営業を兼任する人のAI効率化術｜1人で複数業務を回すコツ2026
朝、出社してメールを開くと、問い合わせの返信が10件たまっている。
午前は商談の準備、午後は見積書と請求書の作成。
その合間に、SNSの更新と来週のイベントの段取りを詰め込む。
気づけば夕方で、肝心の「新しいお客様に会う時間」は今日もほとんど取れていない。
中小企業で営業をしていると、こんな一日になっていないでしょうか。
営業だけをやっていればよかったのは、もう昔の話かもしれません。
いまは営業に加えて、事務もマーケも、時にはカスタマー対応まで、一人で兼任しているケースが珍しくありません。
「人手が足りないのだから仕方ない」。
そう自分に言い聞かせながら、毎日をなんとか回している。
本記事では、その「営業兼任」の状態がなぜこれほどしんどいのかを、まず構造から解きほぐします。
そのうえで、兼任している業務を一つずつAIに分担させ、効率化していく具体策を業務別に整理します。
最後は、明日から動き出せる小さな一歩までお届けします。
本記事監修｜佐々木 優希（AIリモートワーカー代表／パーソルキャリア新規事業でトップセールスとして2年で営業数人から200名規模へスケール／某有名SFA/CRMスタートアップ エンタープライズ営業マネージャー／上場企業 営業統括 兼 AI責任者）
※詳しい経歴は記事末尾に記載しています。
この記事の要点
営業兼任のしんどさは根性の問題ではなく、業務が一人に集中する構造から生まれている
まず「自分がやっている業務」を棚卸しし、AIに渡せる作業と人が握るべき判断を分ける
見込み客リスト・メール・提案書・議事録・SNS・請求まで、業務ごとにAIの任せ方が変わる
お金や個人情報が絡む業務は自動化に頼りすぎず、最終確認は人が担う前提で設計する
学習と運用に手が回らないなら、実装まで伴走してくれるサービスと組む選び方も現実的
営業を兼任するとは──1人で複数業務を背負う働き方の実態
営業兼任とは、本来の営業活動に加えて、事務・マーケティング・顧客対応などの別業務を、一人で並行して担っている状態を指します。
役職名は「営業」でも、実際の中身は「営業もやる何でも屋」になっている。
そんな働き方が、いまの中小企業では当たり前になりつつあります。
たとえば、こんな組み合わせです。
営業と営業事務（見積・受発注・請求）の兼任
営業とマーケティング（SNS・広告・問い合わせ獲得）の兼任
営業とカスタマー対応（既存客のフォロー・クレーム一次受け）の兼任
数字を追いながら部下も見る、プレイングマネージャー型の兼任
一つひとつは、どれも会社に必要な仕事です。
問題は、それらが「一人の時間」という同じ器の中で奪い合いになっている点にあります。
営業のプレイングマネージャーは、プレイヤーと管理職という性質の違う役割を同時に担うため、そもそも求められるスキルが多く、多忙になりやすいことが知られています。
まずは「自分は複数の仕事を一つの体で回している」という事実を、正面から認めるところから始めましょう。
なぜ営業兼任は「時間が足りない」のか──構造的な3つの理由
時間が足りないのは、あなたの段取りが悪いからではなく、業務が一人に集中する仕組みそのものに原因があります。
構造的な理由は、大きく３つに整理できます。
ひとつめ、本来の営業活動が「残り時間」でしか行えない
事務や社内対応が先に時間を埋め、顧客と向き合う時間が後回しになりやすい
ふたつめ、業務の切り替えコストが積み重なる
営業脳、事務脳、マーケ脳を一日に何度も往復するたびに、集中が細切れになる
みっつめ、属人化してブラックボックス化する
すべてが一人の頭の中にあるため、誰かに任せようにも引き継ぎ資料すら作れない
この構造は、中小企業を取り巻く外部環境とも重なります。
中小企業庁「2025年版 中小企業白書」によれば、中小企業の人手不足感は高止まりが続き、2024年には人手不足を理由とする倒産が過去最多の件数を記録しました。
つまり「人を増やして解決する」という前提そのものが、多くの現場で成り立ちにくくなっているのです。
営業担当者の時間の多くが、商談そのものではなく資料作成や社内報告などの付随業務に消えている——という指摘は、営業支援各社の調査で繰り返し報告されています。
