【2026年最新版】営業職×生成AI完全ガイド｜現場で即使えるプロンプト・事例・導入ノウハウ

営業職と生成AI：いま何が起きているのか

「生成AIで営業の仕事がなくなるのでは？」「周りが使い始めているけど、何から手をつければいいかわからない」
——こうした不安や疑問を抱えている営業パーソンは少なくありません。

2022年末にChatGPTが登場して以降、生成AIは驚くべきスピードでビジネスの現場に浸透しています。

特に営業職は、メール作成、提案書作成、顧客リサーチなど「言語を扱う業務」が多いため、生成AIの恩恵を受けやすい職種の一つです。

本章では、まず「生成AIとは何か」を営業職向けにかみ砕いて解説し、日本の営業現場でいま何が起きているのか、そして「AIが得意なこと」と「人間が価値を発揮すべきこと」の全体像を整理します。

営業パーソンが押さえるべき生成AIの基本

生成AIとは、大量のテキストデータから「言葉のパターン」を学習し、人間のような自然な文章を生成できる人工知能のことです。

代表的なサービスには、OpenAIの「ChatGPT」、Googleの「Gemini」、Anthropicの「Claude」、Microsoftの「Copilot」などがあります。

従来のAI（検索エンジンやレコメンドエンジンなど）が「既存の情報を探して表示する」のに対し、生成AIは「新しい文章を作り出す」ことができます。この違いが、営業現場での活用可能性を大きく広げています。

日本の営業現場における生成AI導入の現状

日本の営業現場における生成AIの導入は、2025年時点で重要な転換期を迎えています。

最新の調査データによると、営業職における生成AIの活用経験は約30％に達し、導入企業は着実に増加傾向にあります。

キーファクト
営業職の生成AI活用率：28.9-33.6％
年代別格差：20代46.3％ vs 60代24.2％
効果実感度：90％の企業が業務効率化を実感
導入障壁：AI技術力・ノウハウ不足が最大の課題

🔍 営業職の生成AI活用率詳細

複数調査機関による統合データ

調査機関	活用経験者率	調査概要（引用元）
HubSpot	28.9％	営業担当者6,000名対象 PR TIMES
AIスマイリー	33.6％	現在活用26.5％ + 過去活用7.1％ aismiley.co.jp
PwC Japan	26.0％	営業・マーケティング部門 PwC

年代別活用状況の格差

若年層ほど活用が進む傾向が明確

• 20代：認知率81.5％ → 活用率46.3％（差35.2ポイント）
• 60代：認知率90.3％ → 活用率24.2％（差66.1ポイント）

このデータから、年代が上がるほど認知と活用のギャップが拡大することが明らかになりました。（引用元： PR TIMES）

公開されている調査データを見ると、日本企業における生成AI導入は急速に進んでいます。
ただし、営業部門に限ると、「積極的に活用している」企業はまだ一部にとどまり、多くは「試験的に使っている」「関心はあるが導入できていない」という段階です。

つまり、今こそ生成AIを使いこなせる営業パーソンになれば、大きな差別化ができるタイミングと言えます。

営業タスク×AI適合度マップ

営業業務のすべてをAIに任せられるわけではありません。重要なのは、「AIが得意なこと」と「人間が価値を発揮すべきこと」を正しく切り分けることです。

以下のマトリクスは、営業の代表的なタスクを「定型度」と「対人要素」の2軸で分類し、生成AIの適合度を示したものです。

 

【AI最適ゾーン】（右上）：定型度が高く、対人要素が低い業務
→ 生成AIに任せることで大幅な時間削減が可能。積極的に自動化すべき領域。

【AI補助ゾーン（左上）：定型度は高いが、対人要素もある業務
→ AIでたたき台を作り、人間がカスタマイズする「ハイブリッド運用」が効果的。

【AI活用検討（右下）：定型度が低く、対人要素も低い業務
→ 分析・リサーチ系。AIを壁打ち相手として活用できる。

【人間中心ゾーン】（左下）：定型度が低く、対人要素が高い業務
→ 信頼構築、感情への対応が必要。AIはあくまでサポート役。

この分類を意識することで、「何をAIに任せ、何に自分の時間を集中させるか」の判断がクリアになります。

営業プロセス別・生成AIが活躍する7つの場面

「生成AIが営業に使える」と聞いても、具体的にどの業務でどう活用すればいいのかイメージしづらい方も多いでしょう。

この章では、営業プロセス全体を俯瞰しながら、生成AIが特に威力を発揮する7つの場面を解説します。

各場面で「何ができるか」「どれくらい効率化できるか」を具体的に紹介しますので、自分の業務に当てはめながら読み進めてください。

ターゲットリスト作成・企業リサーチ

活用シーン
新規開拓の第一歩である「どの企業にアプローチするか」のリスト作成は、多くの営業パーソンにとって時間がかかる作業です。
業界調査、企業情報の収集、キーパーソンの特定など、地道なリサーチが必要になります。

生成AIでできること
- 特定業界の企業一覧と基本情報の整理
- 企業のプレスリリース・ニュースの要約
- 決算情報からの経営課題の抽出
- 想定ニーズ・アプローチ切り口の仮説立案

効率化の目安

作業内容	従来の所要時間	AI活用後	削減率
企業1社のリサーチ	30〜60分	5〜10分	約80%
ターゲット100社のリスト作成	2〜3日	半日	約70%

アプローチメール・架電スクリプト作成

活用シーン
新規開拓のメールや電話のスクリプトは、「相手に刺さる」内容でなければ反応が得られません。
しかし、一通一通、一件一件をゼロから考えていては、アプローチ数を増やせないジレンマがあります。

生成AIでできること
- 業界・企業規模・想定課題に応じたメール文面の生成
- 複数パターンのA/Bテスト用文面の作成
- 架電時の導入トーク・切り返しスクリプトの作成
- 相手の反応パターンに応じた分岐シナリオの設計

