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1. はじめに —— AI活用は「特別なこと」ではなくなった
ここ数年、AIは飛躍的に進化し、あらゆる業界・業種で活用が進んでいます。しかし、多くの企業でいまだにAI活用というと、「特別なテクノロジー」「専門部署だけが扱うもの」という誤解があります。また、ChatGPTなど生成AIブームにより、過度にAIの能力を期待したり、逆に失望したりするケースも増えています。
そこで今、改めて注目されているのが **「CSAI（Common Sense AI）」**という考え方です。これは、「常識的・現実的な範囲でAIを活用し、成果に結び付ける」というアプローチであり、過度に高度なAIに頼らず、目の前の業務課題にAIを自然に組み込む発想が求められています。
この記事では、営業・マーケティング・人事という、多くの企業で共通する部門を題材に、具体的なCSAI活用事例を5つ厳選して紹介します。どれも 「すぐにでも取り入れられる」実践的なものばかりです。最後まで読んでいただければ、自社の業務にどうAIを取り入れるべきか、具体的なイメージを掴んでいただけるはずです。
2. 営業事例①：インサイドセールスの効率化 —— 顧客スコアリングAI
【背景】
近年、インサイドセールス（内勤営業）が日本でも急速に広がっていますが、リード（見込み顧客）の質がバラバラで、どこに注力すべきかわからないという課題は根深いものがあります。営業担当が勘や経験で対応するケースも多く、非効率になりがちです。
【CSAI的活用】
ここで効果を発揮するのが、顧客スコアリングAIです。過去の受注データ、商談履歴、行動ログ（資料DL、セミナー参加、Web閲覧など）をもとに、「受注確率の高いリード」を自動でスコア化します。
これにより営業担当は、スコア上位のリードに優先的にアプローチでき、限られたリソースを成果に直結しやすい案件に集中できます。
【ポイント】
- 難解なAIモデルよりも、既存MAツール（HubSpot、Salesforce、Marketoなど）のスコアリング機能を活用し、早期に成果を出す。
- 営業が納得できるロジック（何を根拠にスコアが高いのか）を併記し、納得感ある活用にする。
【効果】
- 商談化率・受注率の向上
- 営業活動の平準化・属人化排除
- インサイドセールスのROI向上
3. 営業事例②：提案資料・メール文書の自動生成 —— 生成AI活用
【背景】
営業現場では「提案書」「メール文面」「社内報告」といった資料作成に膨大な工数がかかっています。内容は案件ごとに似通っているにも関わらず、一から作成する非効率が常態化しています。
【CSAI的活用】
ChatGPTなどの生成AIを営業ツールに統合し、商談情報・提案内容を入力するだけで、たたき台となる提案書やメール文面を自動生成します。最近は各種CRM（Salesforce、HubSpot）にも生成AI連携が進んでおり、実装は難しくありません。
【ポイント】
- 100点の資料を求めず、70点の素案を迅速に作ることに価値を置く。
- 営業担当は生成AIを「原稿アシスタント」と捉え、最終的なブラッシュアップは人間が行う。
- 「生成AIは使わない」ではなく、「使って時短・効率化」を前提とする文化作りが必要。
【効果】
- 資料作成時間の短縮（3時間→30分など）
- 商談スピード向上
- 営業のモチベーション・満足度向上
4. マーケティング事例③：広告クリエイティブの生成・検証 —— A/Bテスト最適化AI
【背景】
広告バナーやキャッチコピーなど、クリエイティブは成果に直結するにも関わらず、担当者のセンスや属人的判断に依存しがちです。また、テストパターンが増えるほど工数もかさみます。
【CSAI的活用】
生成AIを活用し、複数パターンの広告クリエイティブ（画像・コピー）を自動生成。さらに配信結果をAIが分析し、効果の高いパターンを自動で最適化します。GoogleやMetaの広告プラットフォームではすでに実装されていますが、自社サイトでも可能です。
【ポイント】
- 人間のセンス×AIの分析結果で次回クリエイティブを洗練。
- 「AIの作ったバナーは使えない」とならないよう、方向性は人間が指定する。
- 成果データ（クリック率、コンバージョン率）を元に、意思決定を高速化。
【効果】
- 広告ROIの向上
- 作成リソース削減
- PDCAの高速化
5. マーケティング事例④：顧客データ分析によるターゲティング最適化
【背景】
マーケティング活動では、「どの顧客層に、どんな訴求を行うべきか」が成功の鍵ですが、膨大なデータ（購買履歴、Web行動、属性など）を人手で分析するのは困難です。また、分析と施策が分断され、現場で活かせないケースも散見されます。
【CSAI的活用】
AIによる顧客クラスタリング・行動予測モデルを活用し、属性や行動から最適なターゲット層を自動で抽出。さらに「次にどの施策を打つべきか」まで提案します。DMP（データマネジメントプラットフォーム）やMAと組み合わせ、即施策化が可能です。
【ポイント】
- セグメント作成や施策優先度付けをAIがサポートし、担当者は意思決定に集中。
- 従来型「大まかなペルソナ」ではなく、実データに基づく動的ターゲティングへ。
- 営業・マーケの双方が使いやすい形（ダッシュボード等）で提供する。
【効果】
- 成果の出る施策の再現性向上
- 顧客LTV最大化
- 新規・既存両面での効果向上
6. 人事事例⑤：採用活動の効率化 —— レジュメ自動評価＆面接日程調整
【背景】
人事部門、とくに採用活動は事務作業が膨大です。応募者のレジュメ確認、選考基準への合致判断、面接日程調整など、人手に依存しており工数・スピードともに課題があります。
【CSAI的活用】
AIを活用し、レジュメの自動スクリーニング・候補者評価を行います。求人要件とのマッチ度、過去類似事例との比較から「面接推奨度」をスコア化し、担当者の意思決定をサポート。
また、生成AIチャットボットが候補者と自動で面接日程調整まで行い、担当者の負荷を大幅削減します。
【ポイント】
- 最終判断は人事担当が行うが、「膨大な応募を一件ずつ読む」をなくす。
- 日程調整はメール・チャットの自動化で、「待ち」「抜け漏れ」を防止。
- 内定通知やFAQ対応もAI活用で一貫管理可能。
【効果】
- 採用スピード向上（平均2週間→1週間など）
- 採用担当工数削減（3人→1人でも対応可能に）
- 応募者体験（CX）の向上
7. まとめ —— 現場が「無理なく」使えるのがCSAI
ここまで紹介した事例は、いずれも「いきなり高度なAIシステムを作る」のではなく、今ある課題を常識的に解決する、地に足のついたAI活用です。これが **CSAI（Common Sense AI）**の本質です。
営業・マーケ・人事に共通する成功のポイントは以下です。
- AIは100点を目指さない。70点でもすぐ活用する。
- 人間×AIの分担を明確にし、人間が「判断」「意思決定」に集中。
- スモールスタート → 成果確認 → 拡大 のサイクルで導入。
- ツールやサービスを賢く使い、自社開発に固執しない。
AIは「導入して満足するもの」ではありません。実際に使われ、現場が楽になり、成果が出ることで初めて意味があります。そのためには、過度な理想論よりも、**「現場に馴染む、無理のない進め方」**が重要です。
あなたの企業でも、まずは一つの業務から、CSAIを活かしたAI活用を始めてみませんか？
その一歩が、業務改革、競争力強化、そして未来の大きな成果へとつながっていくでしょう。
