AIで営業トークスクリプトを業種別に自動生成する方法｜テンプレート付き

「新人が商談で何を話せばいいかわからない」「トップ営業のトークを言語化できない」——中小企業の営業マネージャーなら、一度はこの壁にぶつかったことがあるはずです。

営業トークの属人化は、採用してから戦力化するまでの時間を3〜6ヶ月も浪費する原因になります。しかし、トークスクリプトを標準化しようとすると「業種ごとに全然違う」「作る時間がない」という現実が立ちはだかります。

本記事では、ChatGPT・Claude・Geminiなどの生成AIにSPIN話法ベースのプロンプトを入力するだけで、業種別の営業トークスクリプトを5分で自動生成する方法を、そのまま使えるテンプレート付きで解説します。IT・製造・不動産・飲食・士業の5業種を具体例として取り上げるので、自社に近い業種をカスタマイズして即実践できます。

営業トークスクリプトの標準化が成果を分ける理由

属人化が引き起こす3つのリスク

営業トークスクリプトとは、商談の流れ・質問・切り返しを体系化した台本のことです。「台本なんて使ったら機械的になる」という反論はよく聞きますが、それは誤解です。スクリプトは「型」であって、「セリフの棒読み」ではありません。

Gartner社の調査によると、営業プロセスを標準化した企業は売上が28%向上したと報告されています。逆に言えば、属人的なトークに依存している企業は、以下の3つのリスクを常に抱えています。

CSO Insightsのデータでは、トークスクリプトを活用する営業チームは成約率が平均15%高いとされています。「うちの業界は特殊だから」という声も多いですが、だからこそ業種別にカスタマイズされたスクリプトが必要なのです。

標準化＝画一化ではない

ここで重要な区別をしておきます。スクリプトの標準化は「全員が同じセリフを話す」ことではありません。「商談の構造」を共通化し、「顧客ごとの変数」を差し替える二層構造が正解です。

たとえるなら、料理のレシピです。レシピ（構造）は共通でも、食材（顧客情報）や味付け（営業の個性）はその場で変えます。生成AIはこの「レシピの量産」を圧倒的に効率化します。

AIでトークスクリプトを自動生成する仕組み

SPIN話法をベースにしたプロンプト設計

SPIN話法とは、Situation（状況質問）・Problem（問題質問）・Implication（示唆質問）・Need-payoff（解決質問）の4段階で商談を進めるフレームワークです。Rain Groupの調査では、購買担当者の82%がカスタマイズされた提案を好むと報告されており、SPIN話法はまさにこの「顧客ごとのカスタマイズ」を構造的に実現する手法です。

このSPIN話法の4段階を、そのままプロンプトの構造に落とし込みます。以下が、汎用的に使えるマスタープロンプトです。

あなたはBtoB営業のプロフェッショナルです。
以下の情報をもとに、SPIN話法ベースの営業トークスクリプトを作成してください。

【入力情報】
■ 業種：{業種名}
■ 商材・サービス：{商材の概要}
■ ターゲット企業規模：{従業員数・売上規模}
■ 想定顧客の課題仮説：{3つ程度}
■ 決裁者の役職・特徴：{社長/部長/課長 など}
■ 競合との差別化ポイント：{2〜3点}
■ 商談チャネル：{電話/オンライン/対面}

【出力フォーマット】
1. アイスブレイク（30秒）
2. Situation（状況質問）×3問
3. Problem（問題質問）×3問
4. Implication（示唆質問）×2問
5. Need-payoff（解決質問）×2問
6. 提案パート（90秒以内で話せる分量）
7. クロージング（次回アクションの提示）
8. 想定される反論と切り返しトーク×3パターン

各パートに「なぜこの質問をするのか」の意図解説を添えてください。
トーンは{丁寧語/カジュアル}で統一してください。

「トークスクリプトの自動生成で最も重要なのは”入力する顧客情報の質”です。業種名だけ入れても汎用的なスクリプトしか出ません。企業規模・課題仮説・決裁者の特徴まで含めることで、精度は劇的に上がります。私はクライアント企業に対して、プロンプトに入力する情報を”商談前の事前調査シート”として定型化することを必ず提案しています。」

