営業成果の決め手は「リソース」ではなく「能力」だった？74名の営業幹部への調査が示す科学的結論

 

今日のB2B企業において、営業への投資判断は大きなジレンマを抱えています。多くの企業は、営業チームの規模拡大、製品ラインの拡充、販売エリアの拡大といった、「観察しやすく定量化しやすい」領域へリソースを投入しがちです。確かにこれらは重要な要素ですが、果たして営業の成功を決定づける「核心的な要素」といえるでしょうか。

 

近年、多くのB2B企業が従来の領域に多額の投資を行っているにもかかわらず、期待したほどの成果が得られないという現実に直面しています。ROI（投資対効果）の不確実性は、経営陣に「我々は、より重要な要素を見落としているのではないか」という問いを突きつけています。

 

この問いに答えるため、スイスの研究チームがB2B企業の営業幹部74名を対象に、詳細な認知分析を行いました。その結果、営業戦略の分野における驚くべき事実が明らかになりました。本研究の結論は、営業投資の優先順位に関する「従来の常識」を根本から覆す可能性を秘めています。

 

1. 営業の成功を真に決定づける核心的な能力は、日々のマネジメントにおける議論の中で、実は最も見過ごされがちな「深層に潜む要素」に存在します。
2. 現代のB2B営業における成功要因は、従来の「営業部門」という職能の枠を大きく超えています。営業とは、単一部門による独立した活動ではなく、「顧客への価値創造を中心とした、部門横断的な連携のエコシステム」として捉え直す必要があります。
3. リソースの投入とパフォーマンスの関係は、決して単純な比例関係ではありません。人員数や予算といった営業へのリソースそのものが、直接的に成果を生み出すわけではないのです。これらのリソースは、特定の「営業能力」と適切に組み合わさって初めて、実際の競争優位へと転換されるのです。

 

1. 重要度と可視性が「反比例」するパラドックス

スイスの研究チームは、二つの心理学的手法を用いました。一つは、人々が世界を解釈する際の「独自の認知フレーム」を解明する「パーソナル・コンストラクト理論（Personal Construct Theory）」。そしてもう一つは、意思決定の際に無意識に働く「判断の物差し（構成概念）」を構造的に浮き彫りにするインタビュー手法の「レパートリーグリッド法（Repertory Grid Technique）」です。

 

調査対象は、平均年齢47歳、勤続8年以上、かつ現職経験6年以上のB2B企業の営業幹部74名です。豊富な戦略策定と実行の経験を持つ彼らは、B2B業界の主流な経営思考を代弁する存在といえるでしょう。

 

研究チームは詳細なインタビューを通じ、営業組織のパフォーマンスを左右する37の戦略的構成要素を特定しました。これらは「パフォーマンス・ドライバー」と呼ばれ、成果へ影響を及ぼす組織能力、リソース配分、環境要因を指します。本研究では、これらの要因を「営業の成功への重要度」に基づいて順位付けたところ、専門家の予想も覆す結果となりました。

 

最も重要と評価された「5つのパフォーマンス・ドライバー」

1. 新規顧客獲得能力（重要度1位 / 言及率9%）：潜在顧客を特定し、初期アプローチを行い、正式な顧客へと転換する組織的な能力。
2. 革新的な製品開発能力（重要度2位 / 言及率15%）：顧客ニーズを満たす新製品やサービスを継続的に開発する能力。競争力のあるソリューション提案の基礎となります。
3. 顧客との関係構築能力（重要度3位 / 言及率20%）：初期アプローチの後、顧客との関係エンゲージメントを高める長期的能力。
4. 顧客の信頼構築能力（重要度4位 / 言及率30%）：専門性、サービスの品質、誠実さを通じて顧客の信頼を勝ち取る組織能力。
5. 企業・ブランド認知度（重要度5位 / 言及率19%）：ターゲット市場における企業の認知度と評判。

 

驚くべきことに、これらの「5つのパフォーマンス・ドライバー」とは対照的に、営業幹部が「日常的に言及」していたのは以下の要因でした。

 

営業幹部が「日常的に言及」していた要因

1. 製品ラインナップの範囲（言及率81% / 重要度は比較的低い）：企業が提供する製品カテゴリーの多さと各ラインナップの充実度。
2. 地理的範囲（言及率76% / 重要度は中程度）：販売ネットワークの地理的な分布と、市場の網羅性。
3. 営業チームの規模（言及率70% / 重要度は低い）：営業チームの人員数および組織規模。

 

直感に反する発見が示唆するもの

この対比は、ビジネスにおける直感に反する法則を浮き彫りにしています。「成功の核心となる能力ほど、日常の管理業務において見過ごされている」という事実です。

 