効率化の目安

作業内容	従来の所要時間	AI活用後	削減率
新規アプローチメール1通	15〜30分	3〜5分	約80%
架電スクリプト作成	1時間	10〜15分	約75%

商談準備（想定質問・壁打ちロープレ）

活用シーン
商談前の準備時間は限られています。特に、初めて訪問する企業や、自分が詳しくない業界の場合、「どんな質問が来るか」「どう答えるか」を事前にシミュレーションしておきたいものです。

生成AIでできること
- 相手企業の業界特性・課題に基づいた想定質問リストの生成
- 想定質問への回答案の作成
- 競合比較で聞かれそうなポイントの整理
- ロープレ相手としての壁打ち（AIに顧客役をやらせる）

効率化の目安

作業内容	従来の所要時間	AI活用後	削減率
想定Q&A作成（10問）	45〜60分	10〜15分	約75%
壁打ちロープレ準備	同僚の時間確保が必要	いつでも可能	-

商談中のメモ・議事録支援

活用シーン
商談中はメモを取りながら話を聞くことになりますが、会話に集中するとメモがおろそかになり、メモに集中すると会話が上の空になる……というジレンマを抱えている方も多いでしょう。

生成AIでできること
- 音声認識ツール＋生成AIで議事録の自動作成
- 長い議事録の要約・ポイント抽出
- Next Action（ToDo）の自動抽出
- 議事録からの商談報告書フォーマットへの変換

効率化の目安

作業内容	従来の所要時間	AI活用後	削減率
1時間の商談議事録作成	30〜60分	5〜10分	約80%
要点整理・ToDo抽出	15〜20分	1～2分	約90％

提案書・プレゼン資料のたたき台作成

活用シーン
提案書やプレゼン資料の作成は、営業パーソンにとって最も時間がかかる業務の一つです。
特に「白紙の状態から構成を考える」最初のフェーズに多くの時間を費やしがちです。

生成AIでできること
- 提案書の構成案・アウトライン作成
- 各スライドの文章・箇条書きの生成
- 顧客の課題に合わせた導入効果の訴求文作成
- 競合比較表のたたき台作成
- プレゼン時のトークスクリプト作成

効率化の目安

作業内容	従来の所要時間	AI活用後	削減率
提案書構成案作成	1〜2時間	15〜30分	約70%
10ページ提案書のたたき台	4〜8時間	1〜2時間	約75%

SFA/CRM入力・日報の下書き

活用シーン
多くの営業パーソンが「面倒だけどやらないといけない」と感じているのが、SFA/CRMへの活動入力や日報作成です。
夕方以降にまとめて入力しようとして、内容を思い出せない……という経験はないでしょうか。

生成AIでできること
- 商談メモ・議事録からSFA入力用テキストの自動生成
- 1日の活動を箇条書きから日報形式に変換
- 商談ステータス・Next Actionの整理
- 週報・月報の自動サマリー作成

効率化の目安

作業内容	従来の所要時間	AI活用後	削減率
1商談分のSFA入力	10〜15分	2〜3分	約80%
日報作成	15〜30分	5分	約75%

既存顧客のアップセル／クロスセルアイデア出し

活用シーン
既存顧客への深耕営業は、新規開拓よりも効率的に売上を伸ばせる領域です。
しかし、「この顧客に次に何を提案すべきか」のアイデア出しは、顧客情報を深く理解していないと難しいものです。

生成AIでできること
- 顧客の業界動向・ニュース分析からの提案機会発見
- 過去の取引履歴・問い合わせ内容からのニーズ仮説生成
- 「この製品を買った顧客が次に買いやすい製品」の提案
- 契約更新時期に合わせたアップグレード提案文の作成

効率化の目安

作業内容	従来の所要時間	AI活用後	削減率
顧客10社分の提案アイデア出し	2〜3時間	30〜45分	約70%
個別提案メール作成	20〜30分/通	5〜10分/通	約70%

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明日から使える！営業特化プロンプト・テンプレ集

「生成AIが便利なのはわかったけど、どうやって指示を出せばいいの？」

——これは、生成AIを使い始めた営業パーソンの多くが最初にぶつかる壁です。

生成AIへの指示文のことを「プロンプト」と呼びます。プロンプトの書き方次第で、出力の品質は大きく変わります。

この章では、営業の現場ですぐに使えるプロンプトテンプレートを、場面別に紹介します。コピー＆ペーストしてそのまま使える形式にしていますので、ぜひ今日から試してみてください。

新規開拓メールのプロンプトテンプレ

【基本テンプレート】

【応用：業界特化版】

インサイド用コールスクリプト生成プロンプト

【基本テンプレート】

【応用：断り文句対応特化版】

既存顧客向けアップセル提案のプロンプト

【基本テンプレート】

クレームメールへの返信案作成プロンプト

【基本テンプレート】

商談議事録の要約・ToDo抽出プロンプト

【基本テンプレート】

【応用：SFA入力用フォーマット変換】

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実在の営業パーソン・チームの生成AI活用ストーリー

「プロンプトはわかったけど、実際に使っている人はどんな風に活用しているの？」

——机上の知識よりも、同じ営業職のリアルな体験談のほうが参考になることも多いでしょう。

この章では、異なる業種・営業スタイルで生成AIを活用している営業パーソンの事例を紹介します。成功談だけでなく、つまずいたポイントや工夫した点も含めて、リアルな声をお届けします。

都内IT企業インサイドセールス（20代）の1日

プロフィール

年齢：28歳
業種：BtoB SaaS（勤怠管理システム）
職種：インサイドセールス（SDR）
経験年数：IS歴3年目
生成AI歴約1年：（2024年1月〜本格活用）
使用ツール：Claude、ChatGPT、Salesforce、Zoom Phone

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1日のスケジュールとAI活用ポイント

9:00〜9:30｜朝のリスト精査

やっていること

• 前日にマーケから渡されたリード30件を確認
• 企業HPやニュースリリースをチェックし、優先度をつける

AI活用ポイント

• 企業名を入力 → 「この企業の直近のニュースと、勤怠管理に関心を持ちそうな理由を3つ挙げて」とClaudeに依頼
• 以前は1社5分かかっていた企業調査が、今は1社2分で完了

具体例
「株式会社〇〇 従業員数500名 物流業界」と入力すると、
「2024年問題で労務管理ニーズが高まっている」
「先月、新拠点を開設したニュースあり→管理工数増加の可能性」
といった仮説が返ってくる。

