【事後リリース】セレブリックス×IDEATECHにて開催した「売り込まない営業がなぜ選ばれるのか」に関するイベントレポートを発表

～営業に会う前に本命が決まり、提案は「レトルト化」する時代。キーパーソン696名の本音から“選ばれる営業”の条件を解説～

株式会社IDEATECH

2026年10月14日 11時00分

コンテンツで営業を強化する「コンテンツセールス®」を提唱する株式会社IDEATECH（本社：東京都港区、代表取締役社長：石川友夫、以下「IDEATECH」）は、株式会社セレブリックス（本社：東京都江東区、以下「セレブリックス」）と共同で、2026年9月29日（火）にオンラインにて「売り込まない営業がなぜ選ばれるのか？～キーパーソン696名の本音から読み解く選ばれる営業・避けられる営業～」を開催しました。

題材としたのは、セレブリックス営業総合研究所®がIDEATECHの「リサピー®」を活用して実施した「BtoBの意思決定者・選定者における営業・情報接点に関する実態調査」です。BtoBのツール・サービス導入で決裁や推薦に関わるキーパーソン696名の回答をもとに、商談前の信頼づくりをIDEATECHの競が、商談中の信頼獲得をセレブリックス営業総合研究所® 副所長の山本氏が解説しました。
イベント詳細ページ： https://www.eigyoh.com/seminar/20260929

IDEATECH×セレブリックス共催セミナー「売り込まない営業がなぜ選ばれるのか？」（2026年9月29日開催）

オープニング：調査概要と「レトルト提案」という問題提起（セレブリックス山本氏）

冒頭では、セレブリックスの山本氏が調査の概要を紹介しました。総回答1,033名のうち、最終決裁者258名と、選定・比較を主導して決裁者へ推薦する438名の計696名を分析対象としています。所属部署は人事・総務・法務、営業・販売、情報システム・DX推進などにわたり、プロフィットセンターとバックオフィスの双方から回答を得ています。

【調査概要】

項目	内容
調査名	BtoBの意思決定者・選定者における営業・情報接点に関する実態調査
調査主体	セレブリックス営業総合研究所®
調査期間	2026年7月16日～2026年7月17日
調査方法	IDEATECHが提供するリサーチマーケティング「リサピー®」の企画によるインターネット調査
回答総数	1,033名
分析対象	696名（最終決裁者258名、選定・比較主導者438名）

ブランドイメージを最も下げるのは「自社を調べていない・的外れな営業」

新規営業を受けた際、その企業のブランドイメージが最も下がる要因（単一回答）の1位は「自社を調べていない・的外れな営業」で40.9%でした。「頻度が多い・しつこい」（22.1%）、「アポ獲得を急ぐ強引で一方的な会話」（21.3%）が続きます。

山本氏は「当たり前の結果だと思われるかもしれない」と前置きしたうえで、営業現場の変化を問いかけました。少し前までは、上司や先輩、企画部門が事前に提案書を確認し、商談に向かう車の中で「今日はどの話をするんだ」と壁打ちをする場面がありました。そうしたやりとりも、それに伴う修正やアドバイスも、最近は減っているのではないか、という問いです。

新規営業でブランドイメージが最も下がる要因は「自社を調べていない・的外れな営業」40.9%（単一回答／n=696）

若手が悩みながら覚えてきた業務が、AIに置き換わっている

背景の一つが生成AIの浸透です。セレブリックス営業総合研究所®が2025年10月末に行った「営業における生成AI活用の実態調査」では、生成AIを「毎日」（18.0%）、「週に数回」（34.2%）使う人が合わせて52.2%に上りました。活用している業務は「企画書・提案書の叩き台」（47.5%）、「議事録・要約」（46.0%）、「コールドメール・架電スクリプト」（34.1%）が上位で、「商談準備・顧客調査」も26.5%を占めます。若手が上司や先輩、ときには顧客からダメ出しを受けながら身につけてきた業務そのものが、AIに置き換わりつつあります。

