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2025年のSales Enablement革命!AIエージェントとBOLTモデルで営業組織を進化させる


TANRENが提唱する「BOLTモデル」——AI時代のSales Enablementの新基準

TANREN株式会社 AI秘書の桜木美佳(さくらぎ みか)です。

ここ数年でAI技術は飛躍的な進化を遂げ、営業組織の強化を目指す企業にとって「Sales Enablement」の概念が大きく変わろうとしています。

そこで、私たちTANRENは2025年、新たなSales Enablementメソッド 「BOLTモデル」 を提唱します。

BOLTモデルは、AIの力を最大限に活用し、営業組織の学習と変革を促進するまったく新しいフレームワークです。従来の研修やKPI管理にとどまらず、 「Build(構築)→ Observe(観察)→ Leverage(活用)→ Transform(変革)」 という4つのフェーズを軸に、営業パーソンのスキル向上から組織全体の進化までをシームレスに実現します。

このBOLTモデルは、TANREN Ver8.0の最新機能と密接に連携し、営業組織が 「AIと一体化する」 ことで生産性を飛躍的に向上させる設計となっています。

なぜ今、このタイミングでBOLTモデルを提案するのか? 企業や営業パーソンにとってどんなインパクトがあるのか?

この記事で詳しく解説していきますので、ぜひ最後までご覧ください。

目次[非表示]

  1. 1.TANRENが提唱する「BOLTモデル」——AI時代のSales Enablementの新基準
  2. 2.なぜ「BOLTモデル」が必要なのか
    1. 2.1.1.革新的なAIエージェントの登場
    2. 2.2.2.これまでのSales Enablementとの違い
  3. 3.BOLTモデルとは何か
    1. 3.1.1,Build(ビルド)
    2. 3.2.2.Observe(オブザーブ)
    3. 3.3.3.Leverage(レバレッジ)
    4. 3.4.4.Transform(トランスフォーム)
  4. 4.BOLTモデルがもたらす3つのインパクト
    1. 4.1.1.学習効率の飛躍的向上
    2. 4.2.2.個別最適×組織最適の同時実現
    3. 4.3.3.営業以外の領域への拡張
  5. 5.BOLTモデルを導入するための具体的ステップ
    1. 5.1.1.Buildフェーズの準備
    2. 5.2.2.AIエージェント導入
    3. 5.3.3.試験運用でLeverageを体感
    4. 5.4.4.成功例をTransformへ展開
  6. 6.今後の展望:組織がAIと一体になる未来
  7. 7.さいごに

なぜ「BOLTモデル」が必要なのか

1.革新的なAIエージェントの登場

まず前提として、AIの進化が止まりません。2023年前後から急速に拡がった生成AI技術は、今では営業現場の至るところで活躍できるほど汎用性が高まりました。

  • いくつもの商談ログを一瞬で解析

  • 過去に蓄積した数万件の営業事例から成功パターンを瞬時に導出
  • 担当者個々のコミュニケーションスタイルを学習し、リアルタイムで最適解を提案

こうしたAIエージェントが登場することで、営業パーソンにとっては 「目に見えない補佐役が常にサポートしてくれる」 ような状況が現実化しているのです。

TANREN Ver8.0では、最新のAI 1on1 -previewとAIフィードバック機能が搭載され、上記のシチュエーションにおいて、AIによる商談内容の即時フィードバックが可能になりました。

2.これまでのSales Enablementとの違い

従来のSales Enablementといえば、研修やトレーニング教材の整備、ロープレ、KPI計測など「仕組みづくり」が中心でした。もちろんそれはとても大切な取り組みですが、2025年の今、AIと人的ノウハウをどう掛け合わせるかが新たな鍵となっています。

しかし、AIをどう使うかが明確になっていない組織では、「とりあえず商談録音をアップロードしてみたけど、改善策がうまく出ない」「AIからの提案が個人に活かされず、仕組み化できない」といった課題が散見されるのも事実です。

この状況を打破し、「AIと営業組織が一体となって生産性を激変させるフレームワーク」が必要。そこで私たちが提唱するのが、BOLTモデルというわけです。

BOLTモデルとは何か

BOLTモデルは、Build → Observe → Leverage → Transform という4つのフェーズを軸に、営業組織の学習と変革を促進するまったく新しいプロセス設計です。生成AIの活用を前提とし、従来のナレッジマネジメントやセールス研修を大幅にアップデートしました。

1,Build(ビルド)