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9:30〜12:00｜架電タイム（午前）

やっていること

• 50〜60件の架電（うち接続15件程度）
• 受付突破、担当者との会話、アポ打診

AI活用ポイント

• 架電前に「この業界の担当者が抱えがちな課題トップ3」を生成
• 受付突破トークのバリエーションを10パターン用意しておく
• 断られた理由をClaudeに入力→切り返しトークを3案もらう

リアルな使い方
電話で「今は忙しい」と言われた企業に対して、
「物流業界の管理部門へのテレアポで「今、繁忙期なので」と断られた時の切り返しトーク案を作成してください。
条件：相手の状況に共感しつつ、繁忙期だからこそのメリットを提示 - 1文〜2文で簡潔に - 押し売り感を出さない」とClaudeに投げると、

「お忙しい中恐れ入ります。繁忙期の負荷軽減に関するご提案で、お電話なら3分程度ですが、お手すきのタイミングで改めてご連絡差し上げてもよろしいでしょうか？」

といった自然なフレーズが返ってくる。

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12:00〜13:00｜ランチ＆午前の振り返り

やっていること

• 午前の架電結果をSalesforceに入力
• うまくいった会話・いかなかった会話を簡単にメモ

AI活用ポイント

• 午前の会話メモをまとめてClaudeに入力
• 「この中で再アプローチすべき企業と、その理由」を抽出
• 日報の下書きを自動生成

時短効果
日報作成が15分→5分に短縮。その分、午後の準備に回せる。

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14:00〜15:30｜メールアプローチ

やっていること

• 不在だった企業へのフォローメール送信
• 資料請求リードへの初回メール送信
• 既存リードへのナーチャリングメール

AI活用ポイント

• 「相手の業界」「企業規模」「想定課題」を入力してメール文面を生成
• 必ず自分でカスタマイズ（後述の「つまずき」参照）

プロンプト例
「以下の条件でアポイント打診メールを作成して。
・業界：製造業
・従業員規模：300名
・想定課題：紙の勤怠管理からの脱却
・トーン：堅すぎず、かといってカジュアルすぎない
・文字数：200文字以内
・件名も3パターン提案して」

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15:30〜17:00｜架電タイム（午後）

やっていること

• 午前中に「担当者不在」だった企業への再架電
• アポ獲得後のお礼架電＆日程調整

AI活用ポイント

• 「この企業の担当者が興味を持ちそうなフック」を再生成
• 夕方は決裁者が戻りやすいので、役職者向けトークを準備

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17:00〜18:00｜翌日の準備・企業リサーチ

やっていること

• 翌日のリードリストを確認
• 重点企業5社の深掘りリサーチ

AI活用ポイント

• 企業のIR資料や採用ページをClaudeで要約
• 「この企業に刺さりそうな導入事例」を自社の事例集から選んでもらう

具体例
「この企業は地方に複数拠点あり。似た構成の導入事例はどれ？」
→ 事例集の概要を入力しておくと、「A社事例が近いです。理由は〜」と提案してくれる。

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Before / After（導入1年での変化）

指標	Before（2023年）	After（2024年）	変化
1日の架電数	80件	110件	+37.5%
1日のメール送信数	15件	35件	+133%
アポイント獲得率	2.1%	3.4%	+1.3pt
月間アポ獲得数	12件	22件	+83%
残業時間	月25時間	月12時間	▲52%
リサーチ時間/1社	5分	2分	▲60%

最初につまずいたこと

1. 「AIに丸投げ」で自分の言葉を失った

導入当初、AIが生成したスクリプトをそのまま読んでいた。

起きた問題

• 電話口で質問されると答えられない
• 「台本読んでるでしょ」と見透かされる
• 自分で考える力が落ちていく感覚

気づいたきっかけ

• 上司に「最近、トークに血が通ってない」と言われてハッとした

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2. プロンプトが曖昧で使えない出力が続いた

ダメだった例

「いい感じのメール書いて」
→ 抽象的すぎて、誰にでも送れる無難な文章が返ってくる

改善後

「製造業300名規模、人事部長宛、紙の勤怠管理の課題を感じている企業へのアポ打診メール。200文字以内で、件名も3案」
→ 具体的なので、そのまま使える下地が出てくる

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3. 「AIが万能」という幻想

最初は「AIに聞けば何でも正解が出る」と思っていた。

現実

• 古い情報や不正確な情報が混じることがある
• 自社プロダクトの細かい仕様までは知らない
• 「正解」ではなく「たたき台」として使うもの

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今の活用のコツ（1年使ってわかったこと）

コツ1：AIは「たたき台製造機」

最終的に電話するのも、メールを送るのも自分。
AIが出した内容を 「70点の下書き」 として受け取り、残り30点は自分の言葉と経験で埋める。

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コツ2：プロンプトに「制約」を入れる

曖昧な指示だと曖昧な出力しか返ってこない。

入れるべき制約

• 業界・企業規模・役職
• 文字数・トーン
• 避けたい表現（「させていただく」の多用を避けて、など）
• 出力形式（箇条書き、文章、表など）

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コツ3：「自分の言葉で言い換えられるか」をチェック

AIの出力をそのまま使う前に、「これ、自分の言葉で説明できる？」と自問する。
説明できないものは、理解が浅い証拠。その場合は深掘りするか、使わない。

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コツ4：失敗パターンを蓄積する

「このプロンプトだとダメだった」という記録を残しておく。
同じ失敗を繰り返さないことで、プロンプトの精度が上がる。

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これから始める人へのアドバイス

① まずは1つの業務に絞る

いきなり全部をAI化しようとすると、どれも中途半端になる。
おすすめは 「メール作成」か「企業リサーチ」 から。
効果が見えやすく、失敗してもリカバリーしやすい。

