | 公式サイトで、1文字ずつ見る |
| 公式サイトの URL | 会社のサイト | 開いて、実在する会社か見る |
| 事業の中身 | 何を売っている会社か | 公式サイトの説明と合っているか |
| 最近の動き | 新しい事業、店、サービスの変更 | 日付と出どころを開く |
| 出どころの URL | 上の内容が書かれていたページ | 人が開いて、書いてあるか見る |
最後に、この1行を必ず加えます。
分からないことは、分からないと書いてください。推測で埋めないでください。
AI は、分からない所を、それらしく埋めるくせがあります。 この1行で、空欄のほうがましだと伝えます。
2つ目：会社ごとの今の動きを調べる
公式サイトやニュースから、新しく始めた事業、出した店、変えたサービスを集めます。 いま動いている所に、困りごとがあります。
何も変わっていない会社に、急に提案しても響きません。 変わった所には、まだ手が回っていない仕事が生まれています。
依頼文は、次の1行です。1つ目の依頼文に加えます。
最近の動きは、いつ、どこに書いてあったかも添えてください。
日付と場所を添えさせるのは、古い話を、いまの話として持っていかないためです。
3つ目：課題の仮説を立てる
依頼文は、次の1行です。そのままコピーして使えます。
この会社が抱えていそうな課題を、2つ。なぜそう考えたかも、調べた事実から書いてください。
理由を書かせると、当てずっぽうの仮説が、すぐ見分けられます。
| 出てきた仮説 | 理由の欄 | 判断 |
|---|---|---|
| 〇〇の人手が足りていない | 空欄、または理由になっていない文 | 使わない |
| 新しい店を出したので、〇〇の手配が増えている | 公式サイトの日付つきの記事 | 使う |
仮説は、当たっていなくてもかまいません。 「こう考えたのですが、合っていますか」と聞けば、話のきっかけになります。 外れていても、相手が本当の困りごとを教えてくれます。 何も調べずに「お困りごとはありませんか」と聞くより、ずっと先から話が始まります。
4つ目：提案の切り口を出す
ここで初めて、自分の商品を渡します。 依頼文は、次の1行です。〇〇に、自分の商品を入れて、そのままコピーして使えます。
私の商品は〇〇です。この会社の課題に、どこで役に立てるかを、1つに絞ってください。
絞らせるのが大事です。 全部できます、は、何もできないのと同じに聞こえます。
切り口は、相手の言葉で書かせます。
| 切り口 | 判断 |
|---|---|
| 業務の効率化をお手伝いします | 誰にでも言える。使わない |
| 見積もりを出すまでの3日を、1日に | 相手の仕事の言葉。使う |
指示文には、「切り口は、相手の言葉で書いてください」と、1行加えます。
5つ目：一通目の下書きを書く
依頼文は、次の1行です。そのままコピーして使えます。
その切り口で、300字以内の最初の連絡文を。相手の会社の事実を、1つだけ入れてください。
相手の会社の事実が1つ入るだけで、一斉に送った文ではないと伝わります。
ただ、下書きはそのまま送りません。 AI の文章は、丁寧すぎて、誰が書いても同じに見えます。 自分の言葉に、1か所だけ直します。 それだけで、その人から来た連絡になります。
やってはいけないこと
AI が出した会社と数字を、確かめずに使う
小さな会社の売上は、公表されていないことが多いです。 AI は、それを推定で書いてきます。
だから、指示文に、次の1行を加えます。
推定なら、推定と書いてください。
出どころの URL は、人が開いて確かめます。 いちばん危ないのは、AI が出した数字を、自分で調べた数字のように相手に話すことです。 間違っていたら、信用を落とすのは自分になります。
AI で数を広げて、同じ文章を一斉に送る
Gartner が2025年6月に発表した調査（B2B の買い手632人）には、こう書かれています。
「73% of B2B buyers actively avoid suppliers who send irrelevant outreach.」
B2B の買い手の73%が、関係のない売り込みを送ってくる会社を、積極的に避けています。
日本では、広告のメールは、特定電子メール法で、原則として相手の同意が要ります。 総務省のパンフレット「特定電子メールの送信の適正化等に関する法律のポイント」には、次のことが書かれています。
| 項目 | パンフレットの記載 |
|---|---|
| 原則 | あらかじめ同意した者に対してのみ、広告宣伝メールを送信できる（オプトイン方式） |
| 対象 | 広告宣伝のために送信される電子メール。他人の営業のために送信されるものも対象。非営利団体や、営業を営まない個人が送るものは対象外 |
| 同意なしに送れる例外 | 取引関係にある者。名刺などの書面でアドレスを通知した者。自己のアドレスをインターネットで公表している者（個人の場合は営業を営む場合の個人に限る） |
| 例外の例外 | アドレスの公表と合わせて、広告宣伝メールの送信をしないように求める旨が公表されている場合は、同意なく送れない |
| 通信販売などの電子メール広告 | 特定商取引法が適用されるため、請求や承諾なしに送れない（例外の欄の注記） |
| 同意の記録 | 同意を取った旨の記録を保存する必要がある |
| 表示義務 | 送信者の氏名または名称。受信拒否の通知ができる旨。受信拒否の通知を受けるためのメールアドレスまたは URL |
| 受信拒否 | 同意された場合でも、受信拒否の通知を受けたら、以後の送信は禁止 |
つまり、アドレスを公表している会社に送るときでも、送らないでほしいと書いてあれば、送れません。 送るなら、送り主の名前と、受信を断れること、断るための連絡先を書きます。 断られたら、以後は送れません。
Gmail にも、決まりがあります。 Google の送信者のガイドラインには、Gmail のアカウントにメールを送るすべての人に向けた要件があり、その中に、次の一文があります。
「Keep spam rates reported in Postmaster Tools below 0.3%.」
