AIコンサルの案件獲得方法｜営業担当なしで進める新規開拓

AIコンサルの案件獲得方法は、今ある接点と使える時間で選ぶ

すでに相談相手がいるなら、その相手への再提案から始めます。接点がないなら、課題の仮説を持って顧客候補へ直接話を聞くか、顧客を支援している会社との情報交換を始めます。記事やSNSによる集客も選択肢ですが、継続して発信・対応できる時間を含めて選ぶことが大切です。

この記事では、営業担当のいない会社が使う案件獲得方法を、次のように整理します。

広告や営業代行も、対象顧客と提案内容が定まれば検討できます。ただし、「誰に何を提案すれば依頼されるか」が曖昧なまま接触数を増やしても、受け手の疑問は解消しません。まず自社で反応を確かめ、任せる対象と作業を具体化します。

直近の商談づくりと継続ルートの開拓を並行する

当面の売上が必要なら、過去の相談相手や課題の見えている企業への連絡を優先します。同時に、次の案件が必要になったときにも相談が入るよう、協業先づくりや発信のための時間を確保します。

たとえば、営業に週半日を使えるなら、まず過去相談のフォローと商談準備を予定に入れ、残りを協業候補との情報交換に使う方法があります。これは時間配分の例です。連絡後の商談・提案まで回せる量に絞り、最初から全経路へ着手しません。

既存接点が乏しく、顧客の困りごともまだ確かめられていない場合は、狙う業界の経営者や部門責任者への聞き取りから始めます。協業先が紹介を判断できるよう、顧客が何に困り、自社がどこまで引き受けるかを説明できる状態にします。

人脈の紹介待ちを、他社が紹介しやすい仕組みに変える

人脈依存を抜けるとは、人のつながりを使わなくなることではありません。代表をよく知る人しか紹介できない状態から、紹介する相手・相談のきっかけ・紹介後の動きが共有されている状態へ変えることです。

たとえば、業務改善を支援する会社が顧客から「問い合わせの回答作成が追いつかない」と聞いたとき、AIコンサルに何を相談できるか分かっていれば、紹介を検討できます。さらに相談結果を相手へ返すと、次にどんな会社を紹介すればよいかが伝わります。

このように他社の接点を通じて顧客に出会う営業を、パートナーセールスと呼びます。技術の説明だけでは価値が伝わりにくいAI支援でも、顧客の業務課題を起点に会話を始められる方法です。会社全体の役割分担を見直す際は、代表営業に依存しない新規開拓の作り方でも補足しています。

AIコンサルで最初に売る支援を具体化する

案件獲得の準備では、「生成AIを導入できます」という説明を、顧客が依頼内容を判断できる説明へ変えます。必要なのは、困っている業務、最初に行う支援、納品するもの、顧客側の準備です。

技術名を顧客の業務課題へ置き換える

「AIエージェントを開発します」だけでは、どの担当者が何の予算で頼むかが見えません。「社内資料を探して回答を書く作業が営業担当に集中している。回答案の作成を補助し、担当者が確認して使えるかを検証する」とすれば、相談する場面を想像できます。

最初の対象は、過去の相談や自社が詳しい業務から選びます。絞るのは会社として今後ずっと受ける仕事ではなく、最初の営業で伝える一つの入口です。研修が得意なら、特定部門の実際の作業を題材に、研修後に何を使える状態にするかまで示します。研修を必ず開発案件へつなげる必要はありません。

小さな有償支援の内容を一枚にする

以下は、機器卸の問い合わせ対応を題材にした説明用の仮定例です。実在する顧客の実績ではありません。自社で提供できる内容へ書き換え、顧客向け説明にも協業先向け資料にも使えます。

この例では、資料探しから回答の完成までにかかる時間を、従来の作業とAIを使う作業で比べます。AIの出力時間だけでなく、人が確認・修正する時間も含めます。誤った型番や条件を回答していないかなど、見逃せない誤りと合格条件は、顧客側の担当者と試作前に決めます。

小さく始める目的は、安売りすることではありません。顧客が一度に負う判断を減らし、自社も調査・試作の作業量を見積もれるようにすることです。AIが適さないと分かる場合もあるため、「必ず導入する」ことを調査の成功条件にしません。

実績が少ないときは判断材料を示す

実績が少ない段階では、許可された情報や説明用データによるデモ、検証手順、担当者の関連業務経験を示します。デモではうまく動く例だけでなく、回答できない場合と人が確認する箇所も説明します。顧客は、派手な動作より「自社の仕事で使えるか」を判断したいからです。