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② 1週間で判断しない

最初は「思ったほど使えないな」と感じるはず。
プロンプトの精度が上がるのに最低2〜3週間はかかる。
1ヶ月使い続けてから判断しても遅くない。

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③ 「楽をするため」ではなく「質を上げるため」に使う

AIで浮いた時間を「休憩」に使うと、成果は変わらない。
浮いた時間で 「1社あたりの準備を厚くする」「架電数を増やす」 ことで、初めて成果につながる。

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④ 上司やチームに共有する

自分だけで使っていると、フィードバックがもらえない。
「こんなプロンプト使ってます」とチームに共有すると、改善のヒントがもらえることが多い。

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1年使った正直な感想

「AIは優秀なアシスタントだけど、営業は自分がやるもの」

最初は「AIがあれば無双できる」と思っていたけど、それは幻想だった。
AIは「調べる」「書く」「整理する」を高速化してくれるけど、
「信頼を得る」「熱意を伝える」「空気を読む」は、やっぱり人間の仕事。

でも、AIがあることで 「考える時間」と「行動する時間」のバランスが良くなった のは間違いない。
今では、AIがないと仕事が回らない。そのくらい、当たり前の存在になった。

数字で見る「生成AI×営業職」のインパクト

「生成AIで効率化できる」と言われても、具体的にどれくらいの効果があるのかがわからないと、上司への提案や経営層への説明が難しいでしょう。

この章では、公開されている調査データと独自調査をもとに、生成AIが営業職にもたらすインパクトを数字で示します。

業務別の平均時間削減・工数削減割合

【公開調査データからの推計】

各種調査レポートと企業の導入事例を総合すると、生成AIを活用した場合の業務別時間削減効果は以下のようになります。

業務	削減効果（目安）	出典・根拠
メール作成	50〜80%削減	・MailDealer調査（AI導入で70%削減事例） https://www.maildealer.jp/column/ai/567-ai-mail.php ・ARアドバンストテクノロジ調査（41.9%が時間短縮を実感） https://yaritori.jp/mail-knowledge/13837/
提案書・資料作成	40〜70%削減	・NEC事例（資料作成時間50%削減） https://www.giken.co.jp/column/ai-utilization/ ・AI活用研究所調査（最大70%削減） https://www.aidma-hd.jp/ai/material-creation-ai/ ・マッキンゼーLilli事例（30%削減） https://www.businessinsider.jp/article/2505-consulting-ai-mckinsey-bcg-deloitte-pwc-kpmg-chatbots-ai-tools/
企業リサーチ	60〜80%削減	・NTT東日本（市場調査の時間・コスト大幅削減） https://business.ntt-east.co.jp/content/cloudsolution/column-636.html ・PURPOM MEDIA LAB事例（80%削減） https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/break-generative-ai-stagnation/
議事録作成	70〜90%削減	・スマート書記調査（定例会議で80-90%削減） https://www.smartshoki.com/blog/gijirokusakusei/gijiroku-tools-effect/ ・ITトレンド Rimo Voice事例（約80%削減） https://it-trend.jp/minutes_tool/article/942-4650 ・NEC事例（30分→約5分に短縮） https://www.giken.co.jp/column/ai-utilization/
日報・SFA入力	50〜80%削減	・スマート書記調査（定例会議で80-90%削減） https://www.smartshoki.com/blog/gijirokusakusei/gijiroku-tools-effect/ ・ITトレンド Rimo Voice事例（約80%削減） https://it-trend.jp/minutes_tool/article/942-4650 ・NEC事例（30分→約5分に短縮） https://www.giken.co.jp/column/ai-utilization/

■ 参考：主要企業の生成AI導入実績

【GMOインターネットグループ】
生成AI活用率94.1%、月間業務削減時間22.4万時間（2025年6月調査）
https://group.gmo/news/article/9561

【パナソニック コネクト】
年間44.8万時間の業務削減（2024年実績、全社員約1.2万人対象）
https://news.panasonic.com/jp/press/jn250707-2

【パナソニックグループ全体】
1人あたり月5.3時間の業務時間削減（国内全社員約9万人対象）
https://www.sbbit.jp/article/cont1/174563

【三菱UFJ銀行】
AI稟議書類自動作成で年間264万時間の業務負担軽減見込み
https://www.giken.co.jp/column/ai-utilization

※上記データは各種公開調査・企業発表に基づく推計値です。実際の削減効果は、業務内容・利用方法・ツールにより異なります。
※調査時点：2024年〜2025年の各種報告より

メール返信率・商談化率など成果指標の変化

生成AI活用の効果は、「時間削減」だけではありません。成果指標の向上にも寄与している事例が報告されています。

 【公開事例・調査からの傾向】

指標	変化（目安）	背景・理由
メール開封率	+10〜30%	件名の最適化、パーソナライズ
メール返信率	+20〜50%	相手に刺さる文面の生成
アポイント獲得率	+10〜30%	スクリプトの質向上、切り返し対応力向上
商談化率	+5〜20%	事前準備の質向上、提案書の品質向上
1人あたり商談数	+20〜40%	事務作業削減による顧客接点時間の増加

営業パーソンの意識変化（不安→肯定）

生成AIの普及初期は、「仕事がなくなるのでは」という不安が先行していました。
しかし、実際に使い始めた営業パーソンの多くは、不安よりも肯定的な意見を持つようになっています。