迷惑メールの報告を、Postmaster Tools の数字で0.3%未満に抑えることを求めています。 1日に5,000通を超えて送る人向けの要件にも、同じ数字（0.30%未満）が書かれています。 同じページの、送る側の心得の欄には、0.10%未満を保ち、0.30%以上には決してしないように、とあります。
AI で調べる力が上がるほど、送る数ではなく、1通ずつの中身で差がつきます。 法律の細かい所は、送る前に、必ず原文を読みます。 ここは、AI の要約で済ませません。
人に残す3つ
AI の調べが速くなるほど、差がつくのはここです。 調べる所は、誰でも同じ道具を使えるからです。
1つ目：誰に売るか、条件を決める
業種も、売上の規模も、地域も、自分の商品が本当に役に立つ相手から、逆に決めます。
決め方は、これまで喜んでくれたお客さんを思い出すことです。 次の表を、3人分書いてみてください。
| お客さん | 業種 | 規模 | 何に困っていたか |
|---|---|---|---|
| 1人目 | |||
| 2人目 | |||
| 3人目 |
3人に共通する所が、そのまま指示文の条件になります。
ここを AI に聞くと、当たり障りのない答えしか返ってきません。 売れた相手を知っているのは、自分だけです。
2つ目：AI の調べを、人が確かめる
Gartner が2026年5月に発表した調査（B2B の買い手645人）には、こう書かれています。
「Sixty-nine percent of B2B buyers prefer to validate AI-generated insights with sales reps」
B2B の買い手の69%が、AI で得た情報を、営業の人に確かめたいと答えています。 買う側も、AI の答えを鵜呑みにしていません。 確かめられる人から買う、ということです。
とくに、会社名と、担当の人の名前は、必ず公式サイトで確かめます。 名前を間違えた連絡は、それだけで読まれません。
送る前の確認は、次の表のとおりです。
| 確かめる物 | 確かめ方 |
|---|---|
| 会社名 | 公式サイトの表記と、1文字ずつ比べる |
| 担当の人の名前 | 公式サイトの、役員や担当の紹介で確かめる |
| 売上や従業員の数 | 推定と書かれていないか。出どころを開く |
| 最近の動き | 日付と出どころを開く。古い話を、いまの話にしない |
| 下書きの事実 | 入れた事実が、上の表と合っているか |
3つ目：値段と条件を決める
何を無料にして、何をお金にするか。 ここを AI に任せると、事業の利益が、そのまま削れます。
値段は、自分の時間と、続けられるかで決まります。 それを知っているのは、経営者だけです。 相場は調べさせても、最後の線は、経営者が引きます。
どこから始めるか
順番は、次のとおりです。
1．まず、1つの業種、1つの地域で、10社だけ調べさせる 2．出てきた表の出どころを全部開いて、合っていたかを数える 3．当たる条件が分かってから、数を広げる 4．週に1回、10社を続ける 5．送るのは、いちばん最後にする
週に1回、10社。 それだけで、1か月でおよそ40社の下調べがたまります。 手で調べていたら、1社に何十分もかかる仕事です。
外に出る物ほど、後から任せます。 洗い出す、今の動きを調べる、仮説を立てる、切り口を出す、下書きを書く、そして最後に、送る。 この順番です。
もう一度、整理します。
AI に任せるのは、次の5つです。
1．洗い出す 2．今の動きを調べる 3．仮説を立てる 4．切り口を出す 5．下書きを書く
人に残すのは、次の3つです。
1．誰に売るか 2．確かめること 3．値段と条件
AI に任せる所と、人が残す所。 この線を引けた人から、営業は楽になります。 AI が下調べをして、人が、信頼を売ります。
読んだ資料
2026年11月8日と11日に確認しました。
Salesforce「State of Sales」第7版の発表（2026年2月3日） https://www.salesforce.com/news/stories/state-of-sales-report-announcement-2026/
Salesforce「State of Sales」第7版（PDF） https://www.salesforce.com/en-us/wp-content/uploads/sites/4/documents/reports/sales/salesforce-state-of-sales-report-2026.pdf
Gartner の発表（2025年6月25日。73%） https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-06-25-gartner-sales-survey-finds-61-percent-of-b2b-buyers-prefer-a-rep-free-buying-experience
Gartner の発表（2026年5月20日。69%） https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-05-20-gartner-survey-finds-sixty-nine-percent-of-b-two-b-buyers-turn-to-sales-reps-to-validate-ai-generated-insights
総務省「特定電子メールの送信の適正化等に関する法律のポイント」 https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/d_syohi/pdf/m_mail_pamphlet.pdf
Google「メール送信者のガイドライン」 https://support.google.com/a/answer/81126?hl=en
ChatGPT の deep research（OpenAI ヘルプ） https://help.openai.com/ja-jp/articles/10500283-deep-research-in-chatgpt
Gemini アプリで Deep Research を利用する https://support.google.com/gemini/answer/15719111?hl=ja
Claude の調査機能を使用する https://support.claude.com/ja/articles/11088861