残りの時間の多くが、資料づくりや入力といった付随業務に消えている計算になります。
兼任で最初に痩せ細るのは「本来の営業」という現実
兼任状態を放置すると、真っ先に削られるのは締め切りのある事務ではなく、締め切りのない「新規開拓」や「関係構築」です。
請求書には締め切りがあり、問い合わせには相手がいます。
だから、これらは否応なく先に処理されます。
一方で、新しいお客様に会う、既存客をていねいにフォローする、といった仕事には、明確な締め切りがありません。
その結果、最も売上に直結するはずの活動が、いつも「時間が余ったら」の位置に追いやられます。
これが続くと、目の前の作業はこなせているのに、数字が伸びないという状態に陥ります。
しかも本人は毎日忙しく働いているため、「頑張っているのに成果が出ない」という消耗だけが残ります。
一人で全部を抱え込む働き方の限界については、スタートアップCEOが「ひとりで全部」やる限界｜AIで分担する15業務【2026年版】 でも、業務分担の観点から掘り下げています。
大事なのは、「もっと頑張る」ではなく「本来の営業に時間を戻す」という発想に切り替えることです。
兼任している業務を棚卸しする──まず見える化から
効率化の第一歩は、新しいツールを探すことではなく、自分がやっている業務をすべて書き出して見える化することです。
何に時間を使っているかが曖昧なままでは、どこを削るべきかも判断できません。
まずは１週間、自分の業務を思いつくままに書き出してみてください。
そのうえで、次の２つの軸で仕分けます。
ひとつめ、その作業は「自分でなくてもよい度」が高いか
判断や関係構築が必要な仕事は自分に残し、手順が決まっている作業ほど手放す候補になる
ふたつめ、その作業は「毎回ほぼ同じ手順」か
くり返し発生し、やり方が固定されている作業ほど、AIに渡しやすい
この仕分けをすると、兼任業務はおおむね３つのグループに分かれます。
自分が握るべき仕事 … 顧客との対話、提案の方向性を決める、クレームの最終判断
AIに下書き・整形を任せられる仕事 … リスト作成、メール文面、提案書のたたき台、議事録、日報
仕組みで自動化しやすい仕事 … 定型返信、情報収集の要約、入力・チェック
ここまで見える化できれば、あとは「AIに渡せる仕事」から順に手放していくだけです。
次の章から、兼任でよくある業務を一つずつ取り上げ、AIでどう効率化できるかを具体的に整理します。
打ち手は「人を増やす」より「業務の分担先を変える」
兼任を解く打ち手は、大きく「人を増やす」か「業務の分担先を変える」かの２つに分かれます。
多くの人が最初に考えるのは、採用や外注で「人を増やす」方向です。
しかし前述のとおり、中小企業では人手不足が高止まりし、採用そのものが難しくなっています。
採用できても、育成と引き継ぎには、兼任者本人の時間がさらに必要になります。
つまり「人を増やす」は、短期的にはむしろ兼任者を忙しくすることも少なくありません。
そこで現実的になるのが、もう一方の「業務の分担先を変える」という発想です。
これは、今まで自分の手でやっていた作業の一部を、AIという新しい担い手に振り替えるという考え方です。
生成AIは、この「分担先」として急速に実用段階に入っています。
総務省「令和7年版 情報通信白書」によれば、生成AIを積極的に、またはリスクを確認しながら活用している国内企業は令和6年度で49.7%と、令和5年度の42.7%から上昇しました。
道具は、すでに手の届くところまで来ています。
大切なのは「AIで仕事を減らす」ことではありません。
「AIに任せて、空いた時間を本来の営業に回す」という、時間の使い道を変える発想です。
見込み客リスト作成とメール対応をAIで効率化する
新規リストづくりとメール返信は、兼任者の時間を静かに奪う代表格であり、AIと最も相性のよい領域です。
まずは、この２つから手放していきましょう。
見込み客リストの作成
「どんな条件の企業を探したいか」を言葉にできれば、候補の洗い出しや情報の整理はAIに任せられます。