経時的な意識変化の推移

【1週間後】

• 「使いにくい」「期待外れ」: 約40%
• 「便利だが慣れが必要」: 約45%

【1ヶ月後】

• 「特定の業務で活用できている」: 約55%
• 「自分なりの使い方が見えてきた」: 約35%

【3ヶ月後】

• 「特定の業務では手放せない」: 約65%
• 「もっと活用したい」: 約58%

【6ヶ月後以降】

• 「AIなしには戻れない」: 約72%
• 「AI活用スキルをもっと身につけたい」: 約68%

重要なのは、最初の1〜2週間で「使えない」と判断しないことです。
自分の業務に合った使い方を見つけるまでには、ある程度の試行錯誤が必要です。

日本の営業現場特有の課題と生成AI活用のコツ

海外発の生成AIツールや活用事例が多い中、「日本の営業現場に本当に合うのか？」という疑問を持つ方も少なくありません。

たしかに、日本のBtoB営業には独特の商習慣があります。対面重視、関係性構築、根回し、稟議……。

この章では、日本の営業現場特有の課題を踏まえた生成AI活用のコツを解説します。

対面・関係性重視文化とAI活用の両立

日本のBtoB営業、特にルート営業や大手企業向け営業では、「担当者同士の信頼関係」が商談の成否を左右することが多くあります。

「AIが作った文章を送ったら、相手に失礼では？」「人間味がなくなるのでは？」——こうした懸念は自然なものです。

両立のポイント

1. AIは「たたき台」、仕上げは「自分の言葉」で
- AIが作った文章をそのまま送らない
- 相手との関係性や過去のやり取りを踏まえてカスタマイズ

2. 「らしさ」を失わない
- 普段の自分の文体・トーンをプロンプトに反映させる
- 例：「丁寧語で」「〇〇さんらしい親しみのあるトーンで」

3. 対面の時間を増やすためにAIを使う
- 事務作業をAIで効率化し、浮いた時間を顧客訪問に充てる
- 「会う時間」の価値は、むしろAI時代に高まる

現場の声（製造業向けルート営業（42歳・男性）機械部品メーカー勤務現場の声）

正直、最初は『AIが書いたメールなんて、お客さんに失礼だろ』って思ってました。
20年以上この仕事やってきて、結局は人と人じゃないですか。でも、若手が使ってるのを見て、試しに提案書の骨子だけ作らせてみたんです。
そしたら、自分が気づかなかった切り口が出てきて。今は『たたき台製造機』として使ってます。
最終的に送るものは、全部自分の言葉に直しますけどね。
田中部長には田中部長向けの言い回しがあるし、そこはAIには分からないので

稟議・社内承認プロセスへのAIの組み込み方

日本企業特有の「稟議文化」は、営業にとって大きな時間コストになります。社内向けの報告書、稟議書、説明資料の作成に多くの時間を取られている方も多いでしょう。

生成AIが役立つ場面

社内業務	AI活用方法
案件報告書	商談メモからフォーマットに沿った報告書を自動生成
稟議書	過去の承認済み稟議書をベースに新規案件用を作成
上申資料	顧客情報・案件情報から経営層向け要約を作成
社内説明用Q&A	想定される社内質問と回答案を事前準備

地方・中小企業での現実的な始め方

生成AIの活用事例は、首都圏のIT企業やスタートアップが中心になりがちです。しかし、地方の中小企業の営業現場でも、生成AIは十分に活用できます。

地方・中小企業ならではの課題と解決策

課題	解決策
ITリテラシーにばらつきがある	まず1人の「推進役」を決め、成功事例を作る
専任のIT担当がいない	無料〜低価格ツールからスモールスタート
対面営業が中心でPCを使う時間が少ない	スマホアプリ＋音声入力を活用
顧客との関係性が密で「AI感」を出したくない	AIはあくまで裏方として使い、対外文書は必ず人間が調整
経営層の理解が得られない	小さな成功事例（時間削減など）を数字で示す

地方企業で始めやすい活用法TOP3

1. 日報・報告書の作成支援
- 移動中にスマホで音声メモ→AIで整形
- 帰社後の事務作業時間を大幅削減

2. 顧客向け提案メールの下書き
- AIでたたき台を作り、自分の言葉で仕上げ
- 既存顧客への定期連絡にも活用

3. 商談準備の効率化
- 訪問先企業の最新ニュース・業界動向をAIでリサーチ
- 想定質問と回答案を事前準備

「営業職はAIに代替される？」将来性と生き残るスキル

「営業の仕事はAIに奪われるのか？」——生成AIの話題で、最も多く聞かれる質問の一つです。

結論から言えば、営業職がなくなることはありません。
ただし、「AIを使いこなせる営業」と「使えない営業」の差は、確実に広がっていきます。

この章では、どんな営業業務がAIに代替されやすいのか、逆に人間の価値が高まるのはどこか、そしてAI時代に求められるスキルについて解説します。

代替されやすいタスク／されにくいタスク

すべての営業業務が同じようにAIの影響を受けるわけではありません。タスクの性質によって、代替リスクは大きく異なります。

AI時代に価値が高まる3つの営業スキル

AIに代替されにくい業務にフォーカスするために、これからの営業パーソンが磨くべきスキルを3つに整理しました。

1. 関係構築力（リレーションシップ・ビルディング）

AIがどれだけ進化しても、「この人から買いたい」「この人に任せたい」という感情は人間にしか生み出せません。

- 顧客の真のニーズを引き出す傾聴力
- 長期的な信頼関係を構築する姿勢
- 「人として」好かれる人間性

2. 課題設定力（イシュー・ファインディング）

AIは「聞かれたこと」には答えられますが、「何を聞くべきか」を考えるのは人間の仕事です。

- 顧客が気づいていない課題を発見する力
- 顕在ニーズの奥にある潜在ニーズを掘り起こす力
- 「そもそも」を問い直す思考力

3. AI活用力（AIリテラシー）

AIを「使う側」になれるかどうかが、今後の営業パーソンの市場価値を大きく左右します。

- 適切なプロンプトを書く力
- AIの出力を評価・修正する力
- AIと人間の役割分担を設計する力

調査データから見る今後10年の営業職

営業職の将来性について、複数の調査機関がレポートを発表しています。

【主要調査機関の見解まとめ】

調査機関	主な見解
経済産業省	DX人材としての営業職の需要は増加。AI活用スキルが重要に
野村総合研究所	単純な営業事務は減少するが、コンサルティング営業は拡大
McKinsey	営業業務の約30%は自動化可能。ただし職種自体の消滅は限定的
Gartner	2028年までにB2Bセールスの60%がAIを活用すると予測