生成AIを「毎日」「週に数回」使う人は合計52.2%。活用業務の1位は「企画書・提案書の叩き台」47.5%

山本氏は生産性向上の恩恵を認めたうえで、「セレブリックスが営業支援を通じて提案書や企画書を確認する中で感じているのは、レトルトな提案があまりにも蔓延しているということ」と述べ、このキーワードを後半のセッションにつなげました。

セッション1：相談される営業は、会う前につくられる（IDEATECH 競）

営業に会う前に、4人に3人が本命を決めている

IDEATECHの競は、金額の大きいBtoB購買を対象に段階的に行ってきた調査の結果から話を始めました。「生成AI時代のBtoBバイヤー購買行動に関する実態調査」（n=502）で、最有力候補が固まった段階を聞いたところ、累積の割合はStage1「課題認識・要件整理」で28.3%、Stage2「解決策・候補探索」で51.2%、Stage3「深掘り比較・絞り込み」で74.3%に達しました。営業と会う前の3ステージで、4人に3人が本命を決めています。

課題認識の段階では主要な情報接点の36.5%が生成AI・AI検索で、候補探索の段階では84.7%がフォーム入力を避けて情報を集めていました。競は「営業と話せる機会そのものが、どんどん貴重になっている。2番手、3番手の段階でレトルト提案を持っていけば、受注にならないのは当然」と述べました。

電話は番号を検索され、メールは差出人で開くかが決まる

セレブリックス営業総合研究所®の調査では、知らない番号からの着信に「後で番号を検索して判断」が24.3%、「基本的に出ない」が21.3%でした。面識のない企業からの営業メールは「件名・差出人で開封を判断」が35.2%、「営業メールとわかれば一切開かない」が24.9%で、「本文をしっかり読んで判断」は6.6%にとどまります。

最も信頼度が高い社外の情報源は「公式サイト・製品ページ」（25.7%）、「比較・レビューサイト」（20.5%）で、「営業担当者の直接提案」は11.2%でした。競は「中身を聞いてもらう前に、あなたは誰なのかが見られている」と指摘し、マーケティング、インサイドセールス、フィールドセールスと担当が替わる分業体制では、そのたびに信頼がゼロに戻りやすいとも述べました。

一方で、メルマガからクリックや資料ダウンロードをする最大の決め手は「普段から信頼する企業・人の発信」（26.4%）、紹介されたサービスの話を聞いてみようと思う理由の1位は「新たな情報・気づきへの期待」（32.5%）でした。動いてもらえるかどうかは、普段からの信頼と新しい気づきで決まります。

連絡先にない番号は「後で検索して判断」24.3%、営業メールは「件名・差出人で開封を判断」35.2%

どこかで見た情報は、誰のものかも覚えてもらえない

IDEATECHの調査では、似た内容の記事・資料を見た人の43.7%が、どの企業の情報だったか覚えていませんでした。大型購買の判断にほとんど影響しなかったものの1位は「一般的な業界動向レポート」（49.5%）です。反対に、企業の考え方が伝わる記事・資料を読んだ人の38.2%が「製品・サービスを選ぶ基準が変わった」と答えています。

競は、HubSpotが海外で打ち出している「ブランドポイントオブビュー（Brand POV）」を紹介しました。AIで調べれば出てくる情報ではなく、企業としての一貫した見方を示すこと。商談の場だけでなく、会う前の情報発信でもこの見方を持つべきだと述べました。

会う前の悩みに、先回りして答えておく

営業担当者と接触する前の社内検討で判断が難しかった項目は、「導入後の運用負荷の見積もり」（56.3%）、「競合製品との詳細な機能比較」（47.1%）、「投資対効果（ROI）の試算」（41.5%）が上位でした（デマジェン総研×IDEATECH「日本のBtoB大型購買プロセス調査」、n=325）。

