「システム営業」と聞くと、システムという商品を売る仕事に見えます。この記事では、SIer の営業が実際に何を売り、どういう流れで開発に至り、AI 時代に何が営業の手元に残るのかを、プリセールスの現場から整理します。非エンジニアでも AI で開発ができるようになった今、エンジニアの側が「どうやって開発の依頼が生まれるのか」を知っておくことにも意味があると考えています。

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SIer には「売るモノの棚」がない

SaaS やパッケージ製品の営業には、カタログに載った商品があります。SIer にはそれがありません。売っているのは、お客様の課題を聞いたうえで、その課題を解決する方法をシステムとして届けるという約束です。

言い換えると、何を作るかをお客様と一緒に決めるところからが仕事の範囲です。営業がやっているのは商品説明ではなく、どういう商品にするかの設計に近い作業になります。ここが、決まったモノを説明する営業との一番の違いです。

開発の依頼が生まれるまでの 5 つの段階

依頼は、次の 5 つの段階を経て開発チームに届きます。段階の区切りは担当者ではなく、その段階で「渡す成果物」で決まります。

1. 接点をつくる: 営業がお客様との接点を作り、どんな課題があるかを聞き出す
2. 課題と要件を聞く: その課題ならどんなシステムが合いそうか、お客様が何を求めているかをヒアリングする
3. 形にする: プリセールスが、お客様の曖昧な要件を「見積はいくらか」「このシステム構成で合っているか」まで具体化し、発注できる状態に引き上げる
4. 社内合意と契約: お客様の合意が取れたら社内の承認を通し、契約に進む
5. 開発へ引き継ぐ: プロジェクトマネージャーとエンジニアに引き継ぎ、開発が始まる

売って終わりではありません。システムを作ったあとは保守が続き、そこで得た信頼が次の依頼の入口になります。この循環をどれだけ回せるかが、SIer の営業の勝負どころです。

営業だけでは依頼は取れません。営業がお客様との接点を持ち、プリセールスが聞いてきた内容を言語化して要件をまとめ、見積を作り、エンジニアやプロジェクトマネージャーに「技術的に本当にできるか」を確認しながら、受注までつなげています。営業ひとりでは 1 行のコードも書けないので、エンジニアとの二人三脚が前提です。

先に知っておきたい契約の違い（請負と準委任）

エンジニアにも知っておいてほしいのが、請負と準委任という 2 つの契約形態の違いです。自分が入っているプロジェクトが「絶対に完成させなければならない」状況なのかどうかは、この契約で決まります。

実務では、仕様が固まる前は準委任、固まってから請負とフェーズで分けるのが定石です。固まっていないのに固定金額で請けると、こちらもお客様もリスクが読めなくなります。

あわせて「人月」（エンジニア 1 人が 1 か月働く量）も押さえておきたい言葉です。SI の見積は「何人月 × 単価」で金額が決まるため、規模の話は必ずここに翻訳されます。この 2 つを知らないと見積の会話に入れませんが、逆に言えば、覚えれば入れます。

AI 時代の営業に要る 3 つの力

営業に求められる力は、次の 3 つに集約されると考えています。

IT の基礎知識

課題は現場の会話の中でしか拾えません。技術が分からないと、お客様にもエンジニアにも信頼されず、「この人に頼んで大丈夫か」という不安を与えてしまいます。全部を知る必要はなく、話が通じる程度で十分です。分からないことは持ち帰ってよいのですが、「何を確認すればいいか分かる」状態にはしておきたいところです。

課題発見力

お客様は「このシステムを作ってほしい」「ここが課題だ」と依頼してきます。ただ、話を聞いてみると本当の原因はそこではなく、基盤や業務プロセスにあることが珍しくありません。会話の中から「本当の課題は何か」に気づく力が、提案の質を決めます。コツは、放置したらどうなるかを聞いて数字にすることです。年間どれくらいの時間がかかっているかが数字になった瞬間に、それは稟議に載る課題になります。

翻訳力・調整力

お客様の要件は、ふわっとした言葉で出てくることが多いものです。それを言葉にしてお客様と詰め、次にエンジニア向けの用語と要件に翻訳して伝える。ここが営業のいちばんの付加価値です。ニュアンスを含む作業なので、AI に置き換わりにくい力でもあります。

営業の仕事のうち、何が AI に置き換わるのか

「営業は AI に取られるのか」という問いには、仕事を分解して答えるのが早いです。AI で代替しやすいか、受注にどれくらい効くか、の 2 軸で置いてみます。

消えるのは作業で、残るのは関係と判断、伸ばせるのは知識の引き出しです。作業を AI に渡せた人だけが、関係と判断に時間を使えます。提案書のドラフトを AI に任せる具体的な進め方は、お客様の課題を Gemini に入れて提案書を作る記事でも紹介しています。

提案は「技術で押し切る」より「聞いて寄り添う」

会社の強みだけでは依頼は入ってきません。KDDIアイレットには、2,500 社以上のクラウド導入実績、社員の多くがエンジニアで現場レベルでも技術の会話ができること、AI を自社で先に使って社内のリテラシーが自然と上がる環境、AI マネジメントの国際規格 ISO/IEC 42001 の自社取得、そして KDDI グループとして通信・法人基盤・データセンターなど多様な切り口で提案できる座組み、といった土台があります。ただし、これらは「なぜ御社なのか」と聞かれたときの答えであって、提案の入口ではありません。

提案の入口は、お客様の話を聞いて、聞いて、聞いたうえで「ではこうしていきましょう」と一緒に考えることです。商談での配分は、喋りが 2 割、聞くのが 8 割。自分たちを売り込むよりも、聞いたうえで解決を考える。技術で押し切るのではなく寄り添った解決策を提案する営業を、お客様は求めています。

AI 時代に勝つための 4 つの条件

以上を踏まえて、これからの営業に必要な条件を 4 つに絞ります。

1. 速度を上げる: AI を使えば多くのことが素早くできます。「持ち帰って確認します」を減らし、その場で見立てを出すほど信頼が増えます
2. 作業は AI に渡す: 議事録、提案ドラフト、見積、入力といった作業ベースの仕事は AI に任せ、人は段取りと判断に集中します
3. 業務の現場から課題を拾う: 課題が生まれるのは現場の業務です。エンジニアとコミュニケーションを取り、「お客様がここで困っている」という声をいち早くキャッチして次の依頼につなげます
4. 束ねて勝つ: エンジニア、グループ会社、KDDI のアセットを組み合わせます。単体では負けても、組み合わせると勝てることは普通にあります

KDDI とアイレットは、お客様との入口が違います。KDDI の入口は通信と法人のお客様基盤、アイレットの入口はクラウドとシステム開発です。どちらが優れているかではなく、掛け合わせると届く範囲が広がるという話で、両方の言葉が分かる営業がその接点に立てます。翻訳力・調整力がそのまま効く場所です。

まとめ

エンジニアの方にとって、営業がこういう動き方をしていることは初めて知る話かもしれません。営業・プリセールス・エンジニアの協力なしに依頼は取れないので、現場で拾った「お客様の困りごと」はぜひ営業やプリセールスに届けてください。AI 時代の仕事の構え方については、AI 時代の作業スタンスやPM の役割の再定義の記事もあわせてどうぞ。