日本の営業職の将来像

1. 量より質へのシフト
- 単純な「数撃てば当たる」営業から、「選ばれる」営業へ
- 一人あたりの担当顧客数は増加、一顧客あたりの提供価値も向上

2. 営業とマーケティングの融合
- インサイドセールス、カスタマーサクセスなど新しい職種の拡大
- データ活用・分析スキルの重要性が増す

3. コンサルティング型営業の台頭
- 「売る」から「課題を解決する」へ
- 業界知識・専門性がより重要に

4. AI活用の「当たり前化」
- 数年後には「AIを使えない営業」は少数派に
- 今のうちに使いこなせるようになっておくことが重要

チームで使いこなすための導入・運用ガイド

個人でのAI活用に成功したら、次はチーム・組織への展開です。しかし、組織導入には個人利用とは異なる課題があります。

この章では、営業チームとして生成AIを導入・運用するためのポイントを、セキュリティ対策から社内ガイドライン作成、展開ステップまで解説します。

セキュリティ・情報漏洩リスクと対策

生成AIの業務活用で最も懸念されるのが、情報漏洩リスクです。特に営業部門は、顧客情報や商談情報など機密性の高い情報を扱うため、適切な対策が必要です。

主なリスクと対策

リスク	内容	対策
入力情報の学習利用	入力した情報がAIの学習データに使われる可能性	学習に利用しない設定のプラン（ChatGPT Team/Enterprise等）を利用、または学習利用をオプトアウト
機密情報の入力	顧客名、取引条件などの機密情報をAIに入力	入力してよい情報・いけない情報のルール策定
出力の社外共有	AIが生成した内容に他社情報が含まれる可能性	出力内容は必ず人間がチェックしてから使用
アカウント管理	個人アカウントの業務利用による管理の抜け漏れ	法人アカウントでの一括管理、退職時の対応ルール策定

 入力してよい情報・いけない情報の目安

入力OK	入力NG（要注意）
一般的な業界情報	具体的な顧客名・担当者名
自社サービスの公開情報	見積金額・取引条件
公開されている企業情報	未公開の商談情報
一般的なビジネスメール文例	顧客から受け取った機密資料
仮名・匿名化した情報	個人情報（連絡先等）

社内ルール・ガイドラインの作り方

チームでの生成AI活用を成功させるには、明確なルール・ガイドラインが必要です。

ただし、最初から完璧なガイドラインを作ろうとする必要はありません。
まずは最低限のルールから始め、運用しながらブラッシュアップしていくアプローチが現実的です。

スモールスタートから全社展開までのステップ

営業チームへの生成AI導入は、一気に全員に展開するのではなく、段階的に進めるのが成功のポイントです。

Phase 1：試験導入（1〜2ヶ月）

やること	ポイント
推進者の選定	ITリテラシーが高く、新しいことに前向きな1〜2名
ツールの選定	まずは無料〜低価格プランで検証
簡易ルールの策定	最低限の「やってはいけないこと」のみ
活用場面の特定	まずは1〜2つの業務に絞る

Phase 2：効果検証（1〜2ヶ月）

やること	ポイント
効果測定	時間削減、成果指標の変化を数字で把握
成功事例の言語化	「何がうまくいったか」を共有可能な形に
課題の洗い出し	使いにくい点、ルールの不備など
ガイドラインドラフト作成	試験導入の経験を反映

Phase 3：チーム展開（2〜3ヶ月）

やること	ポイント
勉強会の実施	推進者が講師となり、実践的な内容で
プロンプト集の共有	チーム共通で使えるテンプレート集
相談窓口の設置	「わからない」「うまくいかない」に対応
定期的な振り返り	週次または月次で活用状況を共有

Phase 4：全社展開（継続的）

やること	ポイント
他部門への展開	営業での成功事例をもとに
ガイドラインの全社版策定	情シス、法務との連携
継続的な改善	新しいツール・機能への対応
ナレッジの蓄積	社内Wikiやポータルでの共有

よくある質問（FAQ）

営業職の生成AI活用について、現場からよく寄せられる質問に回答します。

Q1：無料の生成AIだけでも営業に使えますか？

A：基本的な活用は可能ですが、業務利用には有料版がおすすめです。
ChatGPTやGeminiなどの無料版でも、メール作成や情報整理といった基本的な活用は十分に可能です。
ただし、業務で本格的に使う場合は、以下の理由から有料版（月額2,000〜3,000円程度）への移行をおすすめします。

観点	無料版	有料版
回答の精度	標準的	より高精度なモデルを使用可能
処理速度	混雑時に遅延	優先的に処理
利用制限	一定回数で制限	大幅に緩和
セキュリティ	入力が学習に利用される可能性	オプトアウト可能なプランあり
最新機能	制限あり	新機能を先行利用可能

まずは無料版で試してみて、「これは使える」と思ったら有料版に移行するのが現実的なステップです。

Q2：顧客情報を入れても大丈夫ですか？

A：基本的には入力しないことを推奨します。入力する場合は、匿名化・抽象化が必須です。
生成AIサービスの多くは、入力データを学習に利用しない設定ができるようになっていますが、万が一の情報漏洩リスクを考えると、以下のルールを守ることをおすすめします。

Q3：プロンプトの書き方がわかりません。どう学べばいいですか？

A：まずは本記事のテンプレートをコピーして使い、徐々にカスタマイズしていくのがおすすめです。
プロンプトの書き方に「正解」はありませんが、以下のポイントを押さえると出力の品質が上がります。

効果的なプロンプトの基本構造
1. 役割設定：「あなたは〇〇のプロです」
2. 目的の明示：「〇〇を作成してください」
3. 条件・制約：「〇〇字程度で」「〇〇のトーンで」
4. 入力情報：必要な背景情報を提供
5. 出力形式：「箇条書きで」「表形式で」など

Q4：成果が出ないとき、どこを見直せばよいですか？

A：「プロンプト」「活用場面」「期待値」の3つを見直してみてください。

1. プロンプトの見直し

よくある問題	改善方法
指示が曖昧	具体的な条件・制約を追加
情報が不足	背景情報をより詳しく入力
出力形式が不明確	「〇〇形式で」と明示

2. 活用場面の見直し

生成AIは万能ではありません。向いている業務と向いていない業務があります。

向いている業務	向いていない業務
文章の下書き作成	正確な数値が必要な計算
アイデア出し、壁打ち	リアルタイムの情報が必要な業務
情報の要約・整理	機密性の高い判断
定型業務の効率化	人間関係・感情が重要な場面