業種、規模、エリアといった条件を伝えれば、公開情報をもとにした候補の整理や、リストの重複チェック、表記ゆれの統一まで下ごしらえを進められます。
もちろん、最終的に「どの企業に、どんな順番でアプローチするか」を決めるのは自分です。
AIには面倒な下ごしらえを任せ、自分は判断に集中する。
この役割分担が基本になります。
商談準備やリスト作成をどこまで自動化できるかは、Claude Codeで営業を効率化｜商談準備・提案書・リスト作成を自動化する実例【2026年版】 に実例ベースでまとめています。
メール・問い合わせ対応
同じような内容のメールを毎回ゼロから書いているなら、そこはAIで一気に軽くできます。
問い合わせへの一次返信、日程調整の案内、フォローの連絡などは、条件を渡せば複数パターンの下書きを用意できます。
届いた問い合わせを「見積依頼」「日程調整」「クレーム」などに仕分けし、優先度を整理する使い方も有効です。
ただし、送信する前に中身を確認するのは必ず人が行います。
文面の質は、AIへの指示の出し方で大きく変わります。
その考え方は、ChatGPTの営業プロンプトは「書き方」で9割決まる。成果が出る設計原則と実例集 がそのまま応用できます。
提案書・議事録・日報の作成負担をAIで減らす
「書く仕事」は兼任者の残業を生む最大の温床であり、たたき台づくりをAIに任せるだけで負担が大きく変わります。
ここでは、書類まわりの３業務を取り上げます。
提案書の作成
ゼロから白紙に向き合う時間をなくし、骨子と構成案づくりからAIに助走してもらいます。
商談で聞いた課題や要望を渡せば、提案の骨子、章立て、伝える順番の案を組み立てられます。
過去の提案から使える要素を再利用し、業界に合わせた切り口を足していく進め方も可能です。
数字や固有名詞、約束できる条件は、必ず自分の目で確認します。
提案書づくりの具体的な進め方は、提案書AI自動作成11選｜年619時間を取り戻す実践ガイド2026 に詳しくまとめています。
議事録・商談メモ
商談の録音やメモから、決定事項と次のアクションだけを抜き出す作業は、AIが得意とする領域です。
「この打ち合わせから、決まったことと宿題を箇条書きで整理する」と伝えれば、要点を短くまとめられます。
商談直後の記憶が新しいうちに整理できるため、次の一手も打ちやすくなります。
日報・営業レポート
毎日の日報や週次レポートは、商談メモを渡して決まった型に流し込む形にすれば、書く時間を圧縮できます。
一度うまくいった型は保存しておき、次回から使い回します。
「報告のための作業」に取られていた時間を、翌日の準備に振り替えられます。
マーケ・SNS・情報収集の兼任をAIで分担する
営業とマーケの兼任は、性質のまったく違う頭の使い方を求められるため、AIで下ごしらえを任せる価値が特に大きい領域です。
集客まわりを一人で抱えている場合ほど、大きく効いてきます。
SNS・情報発信
投稿のネタ出しや下書き、過去投稿のリライトは、AIにたたき台を作らせて自分が仕上げる形が現実的です。
自社の強みや伝えたいテーマを渡せば、投稿の切り口や構成案を複数用意できます。
そこから、自分の言葉と実体験を足して仕上げるのが、読まれる発信への近道です。
情報収集・リサーチ
決まった情報源をまとめてチェックし、要点だけを手元に届ける仕組みは、毎日の情報収集の時間を大きく減らします。
業界ニュースや競合の動きを集め、自分の関心軸で要約させる。
集める作業をAIに任せ、自分は「その情報をどう使うか」の判断に集中できます。
営業とマーケを一人で兼任する働き方をAIでどう分担するかは、1人マーケのAI自動化｜広告からSNSまで分担する9業務【2026年版】 に業務別で整理しています。
請求・問い合わせ対応などバックオフィスもAIで回す
見積・請求・一次対応といったバックオフィス業務も、下ごしらえとチェックをAIに任せることで、確認だけの作業に軽くできます。
ただし、この領域はお金と個人情報が絡むため、任せ方に注意が必要です。
見積・請求まわり
決まったフォーマットへの記入、金額の計算補助、抜け漏れのチェックは、AIの補助が向いています。
条件に応じた金額の振り分けや、必須項目が埋まっているかの確認などです。