顧客向けの資料や相談ページにも、対象業務、支援範囲、判断材料、相談後の流れをまとめます。記事やSNSから来た人が、何を相談できるか分からないまま離れるのを防ぐためです。デモ上の動作を顧客の導入実績や削減効果として掲載せず、実案件の数値は測定条件と公開できる範囲を確認して使います。

自社に合う紹介・協業先を探し、最初の連絡を送る

協業候補は、狙う顧客から業務の困りごとを聞く機会があり、自社のAI支援を加えると相手の顧客にも利点が生まれる会社です。「顧客が多そう」という理由だけでは選びません。

課題を先に聞く会社と補完関係を探す

前の節の問い合わせ対応の例なら、候補と役割は次のように整理できます。業種だけで適性が決まるわけではなく、実際の顧客と支援範囲を情報交換で確認します。

DXは業務をデジタル技術で見直すこと、SaaSはインターネット経由で利用する業務ソフト、BPOは業務を外部で請け負うサービスを指します。

たとえば業務代行会社には、作業量が減る提案を歓迎できない場合もあります。品質改善、新しい支援メニュー、運用の役割など、相手に残る価値を確認します。相手がすでに同じAI支援を提供しているなら、不足する専門領域や対応余力を補えるかを確かめ、補えなければ優先候補から外します。

公開情報から候補を選び、情報交換を打診する

取引先や名刺交換相手から、対象業務を支援している会社を探します。接点がなければ、対象業界と「業務改善」「システム導入」「問い合わせ対応代行」などを組み合わせて検索し、企業の事例ページやセミナーの登壇内容を確認します。

候補の記録には、会社名だけでなく「なぜこの会社か」を一行残します。「機器卸の導入事例があり、問い合わせ管理を扱っている」まで分かれば、連絡の理由になります。問い合わせ窓口の用途・案内に沿って、次のように情報交換を打診します。以下は書き換えて使う文案例です。

この文面の事例・支援内容は、相手の実際の公開情報と自社の提供範囲に合わせます。最初の面談では顧客紹介を急がず、「その困りごとを聞くか」「今はどう対応しているか」「一緒に対応する余地があるか」を確認します。

相手の利益と紹介後の役割を決める

協業へ進むなら、顧客への連絡窓口、初回相談への同席、提案・見積もりの担当、契約主体、紹介料などの有無、結果を報告する範囲を決めます。最初から複雑な制度を作る必要はありませんが、一件紹介されたときの動きは双方が説明できる状態にします。

紹介者が顧客へ送る文章も用意します。たとえば、「製品資料を探して回答を書く負担について、AIが使える範囲を整理する会社をご紹介できます。まず対象業務と必要な資料を確認する相談になりますが、おつなぎしてもよいでしょうか」という文面です。

顧客が会話を希望してから、背景と連絡先を共有します。社内資料や実データは初回の紹介文へ添付せず、必要な段階で利用条件と共有先を確認します。開発・保守の受託が中心の場合は、受託開発会社の協業による新規開拓も参考になります。

AIの無料相談を有償案件へ進める商談の進め方

初回相談の目的は、AIでできることをすべて説明することではありません。顧客が費用をかけて解決したい業務があるかを確かめ、有償で調べる範囲と次の判断を合意することです。相談を無料で受ける場合も、個別の調査や試作をどこから有償にするかは事前に決めます。

AIへの興味より、業務の優先度と決める人を確認する

問い合わせ対応の例なら、「どんなAIを使いたいか」より先に、次を確認します。

相手の「便利そうです」を、そのまま案件化の根拠にはしません。顧客側の担当者と次に確認することが決まったかを見ます。課題はあっても今は優先度が低いなら、再検討する時期や条件を聞き、無理に提案書を作りません。

有償で調べる範囲と次の判断を合意する

AI支援では、実際の資料を確認しなければ、使える回答が作れるか分からないことがあります。その調査を営業の無償作業として抱え込まず、顧客が何を判断するための支援かを示します。

前の例なら、「一つの製品群を対象に、合意した問い合わせ例と資料で回答案を試作し、担当者による修正も含めて実務に使えるか評価する」という提案です。費用の対象は、資料の確認、検証の設計、試作、評価、判断材料の報告です。期間・金額は自社の工数と対応範囲から決めます。

提案には、顧客側が用意する資料と担当者、評価の進め方、納品物、追加対応の条件も含めます。初回の相談で、次回に誰が何を持ち寄るかまで決めれば、「検討します」のまま待ち続ける状態を減らせます。