なぜこのような現象が起きるのでしょうか。 分析によると、重要度の高い能力（新規開拓、関係構築、信頼獲得など）は組織の深層に根差しており、外からは見えにくく、短期間での模倣が困難だからです。この「不可視性」と「模倣困難性」こそが、競合が真似できない持続的な強みとなるのですが、同時にマネジメントの意識から外れやすいという罠を生んでいます。

 

対照的に、頻繁に言及される要因（製品ラインナップ、地理的範囲、チーム規模）は可視性が高く、定量化も容易です。営業幹部はこうした「わかりやすい要素」に注目するあまり、より本質的な能力開発をおろそかにしている可能性があります。

2. 営業の成功における「クロスファンクショナル」の本質

37のパフォーマンス要因の源泉を分析すると、もう一つの常識を覆す事実が見えてきました。現代のB2B営業の成功は、営業部門単独の努力では成し得ないという点です。

 

営業成果における「他部門への依存」

統計分析の結果、特定されたパフォーマンス・ドライバーの50％以上が、営業以外の組織領域に由来していることが判明しました。これら「非営業」の要因の内訳は以下の通りです。

 

製品・技術要因：

• 革新的な製品開発能力（重要度2位）：市場ニーズに合致した製品を、継続的に市場へ投入する組織能力。
• IT技術サポート能力：営業プロセスを技術面から支える、情報システムやデジタルツールの整備状況。

サービス・運営要因：

• 顧客サービスの品質：プリセールス（販売前）からアフターサービスに至るまでの、専門性の高さと対応スピード。
• 物流・配送効率：製品納入における正確性、迅速性、確実性。

組織・財務要因：

• 財務基盤と信用力：企業の資金力および市場における信用度（レピュテーション）。
• ガバナンスと経営体制：企業のガバナンス構造や意思決定のメカニズム。

部門横断的な連携が決定打となる

さらに重要な点は、営業部門と製品開発、カスタマーサービス、マーケティング、物流、IT、オペレーションといった他部門との「連携の質」が、最終的な営業成果に決定的な影響を与えていることです。

 

この発見は、「売上は営業部門の責任」という従来の考え方が、現代の複雑なビジネス環境にはもはや適さないことを示唆しています。現代のB2B市場において、顧客の購買意思決定は複雑さを増しています。 購買プロセスでは技術評価やサービス比較、財務分析といった多角的な検討が行われるため、営業チームの「個人の能力」だけに頼っていては、顧客の総合的なニーズを満たすことは困難です。

 

「部門機能」から「エコシステム思考」への転換

これらの知見に基づき、本研究は新たな営業戦略のフレームワークを提唱しています。それは、営業を単一部門による独立した活動ではなく、「顧客への価値創造を中核とした、部門横断的な協業エコシステム」として再定義することです。

このエコシステムにおいて、営業部門は以下の役割を担う「調整機能（ハブ）」となります。

• 顧客ニーズの収集と社内への展開
• 社内リソースの最適配置と調整
• 部門を超えた専門能力の統合
• 顧客に対する、一貫性のあるソリューション体験の提供

このような転換を実現するには、組織構造、評価・報酬制度（インセンティブ）、そしてリソース配分のあり方を、根本から見直す必要があります。最も成功しているB2B企業とは、部門間の「サイロ」を取り払い、組織内外のリソースを効果的に統合できている企業なのです。

3. リソース配分の「複雑性」の法則

3つ目の重要な発見は、リソース配分に関する定説を覆すものです。 それは、リソースの投入とパフォーマンスの間には、単純な比例関係は成立しないという事実です。

 

リソースと能力の「相互補完」の論理

詳細な統計分析の結果、営業リソース（人材の知識構造、人脈の深さ、業務への姿勢など）は、単体では営業成果を生まないことが判明しました。これらのリソースは、特定の「営業能力」と有機的に結びつくことで初めて、実際の競争優位性へと転換されるのです。

 

この発見は、従来のリソース配分の常識に一石を投じるものです。多くの企業の営業幹部は、「リソース投入量の増加＝成果の向上」という単純な方程式を信じています。しかしデータが示すのは、その考えがリソースの浪費を招き、投資効率を下げているという皮肉な現実です。

 

3つの重要な認知的転換

この発見に基づき、本研究では、企業のリソース配分において求められる「3つの認知的転換」を提案します。

 

1. 「量」から「組み合わせ」へ： 単純なリソースの総量（研修予算、人員数、ツールの導入）を追うのではなく、リソース間の相乗効果や組み合わせ方法に重点を置く必要があります。
2. 「点」の最適化から「システム」の調和へ： 同じリソースでも、どの能力と組み合わせるかで結果は大きく変わります。そのため、単一要素の改善ではなく、システム全体の視座から「リソースと能力の最適な組み合わせ」を設計する必要があります。
3. 「短期投資」から「長期的な能力構築」へ：真に価値ある営業能力の獲得には、時間の蓄積と継続的な投資が不可欠です。 企業は、安易なリソース投入で短期的な課題解決を図るのではなく、長期的な能力開発計画を策定すべきです。