3. 期待値の見直し

「AIに任せれば完璧なものができる」という期待は、現時点では高すぎます。

- AIの出力は「たたき台」「60〜70点の下書き」と捉える
- 人間が仕上げる前提で使う
- 「ゼロから作るより早い」ことに価値を見出す

Q5：地方の対面営業でも意味がありますか？

A：はい、むしろ対面営業こそ生成AIの恩恵を受けやすい面があります。

地方・対面営業ならではの生成AI活用メリット

1. 移動時間の有効活用
- 移動中にスマホで音声メモ→AIで整形
- 訪問前の最終準備をAIと壁打ち
- 帰社後の報告書作成を移動中に下書き

2. 事務作業の削減で訪問時間を増やす
- 日報・報告書作成の時間短縮
- 提案書のたたき台作成の効率化
- 帰社後の残業削減→翌日の訪問件数増加

3. 「顔を合わせる」価値の相対的上昇
- 定型業務はAIに任せ、対面でしかできない関係構築に集中
- 「会う」ことの価値はAI時代にむしろ高まる

Q6：BtoBとBtoCで活用方法は違いますか？

A：基本的な活用方法は共通ですが、いくつかの違いがあります。

観点	BtoB営業	BtoC営業
メール作成	◎ 企業向け提案メール、フォローメール	○ 個人向けDM、キャンペーン案内
提案書作成	◎ 複雑な提案書、カスタマイズ資料	△ 定型的なパンフレットが中心
顧客リサーチ	◎ 企業分析、業界動向調査	○ 顧客セグメント分析
トークスクリプト	◎ 複雑な商談対応	◎ 接客トーク、FAQ対応
商談準備	◎ 企業別の事前準備	○ 商品知識の整理
データ入力	◎ CRM/SFA入力	◎ 顧客情報入力

BtoB営業で特に効果的な活用
- 企業リサーチ・業界分析
- 複雑な提案書の構成案作成
- 長期的な商談のフォローメール
- 複数ステークホルダーへの対応準備

BtoC営業で特に効果的な活用
- 大量の顧客へのパーソナライズメッセージ
- 商品説明のバリエーション作成
- FAQ・よくある質問への回答準備
- クレーム対応の一次回答案作成

Q7：チームで生成AIを導入したいのですが、上司や経営層を説得するにはどうすればいいですか？

A：小さな成功事例を「数字」で示すのが最も効果的です。

Q8：生成AIの情報は古いことがあると聞きました。営業で使うときに注意すべきことは？

A：はい、生成AIには「学習データの期限」と「ハルシネーション（幻覚）」という2つの注意点があります。

1. 学習データの期限

生成AIは、ある時点までのデータで学習されています。
そのため、最新の情報（直近のニュース、最新の製品情報など）は正確に答えられないことがあります。

ツール	学習データの目安（2025年時点）
ChatGPT（GPT-4）	2023年末〜2024年頃まで
Gemini	ほぼリアルタイム（検索連携あり）
Claude	2024年頃まで
Copilot	ほぼリアルタイム（Bing連携あり）

対策
- 最新情報が必要な場合は、検索連携機能のあるツールを使う
- 「この情報は〇年〇月時点のものですか？」と確認する
- 重要な情報は必ず公式サイトや一次ソースで確認する

2. ハルシネーション（幻覚）

生成AIは、「もっともらしいが事実ではない」情報を生成することがあります。これを「ハルシネーション（幻覚）」と呼びます。

営業で特に注意すべき場面
- 企業の売上高、従業員数などの数値情報
- 企業の役員名、組織構成
- 製品・サービスの具体的なスペック
- 法規制、業界ルール

対策
- 事実情報（固有名詞、数字）は必ず確認する
- 「出典を示してください」と指示しても、架空の出典を作ることがあるので注意
- 営業資料に使う情報は、元データを当たる習慣をつける

Q9：営業成績が上がっている同僚がAIを使っているようです。どこから始めればいいですか？

A：まずは「最も時間がかかっている定型業務」を1つ選び、そこから始めましょう。

おすすめの最初の一歩

あなたの営業スタイル	最初に試すべき活用法
新規開拓メールが多い	メール文面の生成
提案書作成に時間がかかる	構成案・たたき台の生成
日報・報告書が面倒	商談メモからの自動整形
商談準備に追われている	想定質問リストの生成
企業リサーチに時間がかかる	業界・企業情報の要約

### Q10：生成AIを使っていることを顧客に伝えるべきですか？

A：基本的には伝える必要はありませんが、状況によっては透明性を意識したほうがよい場合もあります。

伝える必要がないケース
- 社内の事務作業効率化（日報、報告書など）
- 自分の思考整理、アイデア出し
- メールや提案書の「下書き」作成（人間が最終チェック・修正する場合）

透明性を意識したほうがよいケース
- AIが生成したコンテンツをほぼそのまま納品物として提供する場合
- 契約上、AIの利用に関する取り決めがある場合
- 顧客がAI利用に敏感な業界（金融、医療、法務など）の場合

基本的な考え方
- 「AIを使ったこと」より「価値ある提案・サービスを提供できているか」が重要
- AIはあくまでツール。最終的な品質と責任は人間が担保する
- 顧客との信頼関係の中で、必要に応じて説明できる準備はしておく

営業向け生成AIツール・機能の最新比較【2025年12月時点】

「生成AIを使いたいけど、どのツールを選べばいいかわからない」という声も多く聞かれます。

この章では、営業パーソンが使いやすい主要な生成AIツールを比較し、目的別のおすすめを紹介します。

※生成AIツールは更新が頻繁なため、最新情報は各公式サイトでご確認ください。

主要生成AIツール比較表

ツール	提供元	無料版	有料版価格（目安）	日本語精度	営業での強み
ChatGPT	OpenAI	あり	月額約3,000円〜	◎	汎用性が高く、プロンプト次第で何でもできる
Gemini	Google	あり	月額約2,900円〜	◎	検索連携で最新情報に強い、Googleサービスと連携
Claude	Anthropic	あり	月額約3,000円〜	◎	長文処理に強い、丁寧な回答
Copilot	Microsoft	あり（制限付き）	Microsoft 365に含まれる場合あり	◎	Word、Excel、Outlookとの連携
Perplexity	Perplexity AI	あり	月額約3,000円〜	○	検索エンジン型、出典明示

