顧客の潜在ニーズを探るには仮説が全て

以前、ブログで「コミュニケーションが低いほうが価値になる世界」と「高いほうが価値になる世界」について書きました。

●「常に丁寧に接する」は間違い!?AI時代の営業・販売のコミュニケーションにおける正解とは
https://ecrea.co.jp/sales-blog/communication202508/

今回はその続きとして
高コミュニケーション側で成果を出すために、事前に何を準備すべきか
について書いていきます。


なぜ同じ美容師を指名し続けるのか、その裏には潜在ニーズがあった

顧客から「ちゃんと話を聞いてほしい」「一緒に考えてほしい」と
高いコミュニケーションを求められる場合、求められる世界観はこうです。

●コミュニケーションが高い方が価値になる世界
・潜在ニーズを一緒に探す
・会話そのものが価値になる
・スキルの標準化が会社の競争力に直結する

これらが
必要なスキルであり、提供価値であり、そして企業の課題でもある
という話を前回しました。

今回はこの中でも特に重要な
「潜在ニーズの探し方」について、
AIを活用した具体的な方法を紹介します。

……が、その前に少しだけ例え話をさせてください。

僕は10年以上、同じ美容師さん(Mさん)のところに通っています。
Mさんはこれまで3回ほどお店を変えていますが、
幸い通える距離だったので、一度も浮気せず通い続けています。

なぜ僕は、そこまでしてMさんに切ってもらうのか

今回のブログを書きながら、改めて考えてみました。

結論から言うと
僕にとっては“Mさんとの会話そのもの”が価値だったからです。

正直に言うと、僕は美容院に対して
「想像を超えるくらいカッコいい髪型にしてほしい」
という期待は、あまり持っていません。

それよりも

大きく期待を下回らない髪型で、居心地よく過ごせること

これを重視しています。

そしてこの
「居心地がいい」=「Mさんとの会話」
が、完全にハマっているんです。

Mさんは、僕が知らない漫画やアニメ、映画の話を
いつも“プレゼン”してくれます。
(※僕は漫画好きで、Mさんの影響でアニメも少し観るようになりました)

ただし、
一方的に「これ面白いですよ!」と押し付ける感じではありません。

「大川さんって、●●読んでましたっけ?」
「サスペンス系、好きでしたよね?」

こんなふうに、
探りを入れながら話題を組み立ててくれるんです。

髪を切り終わる頃には、
・そこそこ満足できる髪型
・読みたい漫画、観たい作品のストック

が手元に残ります。

結果、自然と「また来よう」と思うわけです。


BtoBビジネスにおける潜在ニーズの調べ方

さて、少し話が長くなりましたが、
高コミュニケーションの世界では、Mさんのように
顧客の潜在ニーズを満たす必要があります。

特にBtoBでは、
「一緒に探してあげる」姿勢が不可欠です。

ここからが、今日いちばん伝えたいポイントです。

潜在ニーズを探るために、
絶対に欠かせないものがあります。

それが、仮説です。

「この人は、きっとこういうことに興味がある」
「この会社は、おそらく●●で悩んでいる」

これが仮説です。

仮説がない場合、どうなるのか。

「映画は好きですか?」
「スポーツは好きですか?」

こんな行き当たりばったりの質問になりがちです。

これ、実は顧客側からすると結構ストレスです。
質問が続くと、尋問のように感じてしまい、
不信感を生んでしまうこともあります。

美容院のような個人相手だと
仮説を立てるのは正直かなり難しいです。

でもBtoB営業であれば話は別です。
Web上に情報はいくらでもあります。


生成AIを活用した商談準備

そして最近は、
AIを使えば仮説構築が一気に楽になります。

僕が使っているのは Genspark です。
(元ネタはこちら)
https://note.com/yy1933/n/n57dead2a7ff6?sub_rt=share_b

たとえば、人材紹介ビジネスの営業だとしたら、
こんな流れで使います。

1.Gensparkを開く
 https://www.genspark.ai/
2.プロンプトを入力する
 「あなたは企業調査コンサルティングのプロです。
  私は人材紹介コンサルタントとして、●●件●●市の株式会社■■と商談します。

  1.会社に関する基本的な情報
  2.想定される採用方法や人材育成
  3.人材に関する業界特有課題
  株式会社■■に関する上記3点を時間をかけて丁寧に調べ上げてください。」
3.潜在ニーズを探るための仮説と、仮説構築に必要な情報素材が出力される

業界環境、会社の強み・弱みなど
かなり細かい情報が一気に手に入ります。

ハルシネーション(AIの嘘)を避ける観点でも
2026年1月時点では、この用途にはGensparkが合っていると感じています。

商談前準備の手間を減らしつつ
全営業パーソンの準備の質を、一定水準まで引き上げる。

これは生成AIを使えば、十分に現実的です。

営業の準備の仕方は
AIの普及によってまさに過渡期にあります。

AIをいち早く使いこなすことが
会社全体の営業レベルを底上げすることに直結します。

僕自身も、まだ手探りですが
いろいろな場面で試行錯誤しています。

もし
「営業でこんなAI活用してますよ」
というのがあれば、ぜひ教えてください!

\こちらも是非ご覧下さい/