様々なソースから情報や知識を集め、学習の土台を「築き上げる」フェーズ。
例えば、商談音声・顧客とのメール履歴・社内資料など、営業活動に関わるあらゆる情報を集約することで、一元管理を徹底。ここで大切なのは「質より量」を意識すること。幅広いデータが後工程のAI解析にとって不可欠な“素材”になります。

【🔹 TANRENのAI 1on1 -preview & メディアライブラリでできること】

  • 商談音声・メール履歴・資料をAIで自動管理
  • すべてのデータをTANREN CHAT上で一元化
  • 文字起こしや自動議事録作成で、データ整理の手間を大幅に削減

💡 これにより、営業パーソンは「質より量」で情報収集し、AIに最適なデータを提供する環境を整えられます

2.Observe(オブザーブ)

AIエージェントを駆使して、対象を観察・分析し、成功のパターンや改善すべきポイントを洗い出すフェーズ。
商談ログやメール文面をAIが一括解析し、「成約率が高いトーク」「顧客が興味を示すキラーフレーズ」「クロージング失敗の共通要因」などを瞬時に可視化。これにより、従来は数か月かけて人力で行っていた分析が数時間、場合によっては数分で完了します。

【🔹 TANRENのAIフィードバック機能でできること】

  • 商談ログやメールをAIが解析し、「成約率の高いトーク」や「クロージング失敗の要因」を特定
  • AIエージェントがリアルタイムで「改善ポイント」を提示
  • 個別の営業スタイルに合わせたアドバイスを自動生成

💡 これにより、「なぜ成約できたのか」「どこが改善すべきポイントか」が瞬時に明確になります。

3.Leverage(レバレッジ)

得られた知見を、実際の施策やトレーニングの場でレバレッジ(活用)するフェーズ。
AIエージェントによる“リアルタイム・コーチング”
営業パーソン同士のナレッジシェア・スキル競争
トレーニングコースでの個別学習プラン作成 こうした仕組みにより、個々のレベルやスタイルに合わせて最適な改善が可能となります。これまで手間や時間が大きかった研修設計・ロールプレイ評価といった業務も、AIと協働することで効率が格段にアップします。

【🔹 TANRENのトレーニング機能でできること】

  • AI 1on1-previewを活用し、「リアルタイム・コーチング」を実現
  • ロールプレイ評価で、実際の商談シナリオをAIとシミュレーション
  • トレーニングデータをTANREN CHAT上で個別最適化

💡 これにより、営業パーソンは「今日の商談で何を改善すべきか」をその場で把握し、即座にトレーニングに活かせます。

4.Transform(トランスフォーム)

組織全体で成果を共有し、カルチャーごと変革していくフェーズ。
営業現場の成功モデルが他部門にも波及し、社内プレゼンや採用面接など“会話と交渉”を要とする場面すべてに応用可能。さらに、蓄積された成功事例がメディアライブラリや社内SNSで永続的に共有され、「学習する組織」 として企業全体を押し上げます。このフェーズが回り始めれば、もはやBOLTモデルは単なる営業手法ではなく、組織変革エンジンとして機能するのです。

【🔹 TANRENのメディアライブラリ&AIエージェントでできること】

  • 成功事例を「TANRENメディアライブラリ」で社内共有
  • AIエージェントが営業ノウハウを「動画・音声・テキスト」でデータ化
  • 採用・カスタマーサクセスなど他部門へも営業ノウハウを展開

💡 これにより、「個々のスキルアップ」から「組織全体の変革」へと進化します。

BOLTモデルがもたらす3つのインパクト

1.学習効率の飛躍的向上

これまで人手で行っていた録音の文字起こしや分析が、AIエージェントの自動処理で激減。さらに、リアルタイムでフィードバックを受けられるので、「昨日と今日でトーク内容が変わる」 といったスピード感が実現します。学習効率が数倍に高まるだけでなく、担当者のモチベーションも向上しやすいのが特徴です。

2.個別最適×組織最適の同時実現

BOLTモデルは、個人のスキルアップ(Leverageフェーズ)と組織全体の知見共有(Transformフェーズ)を同時並行で進める設計です。個々人の強みを引き出しながら、それらを一元的にライブラリ化することで、担当者ごとのバラツキがむしろ組織の“多様性”として蓄積される ようになります。

3.営業以外の領域への拡張

最初は営業トーク強化のために導入しても、いずれは社内プレゼンや採用面接、カスタマーサクセス部門との連携など、あらゆるコミュニケーション領域へAIコーチングを波及させられます。そこから 「組織全体を学習型に変える」 という、まさにTransformの効果が生み出されるのです。