ただし、最終的な金額や送付内容の確認は、必ず人が責任を持って行います。
「技術的にできる」ことと「そのまま送ってよい」ことは別だ、という線引きを持っておきましょう。
問い合わせ・カスタマー対応
よくある質問への一次回答や、問い合わせの分類・優先度づけは、テンプレート化してAIに任せやすい部分です。
一次対応のたたき台を用意しておけば、返信までの時間を短くできます。
一方で、クレームや個別事情の強い相談は、人が直接向き合うべき領域として切り分けます。
「型で返せるもの」と「人が向き合うべきもの」を分けるのが、対応の質を落とさないコツです。
AI効率化を進めるときの3つの注意点
AIは万能の解決策ではなく、任せ方を間違えると、かえって手間やリスクが増える点に注意が必要です。
兼任者が安心して長く使うために、はじめに押さえておきたい注意点が３つあります。
誇大な期待を持たない … 複雑な判断や例外処理は苦手なことがある。まず小さく試し、できる範囲を見極める
機密情報の扱いに注意する … 顧客の個人情報や社外秘のデータは、利用するサービスの規約と契約プランを確認してから入力する
生成物を鵜呑みにしない … AIが作った文章や計算は、最終的に人が中身を確認する責任がある
とくに、営業兼任者はお金や顧客情報に触れる機会が多いため、機密情報とセキュリティの扱いは慎重にしてください。
もう一つ見落としがちなのが、「効率化したつもりが、自分にしか分からない仕組みが増える」という落とし穴です。
これは兼任者が陥りやすい属人化そのものです。
使ったAIへの指示や手順は、簡単でよいので言葉に残しておくと、後から誰かに引き継げる資産になります。
兼任から抜け出すための現実的なステップ
兼任を解くルートは一つではなく、自分の時間とスキルに応じて、いくつかの選択肢を組み合わせるのが現実的です。
打ち手を整理すると、おおむね次の選択肢に分かれます。
A. 自分でAIツールを覚えて効率化する
費用を抑えられるが、学習と運用の時間を自分で確保する必要がある
B. 一部の業務を外注する
手は空くが、依頼の準備と品質管理に、兼任者本人の時間がかかる
C. AIツールを個別に導入する
特定業務は軽くなるが、複数ツールの設定や連携は自分で組む必要がある
理想は、現場を一番よく知る自分自身がAIを使いこなし、業務を自分の手で軽くしていくことです。
とはいえ、兼任で日々の業務に追われる中では、学習や設定、運用の定着にまで手が回らないのが実情ではないでしょうか。
その場合は、上記の選択肢に加えて、業務の要件定義から実装、定着までを月額固定で伴走してくれるAIリモートワーカーのようなサービスに、立ち上げだけ任せるという中間の道もあります。
すべてを自分で抱え込むのでも、丸ごと外注して現場の勘を手放すのでもない。
「自分でできる部分は自走し、手が回らない難所だけ伴走してもらう」という組み合わせが、兼任者にとっては最も無理のない着地点になりやすいと考えています。
よくある質問
Q. 営業を兼任していて時間が足りません。まず何から手をつければいいですか
まずは１週間、自分がやっている業務をすべて書き出す「棚卸し」から始めるのがおすすめです。
そのうえで、手順が決まっていてくり返し発生する作業から、AIに渡していきます。
見込み客リストづくりやメールの下書きなど、判断を伴わない作業ほど、時短の手応えを感じやすい傾向があります。
Q. 営業と事務やマーケを一人で兼任するのは、そもそも無理があるのでしょうか
根性で乗り切る前提なら、無理が生じやすいのは事実です。
ただ、業務の分担先をAIに広げることで、一人でも回しやすくする余地は大きく残っています。
「一人で全部やる」から「一人で全部を采配する」へと発想を変えるのが出発点になります。
Q. 見積もりや請求などお金に関わる業務もAIに任せて大丈夫ですか
下ごしらえやチェックの補助として使うのは有効です。
一方で、最終的な金額や送付内容の確認は、必ず人が責任を持って行ってください。
お金と個人情報が絡む業務は、自動化に頼りすぎず「確認は人」の前提で設計するのが安全です。
Q. AIで効率化すると、どのくらい時間に余裕が生まれますか