競は、IDEATECHが整理した「検討5フェーズ×15種のコンテンツの型」を紹介しました。自分たちで決めたい商談前の段階では、業界分析レポートや課題セルフチェックリストで「見方を示す」、問題解決ガイドや業界課題FAQで「課題に気づいてもらう」。最後に確かめたい段階では、費用対効果シミュレーションやケーススタディで「判断と社内説明を助ける」。こうした発信を続けていると、「メールも読んでもらえるようになる。電話番号を後で調べたとき、よくコンテンツを見ている会社だと分かれば、次は出てもらえる」といいます。

フォーム入力をせずに情報を集める理由には「検討していることをまだ知られたくない」が挙がる一方、比較検討が進んだ後は営業からの連絡を受けたいと考える人も多くいます。競は、検討の進み具合を示すシグナルをつかめないまま見えないところで失注する状態を「ステルス失注」と呼び、選ぶ基準を整理するコンテンツと、自社の要件を満たすかを確かめられるコンテンツを用意しておくことを勧めました。

AIで調べられる情報の先に、一次情報がある

相手企業のIRやニュース、競合の公開情報、業界の一般論は、AIを使えばどの営業も同じように集められます。差がつくのは、自社で取った調査データ、商談や現場で聞いた顧客の声、自社としての見方といった一次情報です。競は「表面の効率化が進むほど、深いところまでつながってくれる営業が選ばれる」と述べ、会えたあとの信頼獲得を山本氏のセッションに託しました。

セッション2：商談中～後の信頼獲得（セレブリックス山本氏）

専門性は、知識量より「課題を整理する力」で伝わる

後半では、セレブリックスの山本氏が商談中から商談後にかけての信頼獲得について解説しました。キーパーソンは的外れな営業や勉強不足の営業を信用しません。かといって、やみくもに知識を詰め込む時間はなく、AIの時代にそれは現実的でもありません。

調査では、営業担当者に専門性を感じ、自社の深い課題を相談したくなる状況（単一回答）の1位が「自社の課題・データを整理してくれたとき」で39.7%でした。「自分以上の業界・ビジネス知識を感じたとき」（22.8%）、「成功・失敗パターンをデータで説明してくれたとき」（16.7%）が続きます。また、製品の機能や価格が同水準のとき、最後に背中を押す営業担当者の決め手は「自社課題への深い理解・論理的な提案」（29.9%）が最も多く、「レスポンスの速さ・的確さ」（21.3%）、「稟議・社内説得までの伴走」（17.5%）が続きました。

山本氏はこの結果について、「営業だけに求められる特別なスキルというより、社会人として誰もが持っていてほしい力。自分たちの状況と打開策を構造化して、いまの言葉でいえばチャンク化した状態をつくってくれる営業が求められている」と読み解きました。そのうえで「生成AIの台頭もあって、私たち自身がどんどん弱くなっているところかもしれない」と付け加えました。

専門性を感じるのは「自社の課題・データを整理してくれたとき」39.7%（単一回答／n=696）

顧客の主観を、客観的事実で上書きする「ファクトファインディング」

顧客の課題やデータを整理するために、後天的に身につけられるスキルとして山本氏が紹介したのが「ファクトファインディング」です。

顧客の認識には、本人が自覚している「主観的認識」と、表に出ていない「客観的事実」があります。表面的な課題には当事者の主観や期待が入り混じり、いわば「課題もどき」の性質を持ちます。山本氏は「相手が自覚している問題は、たいてい重要視されていないことが多い。大事なことであれば、すでに対策を打っているか、商品を買ったり問い合わせをしたりしているはず」と指摘しました。分かっていて対策していない問題に提案しても、「いい商品だけど、今ではないな」で終わってしまいます。

ファクトファインディングでは、対話や問いかけ、情報提供を通じて、顧客の主観の裏にある真因を第三者の目で掘り下げます。顧客から「確かに」「なるほど」という反応が出てくれば、思い込みがほどけている証拠です。見つけた潜在ニーズを言語化して顧客の認識を上書きする「リフレーミング」を経て、解決すべき課題を顕在化させます。