 

理論的な裏付けと実証による検証

本発見の科学的妥当性を担保するため、研究チームは「リソース・ベースト・ビュー（RBV）」を分析の枠組みとして採用しました。この理論は、企業の持続的な競争優位の源泉が「価値が高く、希少で、模倣が困難で、代替不可能」なリソースと能力の組み合わせにあると定義しています。

 

本調査では、営業幹部が特定した37の構成概念を、「能力要因」「リソース要因」「組織環境要因」の3つの主要カテゴリーに分類して分析しました。

その結果、顧客志向の5つの核心的な能力（新規顧客獲得、関係の深化、信頼構築、ニーズ対応のスピード、顧客維持）が、業績への影響度のランキングにおいて「上位4項目のうち3つ」を占めることが判明しました。 対照的に、単なるリソース要因（チームの規模や製品ライン数など）の影響力は、比較的限定的であることが浮き彫りになりました。

 

この分析結果は、「リソースの蓄積」以上に「能力の構築」が重要であるという事実を強く裏付けるものであり、企業の投資判断に対して科学的な根拠を提供するものです。

4. 営業研究の知見をAIトランスフォーメーションへ：共通項から見出す「成功の法則」

この営業戦略に関する研究結果を、現在企業が直面している「AIトランスフォーメーション（AX）」の課題に当てはめると、驚くべき共通項が浮かび上がります。この共通項は、本研究の発見が持つ普遍的な価値を裏付けると同時に、企業のAI活用力の構築のための科学的な指針となります。

 

共通項1：重要度と可視性の「反比例」の関係

営業において最も重要な能力（新規開拓、関係深化、信頼構築など）が営業幹部の議論で見過ごされがちであるのと同様に、AIトランスフォーメーションを進める企業においても、全く同じ「認知バイアス」が働いています。

 

AI導入における「目に見える投資」と「目に見えない能力」

• 可視性の高い投資：AIツールの導入（ChatGPT Enterprise版など）、テクノロジー基盤の整備、AI専門チームの立ち上げ
• 可視性は低いが、極めて重要な能力：従業員のAIリテラシー、AIを活用する組織文化、科学的なAIの認知フレームワーク（メンタルモデル）

多くの企業は、最新ツールの購入やプラットフォーム構築といった、「分かりやすく定量化しやすい」領域に投資を集中させがちです。しかし、営業研究が明らかにした法則の通り、AI変革の成否を分かつ真の鍵は、これら「目に見えない」深層の要素にあります。すなわち、従業員がAIを科学的に理解しているか、効果的な協働モデルを習得しているか、そして組織がAIによるイノベーションを支える文化環境を構築できているか、といった点こそが本質なのです。

 

共通項2：成功要因の「部門横断的」な性質

営業成果を左右する要因の過半数が営業部門の外にあるのと同様に、AI活用の成功もまた、IT部門やデータチームだけで完結するものではありません。 

 

従来の「縦割り思考」による誤解：

• AIトランスフォーメーションを、IT部門だけの「技術的なタスク」と見なす。
• データサイエンスチームが、AI活用の全責任を負うべきだと捉える。
• 他の事業部門は、提供されたツールを受動的に使うだけでよいと考える。

部門を超えた有機的な連携：

AIの真価を引き出すには、人事部門による人材育成、財務部門による投資計画との戦略的な連動、オペレーション部門による業務プロセスの最適化、そして各事業部門の深い関与とフィードバックが不可欠です。この構図は、本研究で発見された「クロスファンクショナル（機能横断的）な協働モデル」と完全に一致しています。

 

共通項3：リソースと能力の複雑な関係

本研究によって明らかになった「リソースは直接的な成果を生み出すものではなく、能力と適切に組み合わせることで初めて優位性へと変わる」という法則は、AIの活用においてさらに顕著に現れています。

 

多くの企業が、「先進的なAIツールの購入、AI専門家の採用、データインフラの構築など、十分なリソースを投入すれば、自動的にAI活用力を獲得できる」という誤解をしています。しかし実際には、これらのリソースが組織の学習能力、協働の文化、そして認知フレームワークと有機的に結びついて初めて、真の競争優位性へと転換されるのです。

5. 科学的知見に基づくAI活用力構築の道筋

本研究が明らかにしたこれらの核心的な法則に基づき、より科学的根拠のあるアプローチを導き出すことが可能です。

 

「本質的な能力」の構築へ：営業戦略研究から導く、AIリテラシーへの科学的道筋

本研究が明らかにしたこれらの法則は、AIトランスフォーメーションを再考するための科学的な根拠となります。企業は、「重要だが見過ごされがちな」AI能力の構築にこそ、注力すべきです。これこそが、UMUの「全従業員向けのAIリテラシー育成体系」の核心をなす理念です。