業務内容や任せ方によって幅があるため、一律に何時間とは言えません。
ただ、資料作成や入力といった付随業務の下ごしらえを任せられると、その分を本来の営業活動に振り替えやすくなります。
まずは一つの業務で小さく試し、自分のケースでの手応えを確かめるのが確実です。
Q. AIツールの導入や運用に、どのくらいの費用がかかりますか
無料で試せる対話型のAIもあり、体験するだけなら費用をかけずに始められます。
本格的に使う場合は、有料プランや利用量に応じた費用がかかることがあります。
料金は変わりやすいため、各サービスの公式情報で最新の内容を確認してください。
Q. 一人でAIを使いこなす自信がありません。それでも効率化できますか
できます。
必要なのは専門知識ではなく、やりたい業務を言葉で説明する力です。
自走が難しい局面では、実装や定着を伴走してくれるサービスと組む選び方もあります。
明日からできる3つのアクション
兼任からの脱出は、大きな改革ではなく、業務を一つ手放す小さな一歩から始まります。
最後に、明日から動き出せる３つのアクションにまとめます。
ひとつめ、いまやっている業務を１つ書き出す
週にかかる時間と「自分でなくてもよい度」をメモし、手放す候補を１つ決める
ふたつめ、その１業務をAIで小さく試す
完璧を狙わず、まず下書きや整形を任せて、直しながら型を育てる
みっつめ、手が回らない領域は伴走者を検討する
学習や運用まで抱えきれないなら、現場を理解した実装パートナーと組む選択肢を持つ
兼任がしんどいのは、あなたの能力が足りないからではありません。
一人に業務が集中する構造を、まだ変えていないだけです。
その構造は、業務を一つ手放すたびに、少しずつ軽くなっていきます。
今週のどこかで、まず「手放す業務」を１つ選ぶところから始めてみてください。
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参考文献
総務省「令和7年版 情報通信白書」企業における生成AIの活用状況
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r07/html/nd112220.html
中小企業庁「2025年版 中小企業白書」中小企業の人手不足の状況
https://www.chusho.meti.go.jp/pamflet/hakusyo/2025/chusho/index.html
IPA（情報処理推進機構）「DX動向2024 - 深刻化するDXを推進する人材不足と課題」
https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/discussion-paper/dx-talent-shortage.html
本記事について
執筆：AIリモートワーカー編集部／専門領域：中小企業の営業DX・AI導入支援
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監修者プロフィール
佐々木 優希（ささき ゆうき）｜AIリモートワーカー 代表
岩手大学大学院で地方創生を専攻し、東日本大震災の復興支援に従事。その後、パーソルキャリアの新規事業でトップセールスとして、2年で営業組織を数人規模から200名規模までスケールした。某有名 営業支援ツール（SFA/CRM）スタートアップでエンタープライズ営業マネージャー、上場企業で営業統括／AI責任者を経て、現在は AIリモートワーカー代表として、営業・マーケティング領域のAI導入支援を提供している。自身も営業と新規事業を兼任しながら組織を立ち上げた経験から、兼任者目線での現実的なAI活用を発信している。
主な経歴：パーソルキャリア新規事業 トップセールス（2年で200名規模へスケール）／某有名SFA/CRMスタートアップ エンタープライズ営業マネージャー／上場企業 営業統括 兼 AI責任者
専門領域：営業DX、SFA/CRM領域（10年以上の実務経験）、営業組織スケーリング、AI活用・営業自動化
キャリアの軸：地方創生をライフワークに、AIリモートワークによる地域活性化を推進
本記事は、上記の実務知見に基づき監修しています。