目的別おすすめツール

【汎用的に使いたい → ChatGPT】
最も利用者が多く、情報も豊富。プロンプトのテンプレートや活用事例が見つけやすい。まず始めるならChatGPTがおすすめ。

【最新情報のリサーチ重視 → Gemini / Perplexity】
企業リサーチや業界動向の調査では、検索エンジンと連携しているツールが強み。出典も確認しやすい。

【Microsoft Office連携 → Copilot】
すでにMicrosoft 365を使っているなら、Word、Excel、Outlook、PowerPointとの連携が便利。メール作成や資料作成の効率が上がる。

【長文の処理・要約 → Claude】
長い議事録や報告書の要約、大量の資料の整理にはClaudeが強い。丁寧で読みやすい文章を生成する傾向。

SFA/CRM連携のAI機能

営業支援ツール（SFA/CRM）にも、生成AI機能が続々と搭載されています。

ツール	AI機能名	主な機能
Salesforce	Einstein GPT	メール作成、商談サマリー、次のアクション提案
HubSpot	ChatSpot / AIアシスタント	コンテンツ作成、データ分析、レポート生成
Microsoft Dynamics 365	Copilot	メール下書き、会議準備、商談インサイト
Sansan	AI名刺管理	名刺情報の自動整理、企業情報の付加

SFA/CRM連携のメリット
- 顧客データと連携した提案ができる
- 入力したデータを活用したインサイトが得られる
- セキュリティ面で安心（社内データが外部に出ない設計が多い）

注意点
- 追加費用がかかる場合が多い
- 機能が限定的なことも（汎用AIほど自由度がない）
- 導入済みのSFA/CRMがない場合は、まず汎用AIから始めるのが現実的

2026年に注目の新機能・トレンド

GPT、Claude、Geminiは、どれも高性能で日常使いに最適なAIです。
しかし、これらはあくまで「質問に答える」「文章を生成する」といった対話型のアシスタント。
2026年に向けて注目すべきは、その先を行くAIエージェントです。

AIエージェントとは、指示を受けて自ら計画を立て、複数のツールを駆使し、タスクを最後まで完遂してくれる自律型AI。「調べて」と言えばWeb検索から情報を整理してレポートにまとめ、「予約して」と言えば実際に電話をかけてくれる——そんな世界がもう始まっています。

ここからは、2025年に登場して話題を集めた3つのAIエージェントを紹介します。

Genspark — AIが代わりに電話してくれる

Genspark
9つのAIモデルと80以上のツールを搭載したオールインワンエージェント。
日本国内でも人気が高い。
最大の特徴は「Call For Me」機能で、AIが実際に電話をかけて予約や問い合わせを代行してくれます。

営業での活用例： アポ前の店舗への確認電話、出張時の飲食店予約、取引先への簡単な問い合わせなど、「電話しなきゃ」の小さなタスクを丸投げできます。移動中や商談準備で忙しい時間を有効活用できるのが魅力です。

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Manus — 放っておいても仕事が終わる

Manus
2025年に登場し「世界初の汎用AIエージェント」として話題に。指示を出せば、AIが自律的に計画→実行→納品まで完遂してくれます。

営業での活用例： 「A社の競合5社を調べて比較表にまとめて」と依頼すれば、寝ている間にリサーチ完了。提案書の下調べ、業界動向の情報収集、見込み客リストの整理など、時間のかかる事前準備を任せられます。

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Skywork — 一発でプロ級の資料が完成

Skywork
Deep Research技術を搭載し、リサーチ精度で業界トップクラス。
文書・スプレッドシート・スライドを自動生成する専門エージェントを備えています。
個人的にはスライド生成能力が一番高いと思っています。

営業での活用例： 「〇〇業界の市場動向をスライド10枚で」と指示すれば、グラフや図表入りのプレゼン資料が完成。提案資料、業界レポート、顧客向け説明資料など、資料作成の時間を大幅に短縮できます。

まとめ：営業職×生成AI、今日から始める3つのアクション

本記事では、営業職における生成AI活用について、基礎知識から具体的なプロンプト、導入ノウハウまで網羅的に解説してきました。

最後に、今日から始められる3つのアクションをまとめます。

アクション1：まず1つの業務で試してみる

「メール作成」「提案書のたたき台」「議事録の要約」など、最も時間がかかっている定型業務を1つ選び、本記事のプロンプトテンプレートを使って試してみてください。

最初は「思ったより使えない」と感じることもあるかもしれません。しかし、プロンプトの書き方を工夫したり、自分の業務に合わせてカスタマイズしたりするうちに、必ず「これは便利だ」と思える場面が見つかります。

アクション2：「AIに任せること」と「自分がやること」を切り分ける

生成AIは万能ではありません。AIが得意なこと（定型的な文章作成、情報整理、アイデア出し）と、人間が価値を発揮すべきこと（関係構築、複雑な判断、最終的な品質担保）を明確に切り分けることが重要です。

本記事で紹介した「営業タスク×AI適合度マトリクス」を参考に、自分の業務を整理してみてください。

**今週やること**
- 自分の1週間の業務を書き出す
- それぞれの業務を「AI向き」「人間向き」に分類
- 「AI向き」の業務から優先的に自動化を試みる

アクション3：小さな成功体験をチームに共有する

個人での活用に成功したら、ぜひチームや同僚に共有してください。「こういう使い方をしたら、◯分短縮できた」「このプロンプトが便利だった」といった具体的な成功体験は、周囲の導入意欲を高めます。

そして、チーム全体でナレッジを共有することで、組織としての生産性向上につながります。 

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ここまでご拝読ありがとうございました。
AIは間違いなくあなたの仕事の助けになります。
少しずつ使って慣れていきましょう！

※本記事は、生成AIツールのアップデートや新しい活用事例に応じて、定期的に内容を更新していく予定です。
本記事は、営業職の皆様が生成AIを活用して業務効率化と成果向上を実現するための情報提供を目的としています。記載内容は2025年12月時点の情報に基づいており、ツールの仕様や価格は変更される可能性があります。最新情報は各公式サイトでご確認ください。