— 生成AI顧問の視点

業種別カスタマイズのパラメータ設定

マスタープロンプトをそのまま使っても一定の品質は出ます。しかし「業種別に刺さるスクリプト」にするには、業種固有のパラメータを追加する必要があります。

このパラメータ表を、先ほどのマスタープロンプトの【入力情報】に追記するだけで、業種ごとの深みがあるスクリプトが生成されます。

業種別トークスクリプト生成の実例5選

実例①：IT業界（SaaS提案）

想定シーン：クラウド型業務管理ツールを、従業員50名のIT企業の情報システム部長に提案

実例②：製造業（設備導入）

想定シーン：検品自動化システムを、従業員100名の製造業の工場長に提案

実例③〜⑤：不動産・飲食・士業

以下に、残り3業種のSPIN話法の核となる質問をまとめます。マスタープロンプトに業種パラメータを変えて入力すれば、各業種のフルスクリプトが生成されます。

生成スクリプトの品質チェックと改善サイクル

80点のスクリプトを現場で100点にする方法

生成AIが出力するトークスクリプトは、そのまま使えるレベルではありません。しかし「80%の完成度」で出力されるというのが実務上の感覚です。これを「使えない」と切り捨てるのは間違いです。

大事なのは「100%をAIに求めない」という割り切りです。ゼロからスクリプトを作るのに半日かかっていた工程が、AIで5分＋人間の調整15分＝合計20分に短縮される。これだけで十分な投資対効果です。

品質チェックの3つの観点を以下にまとめます。

A/Bテストで精度を上げる

スクリプトの改善は「感覚」ではなく「データ」で行います。同じ業種・同じ商材でも、SPIN話法の質問の切り口を変えたA案・B案を用意し、実際の商談で使い分けて成約率を比較する方法が最も確実です。

具体的には、以下の手順で運用します。

ステップ1：AIでA案・B案の2パターンを生成する（プロンプトの「課題仮説」を変えるだけ）

ステップ2：各パターンを最低10商談ずつ使用する

ステップ3：アポ獲得率・次回商談設定率・成約率を記録する

ステップ4：成績の良いパターンをベースに、さらにAIで次のバージョンを生成する

この改善サイクルを月1回転させるだけで、3ヶ月後にはチーム全体の成約率に明確な変化が現れます。

チーム全体でスクリプトを共有・進化させる運用方法

スクリプトを生成して終わりでは、結局「個人の引き出し」に埋もれて属人化の再生産になります。チーム全体で共有し、継続的に進化させる「仕組み」が不可欠です。

おすすめの運用方法は、Notionのデータベース機能を使った「スクリプトライブラリ」の構築です。業種・商材・チャネル（電話/オンライン/対面）をタグで分類し、各スクリプトに「使用回数」「成約率」「最終更新日」のプロパティを持たせます。

運用で最も重要なのは、「月次スクリプトレビュー会」を設定することです。30分でいいので、チーム全員で「今月最も成約率が高かったスクリプト」と「うまくいかなかったスクリプト」を共有し、AIで次のバージョンを生成する。このサイクルが回り始めると、チーム全体の営業力が加速度的に上がります。

「”スクリプトを作る”ではなく”スクリプトを育てる”発想が重要です。AI生成→現場検証→データ分析→AI再生成の循環を止めないこと。私がクライアント企業で支援する際も、最初の1ヶ月はスクリプトの生成と検証に集中し、2ヶ月目からチーム全体での運用に広げるステップを踏んでいます。」

— 生成AI顧問の視点

よくある質問

まとめ：AIトークスクリプトで営業チームの底上げを実現

営業トークの属人化は、放置すればするほど組織の成長を妨げます。しかし、生成AIを活用すれば、業種別のトークスクリプトを短時間で量産し、チーム全体の営業力を底上げすることが可能です。まずは本記事のテンプレートを使って1本スクリプトを生成してみてください。「自社で本格的に運用したい」とお感じになったら、無料相談の流れをご確認のうえ、お気軽にご相談ください。

「AIで作ったスクリプトなんて本当に使えるの？」という不安は当然です。しかし、ゼロから手作業で作るよりも圧倒的に速く、しかもSPIN話法という実証済みのフレームワークに基づいた構造で出力されるため、「たたき台」としての品質は十分です。まずは1業種分を生成して、実際の商談で試してみてください。それが最も確実な判断材料になります。

※本記事の情報は2026年2月時点のものです。