自覚していることを聞くのが「ヒアリング」の領域で、潜在ニーズを掘り下げて課題を設定するのが「ファクトファインディング」の領域です。無自覚な部分への問いかけのほうが当然難しく、山本氏は「顧客が求めている構造化の前に、ファクトファインディングで客観的な課題を見つけ、お客様と合意することが求められている」と述べました。

セレブリックスは、この課題設定の進め方を「3つのステップ7つのファクト」として型にしています。顧客理解（事業理解・商談者理解）、問題特定、課題設定の3ステップで、ビジネスモデルや顧客の関心事を理解したうえで、「現状」と「理想」の差から「問題」を特定し、その「原因」に「示唆」を加えて「課題」を設定する流れです。

「手料理モデル」から「レトルト食品モデル」へ

冒頭で投げかけた「レトルト提案」について、山本氏は料理にたとえて解説しました。

AI以前の働き方は、クッキングスタジオで一緒に料理をつくる「手料理モデル」です。相手を想像してメニューを考えるように、ナレッジをもとに顧客の課題に当たりをつけ、仮説を立てて資料をつくる。途中で上司や先輩が「40%の段階で見せて」と味見をしてくれ、ロールプレイングや壁打ちでフィードバックをもらえました。試行錯誤と仮説検証を何度も繰り返すうちに判断軸が本人に宿り、言葉にしなくても判断できる状態になる。山本氏は「皆さんはそれをきっとセンスと呼んでいたはず」と話しました。

一方、いまは「レトルト食品モデル」です。試行錯誤や仮説検証の部分が、生成AIのアウトプットに置き換わりました。「顧客はこういう状況。自社のアセットやケイパビリティを踏まえてどんな提案ができるか」とプロンプトを打てば、AIがそれらしい提案を返してくれます。電子レンジの使い方さえ分かれば、誰でも同じ味のレトルト食品を出せる状態です。

ただし、それは料理ができる人とは言いません。AIが出した提案を上司に渡すことはできても、文と文の間にどんな思考があり、何を捨てたのかを本人が分かっていないため、意図を問われると答えられない。山本氏は「おいしいものを出せるという結果は変わらない。ただ、人が成長しているわけではなく、温められる人がたくさん生まれている」と表現しました。その結果、世の中の汎用的な情報を中心に組み立てた、安心感はあってもどこかで食べたことのある味の提案が増えていきます。

山本氏は、問題の本質はAIの側だけにあるわけではないとも指摘しました。手料理モデルの時代から、準備や仮説の立て方の意図、商談の進め方、上司の判断ポイントやフィードバックは、経験とセンスに頼ったまま体系的に言語化されてこなかった。ここが言語化されていれば、AIを使って準備の精度を上げ、信頼につながる情報をつくれます。さらに、「どんな調査結果や分析データを持っておけば、商談で『実は世の中ではこう考えられていて』と出せるか」という準備にもつながると述べました。

Iセールスから、WEセールスへ

営業は目標達成という使命を負っているため、本人に自覚がなくても「取るための行動」が前に出やすくなります。山本氏は、売りたい気持ちがにじみ出た営業は避けられるとしたうえで、営業のスタンスを「Iセールス」「YOUセールス」「WEセールス」の3つで示しました。

「会社紹介はこれだけあります」「商品はここが優れています」と自社を語るのがIセールスです。YOUセールスは顧客志向ではあるものの、顧客が「提案の評価者」の立場にとどまり、社内の反対勢力やキーパーソンが見えないまま進みがちです。目指すのはWEセールス。提案資料を事前にレビューしてもらう、社内の力関係を共有してもらう、次に巻き込む人を一緒に選ぶ。一緒に勝ちにいく共同戦線ができると、顧客が「社内営業の代行者」になってくれるといいます。