顧客が必要資料を利用できない、評価担当を置けない、費用の判断へ進む意思がない場合は、先にその条件を整えます。すべての相談に試作を付ける必要はありません。研修・業務整理で解決できるならその支援を提案し、AI以外の方法が適するなら、その理由を伝えます。

営業担当なしで動かす30日計画と、続けるルートの判断

最初の30日は、営業資料を完成させるだけで終わらせず、顧客や協業候補へ連絡して反応を得る期間にします。以下は行動計画の例です。受注時期を約束するものではなく、自社の稼働と相手の検討状況に合わせて調整します。

最初の4週間で連絡と提案まで進める

最初の一社とじっくり進めることは大切ですが、その一社の返事だけを待つ必要はありません。自社がフォローできる範囲で複数候補と話し、反応があった相手との実行に時間を寄せます。共同セミナーの準備が重ければ、顧客一社の相談に同席するところから始めても構いません。

代表に残す判断と分ける作業を決める

代表や技術責任者は、顧客の課題を受けられるか、実現できるか、何をいくらで提案するかの判断を担います。候補の情報整理、日程調整、面談記録、次回連絡の管理は、社内の補助者や外部支援へ分けられます。

一人で経営している場合は、同じ会社紹介を毎回作り直さず、前の節の支援説明と確認項目を共通化します。週に使える営業時間を先に決め、連絡だけでなく面談・提案・追客まで収まる件数にします。

外注する場合も、初期の顧客の反応を代表が確認できる状態を保ちます。相手選びが合っていないのか、説明が伝わらないのかを判断できなければ、作業を任せても改善できないためです。担当を増やす際の詳しい分担は、少人数企業のパートナーセールス体制で確認できます。

接触数から有償化までを経路ごとに見る

管理は、会社名、経路、接触日、確認できた課題、現在の段階、次の行動・担当・期限を一つの表に残すところから始めます。面談、提案、受注を数えるだけでなく、止まった理由と使った時間も記録します。

課題の合う相談から有償化が見え、対応負荷も見合う経路には時間を増やします。同じ理由で止まる経路は、対象・提案・連絡方法のいずれかを変え、次に確かめる日を決めます。少ない件数の成約率だけで判断せず、顧客が何を理由に進んだか、止まったかを読み取ります。

紹介・協業の開拓を外部に任せるときの確認点

外部支援を選ぶときは、「誰に会えるか」「会った後に何を進めるか」「自社にどの仕事が残るか」を確認します。顧客との商談を作る営業代行と、顧客を紹介し合う協業先を探す支援では、紹介される相手も、その後の動きも異なります。

紹介される相手と実行支援の範囲を確認する

SparkLaboは、紹介営業やパートナー施策を、偶然の紹介待ちから継続的な活動へ変えるサービスです。5,000社以上との直接接点を土台に、相性のよい紹介・協業候補を探索します。自社の知人だけでは、狙う顧客に接点のある会社が見つからない場合の選択肢になります。

紹介の目安は毎月2〜5社のパートナー候補です。これは顧客商談の件数ではなく、紹介・協業の相手候補との接点を増やす目安です。候補に会った後も、紹介・共催など取り組む施策の設計と運用、月次の振り返り・改善を支援します。

AIコンサル側には、支援できる業務の説明、技術的な実現性の判断、顧客への提案、協業相手との関係づくりが必要です。提供する価値が定まり、次の課題が「相手を探せない」「提携の話を具体的な活動へ進められない」であれば、支援を使う理由が明確になります。

顧客事例で、紹介元を広げた後の変化を見る

SparkLaboのシステム開発企業の顧客事例では、5か月で開発2件・保守1件、見込売上450万円につながりました。既存紹介への依存が課題だった企業に、業務のデジタル化を支援するコンサル会社、補助金支援、Web・マーケティング、士業・業務代行などとの協業を提案した事例です。

この事例からAIコンサルの新規開拓へ応用できるのは、技術を売り込む相手だけでなく、その技術が必要になる課題を先に聞く会社へ接点を広げる考え方です。

また、別の顧客事例では、営業をすべて担っていた社長がSparkLaboで紹介ルートを作り、営業時間を大きく減らして、新規事業・戦略策定・事業改善へ時間を振り向けられるようになりました。案件の入り口を増やすことは、代表が提案と経営に時間を使える状態を作ることにもつながります。

まずは、直近の相談一件を、対象業務・最初の支援・顧客側の準備に分けて書いてみてください。その支援を必要とする企業に、すでに会っているのは誰か。そこまで整理できると、次に連絡する顧客候補や協業候補が具体的になります。