 

本研究に基づくこれらの核心的な法則は、企業のAIトランスフォーメーションに科学的な指針を提示しています。真の競争優位性とは、「重要だが見過ごされがち」な深層的能力の構築から生まれるものなのです。

 

この法則はAIトランスフォーメーションの領域でも同様に当てはまります。多くの企業は、可視性の高いAIツールの導入やプラットフォーム構築に多大なリソースを投じがちです。しかしその一方で、成功を決定づける「本質的な要素」を見落としています。すなわち、従業員のAIリテラシー、組織的なAIとの協働文化、そしてAIへの科学的な理解です。

 

このような深層的な能力の構築には、基本的なプロンプトリテラシーの育成から始まり、AIの適切な評価をするための検証メカニズムの確立、さらには組織全体での部門横断的なAIコラボレーションの推進に至るまで、体系的なアプローチが必要です。

 

「ツール偏重」から「能力重視」への転換

本研究が示唆するように、真の競争優位性は深層的な能力の構築から生まれます。そしてAI時代において、この能力こそが「組織のAIリテラシー」なのです。

 

本研究で「能力はリソースよりも重要」と判明したように、AIトランスフォーメーションの鍵は、従来の「理論学習先行型」モデルから脱却し、「実践の中での学習」へと転換することにあります。これは、「単なるリソースの蓄積は直接的な成果にはつながらず、実践的な活用能力と組み合わせる必要がある」という本研究の核心的な発見と完全に合致するものです。

 

「営業の成功は、本質的に『部門横断的』なものである」という研究結果に基づき、AIの活用においても、さまざまな職種（営業、マーケティング、マネジメントなど）やさまざまなシーン（コンテンツ制作、コミュニケーション、学習・能力開発など）に合わせた、文脈ごとの最適なマッチングが求められます。この考え方は、「それぞれのリソースは特定の能力と組み合わされて初めて最大の価値を発揮する」という本研究の発見によって裏打ちされています。

 

企業は次のことを認識する必要があります。AIにおける競争優位性の鍵は、より多くの、あるいはより先進的な汎用AIツールを持つことではなく、「科学的なAIへの理解」と「効果的なシーン別の協働モデル」を持つことにあります。この転換を実現するためには、企業はAI投資の優先順位を見直し、人材育成や組織文化の醸成へリソースを再配分する必要があります。

6. 結論：営業研究の知見が導くAIトランスフォーメーションの科学的アプローチ

74名のB2B企業の営業幹部を対象とした認知分析に基づくこの発見は、経営管理における重要な法則を明らかにしました。それは、「複雑なビジネス環境において、最も重要な成功要因は往々にして私たちの認知的盲点に隠されている」ということです。経営者が目に見えやすく定量化しやすい要素に過度な注意を向けてしまうと、長期的な競争優位性を決定づける「真の能力の構築」が見過ごされてしまう可能性があります。

 

AIトランスフォーメーションが加速する現代において、この洞察は極めて現実的な意味を帯びています。営業の領域において「重要度と可視性の反比例」という現象が存在するように、AIトランスフォーメーションにおいても同様の認知バイアスが普遍的に見受けられます。企業は、単なるツールの購入や技術導入という思考から脱却し、より根本的な組織能力の構築へと重点を移す必要があります。

 

科学的洞察に基づくAIリテラシー構築の実践

この科学的洞察に基づいた「全従業員へのAIリテラシー育成」こそが、企業のAIトランスフォーメーションにおける重要な道筋となります。このアプローチは、本研究の発見とAI教育の実践を融合させ、理論的な裏付けと実践的な価値のあるフレームワークを構築するものです。

 

従来の「学んでから使う」というトレーニングモデルを覆し、「実践の中で学ぶ」という理念へと転換することで、学習リソースを確実に「現場での応用能力」へと昇華させます。同時に、個人のスキル向上から組織エコシステムの構築までを網羅する、全方位的な育成体系を確立します。ここには、各現場の文脈に即した「最適化」や「科学的な検証メカニズム」が組み込まれており、AIトランスフォーメーションの体系性と持続可能性を強固に担保します。

 

この転換は、単なる技術の活用方法の変化にとどまらず、組織の認知モデルにおける根本的なアップグレードを意味します。リーダーに求められるのは、リソース配分の優先順位を再考し、部門横断的な協働体制と、新たな評価基準を再定義する決断です。

 

UMUはこれらの科学的知見に基づき、企業が「重要だが見過ごされがち」なAI活用力を特定・構築できるよう支援し、AI時代における真に持続可能な競争優位性の確立に尽力しています。本研究が示唆する通り、組織の最も深層的な能力の構築こそが、長期にわたる真の競争優位を決定づけるのです。