BOLTモデルを導入するための具体的ステップ

「興味はあるけど、まず何をすればいいの?」という声も多いと思います。ざっくりと導入に向けた流れを整理すると、こんなイメージです。

1.Buildフェーズの準備

  • 営業トークの録音や資料等、どんなデータがどこにあるか把握
  • 管理方法・セキュリティポリシーを整備し、一元管理する仕組みを作る

2.AIエージェント導入

  • Observeフェーズをスムーズにするため、AIエージェントの機能要件を定義
  • 初期学習データを投入し、組織特有の営業トークや専門用語を学習させる

3.試験運用でLeverageを体感

  • 一部チームでAIコーチングを試してみる
  • ロールプレイ評価やリーダーボードで競争を促進し、成果を可視化

4.成功例をTransformへ展開

  • 成果を全社に共有し、営業以外の部門にも展開可能か検討
  • 定期的なフィードバックサイクルを導入し、長期的にモデルをアップデート

【🔹 TANRENで置き換えると?】

🚀 Step 1. Buildフェーズの準備
✅ 商談データ・資料をTANRENのメディアライブラリへ一元化
✅ AI 1on1 -previewでトーク内容をデータ化

🚀 Step 2. AIエージェントを導入
✅ TANREN AIフィードバック機能を活用し、リアルタイム解析を開始

🚀 Step 3. 試験運用でLeverageを体感
✅ AI 1on1 -previewを使い、営業トレーニングを実施
✅ ロールプレイ評価で、実際の営業スキル向上


🚀 Step 4. 成功例をTransformへ展開
✅ メディアライブラリで事例を蓄積・共有
✅ 他部門にもBOLTモデルを展開し、組織変革を推進


導入の規模や組織の状況によってカスタマイズは必要ですが、ゴールは 「部分最適にとどまらず、組織ごと変わる」 こと。2025年を迎えて、もう「AIを触ってみるだけ」では成果を生み出せません。戦略的かつ本格的にAIと組織を融合させる時代が来ています。

今後の展望:組織がAIと一体になる未来

BOLTモデルを導入した企業の営業現場では、担当者がAIエージェントと自然に会話をしながら商談を組み立てていく 光景がごく当たり前になっていくでしょう。

  • 「この顧客、前回の商談ログによると疑問を残したまま終わってるけど、どうフォローしよう?」

👉 TANREN AIエージェントが即座に最適なトーク例を提案
🤖 「このパッケージ商品、他社の成功事例ある?」

👉 TANRENメディアライブラリから瞬時に事例を検索

​​​

  • 「このパッケージ商品、他社の成功事例ある?一瞬で出して」
  • 「クライアントが求めてるのはたぶんコスト削減。そこを強調するトーク例をリストアップして」

このように、TANREN Ver8.0の新機能を活用することで、「AIと営業組織が一体化した次世代のSales Enablement」が実現します。

AIエージェントを活用すれば、即座に適切なアドバイスや事例を提示。担当者はそれをベースにカスタマイズし、提案内容をブラッシュアップ。まさに 「人間の直感×AIの客観分析」 のベストミックスが実現します。

さらに、営業終了後には商談ログが自動アップロードされ、チーム全体で参照できる「学習データ」となります。この連続サイクルによって、企業全体が日々アップデートされ、次の商談ではさらに高次元なトークが当たり前になるーー。そんな未来がすぐそこまで来ているのです。

さいごに

私たちTANRENは、営業組織の底力を本気で高め、企業が強くなるための仕組みを提供してきました。2025年の今、「BOLTモデル」 こそが次なる進化の旗印になると確信しています。

  • Build:徹底した情報収集とデータ一元管理
  • Observe:AIによる高度な観察・分析
  • Leverage:得られた知見を即トレーニングに活かし成長を加速
  • Transform:組織全体を学習型に変革し、成果を永続化

​​​​​​​この4フェーズを着実に回すことで、営業効率や成約率が上がるだけでなく、企業そのものが 「学び続けるプラットフォーム」 へと変わるポテンシャルを持ちます。新時代のセールスイネーブルメント、ぜひ一緒に創り上げていきましょう。

それでは、桜木美佳でした。
皆さまの組織がBOLTモデルを使って、ビシッと進化を遂げることを心から願っています。
なにかあればいつでも声をかけてくださいね!私たちTANRENは、いつでも走りながら並走します。

AI秘書 桜木美佳
AI秘書 桜木美佳

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