営業のChatGPT活用｜提案・トーク・お礼メールのプロンプトと判定表

「ChatGPTが便利らしいのは分かった。でも自分の営業の仕事の、どこに使えばいいのか分からない」。活用例の記事を開いても、出てくるのは「メールが速く書ける」「資料が作れる」といった一般論ばかりで、明日の商談の何が変わるのかが見えない。

この記事は、その「どこ」を、厚生労働省が職業ごとに公開している公式のタスク一覧から持ってきます。営業の仕事を当サイトが勝手に分類するのではなく、国が定義した業務単位で「任せていい／下書きだけ任せる／自分でやる」に仕分けします。

営業に固有の話に絞ります。請求書処理や資料整理といった事務作業の型から知りたい方は、姉妹記事の事務職のChatGPT活用10パターンのほうが近道です。職種を問わない汎用のプロンプトが欲しい方は仕事で使えるChatGPTプロンプト10選をどうぞ。

この記事の根拠｜どの公式資料を、いつ確認したか

この記事に出てくる業務内容・数字・仕様・条文は、次の4系統の公式資料で確認したものだけです。確認日はすべて2026年8月6日。他社の解説記事や要約サイトは根拠にしていません。

あわせて、この記事で「書かない」と決めたことも先に宣言します。根拠が取れなかったからです。

書かないこと	理由
「◯％効率化」「商談時間が◯分に短縮」などの効果の数値	ChatGPTと営業成績を結びつける、第三者が検証できる一次データを確認できなかったため
業務類型ごとの小数点つきの利用率	白書の本文は「約7割」「約6割」としか書いておらず、正確な値はグラフ画像の中にしかないため
「job tagに載っている営業職は10職業だ」という断定	キーワード「営業」の検索結果は129件あり、当サイトが中身まで確認できたのは10職業のため

まとめると、この記事の売りは新しい情報ではなく、出どころのはっきりした情報だけで組み立てていることです。

営業は、日本企業でAIが2番目に使われている業務です

まず現在地を確認します。総務省『令和8年版 情報通信白書』によれば、生成AIの活用方針を把握している企業に限れば、何らかの業務で生成AIを利用していると答えた割合は86.4%でした。前年度調査では55.2%です（図表Ⅰ-2-1-6）。この数字には条件があります。白書は活用方針の設問で「わからない」と回答した対象を除いて集計しており、調査対象そのものも従業員10名以上でデジタル化に着手済みの企業、回答者は管理職以上に限られています。日本企業全体の割合ではありません。

同じ調査で米国は90.9%、ドイツは91.6%、中国は98.1%。日本が突出して遅れている状況ではありません。そして本題です。白書は業務類型ごとの活用状況も調べており、その2位が「営業・販売」でした。

業務類型ごとの生成AIの活用状況をみると、日本においては「議事録・メール作成補助」での活用を回答した割合が約7割と最も高く、次に「営業・販売」で約6割、「社内ヘルプデスク」で約5割と続いた。導入効果を実感すると回答した割合については「議事録・メール作成補助」が約7割となり、他の類型に比べて顕著に高い結果となった

（出典：総務省『令和8年版 情報通信白書』第Ⅰ部第2章第1節 図表Ⅰ-2-1-7 の本文／2026年8月6日確認）

この統計から言えることと、言えないこと

言えるのは「営業・販売の領域で生成AIを使っている企業が多い」ということだけです。「使っている」は「成果が出ている」とは別の話で、白書が効果実感の高さを名指ししているのは「議事録・メール作成補助」のほうでした。この2つを重ねると最初の一歩が決まります。営業の仕事のうち、メール作成にあたる部分から始めるのが、国の統計上いちばん外しにくい。本記事でお礼メールを3系統のひとつに入れているのは、この理由からです。

白書は企業が感じているリスクも調べています。日本で最も高かったのは「社内情報の漏洩などのセキュリティリスクがある」、次いで「出力結果の精度に問題がある」「著作権等の権利を侵害する可能性がある」でした（図表Ⅰ-2-1-8）。営業は社外の情報を最も多く持ち歩く職種なので、この1位は他人事ではありません。

まとめると、営業がAIを触るのは早い話ではない。ただし「使う」と「効く」は別なので、効きやすいところから入る。これが現在地です。

任せる・任せないを分ける3つの基準

プロンプトを見る前に、判断基準を先に渡します。ここを持たずにプロンプト集だけを写すと、渡してはいけない仕事まで渡してしまうからです。

基準1：間違えたときに、何を失うか

ChatGPTは、事実に見える文章を返してきます。だから「間違いに気づけるか」ではなく「気づけなかったときに何を失うか」で線を引きます。失うものが金額・法的責任・顧客の信用のいずれかなら、下書きまでにとどめます。

基準2：渡す材料に、何が入っているか

営業の材料には、事務職の材料に入っていないものが混ざります。顧客の氏名と連絡先、家族構成、与信の情報、自社の値引き率や原価です。入っているなら、材料のほうを先に加工します。

基準3：その仕事は、言葉でできているか

ChatGPTが扱うのは言語です。現物を見る、対面で相手の反応を読む、機器を操作する、清掃する。これらは言葉でできていないので対象外です。営業のタスクには、この種の仕事が想像以上に多く含まれています（後述の職種別の表で分かります）。

この3つから、本記事は業務を次の3区分に分けます。

区分	意味	人がやること
任せていい	出力が多少ずれていても損害が小さく、正誤を自分の目で判断できるもの	読んで採否を決める
下書きだけ任せる	形と流れは作らせるが、中身の数字・約束・固有名詞は自分で入れ直すもの	数字と約束を全部入れ替える
自分でやる	渡す材料が個人情報や取引条件を含むか、法的責任・現物・対面を伴うもの	最初から最後まで

公式ヘルプの「一般的なベストプラクティス」は3つ

基準が決まったら、次は伝え方です。OpenAIの公式ヘルプ「ChatGPT 向けプロンプトエンジニアリングのベストプラクティス」で、「一般的なベストプラクティス」に挙がっているのは「明確かつ具体的に」「反復的な改善」「別のトーンのリクエスト」の3つだけです。ただし同じページには追加のリソースとして公式ガイドへのリンクがあり、別の公式ヘルプはさらに別の3つのアプローチを挙げています。「公式の推奨はこれで全部」という意味ではありません。そのうえで営業職に効くのは、その別ページにある次の一文です。

これらのモデルは、人間がテキストでやり取りする多くの例を含む、大規模なテキストコーパスでトレーニングされています。そのため、別の人間に依頼を送るようにやり取りすると、モデルは最もよく機能することがよくあります。

（出典：OpenAI公式ヘルプ「AI モデル向けの良いプロンプトを作成するには？」／2026年8月6日確認）

つまり「後輩に仕事を頼むときの伝え方が、そのまま正解に近い」ということです。背景を伝えず「これやっといて」で通じないのは、人もChatGPTも同じ。営業は日常的に人へ依頼し、相手の前提に合わせて話を組み立てる職種なので、この点では他職種より有利です。公式は加えて複雑なタスクは小さく分割すること、会話として捉えて返答を見ながら洗練させることを挙げています。1回で完璧な指示を書こうとしなくて構いません。思うように返ってこないときはChatGPTが思い通りに答えてくれない時の原因と直し方をご覧ください。

まとめると、基準は「失うもの」「材料の中身」「言葉でできているか」の3つ。伝え方は、後輩に頼むときと同じ。ここまでが土台です。

営業タスク別の判定表｜厚労省の公式タスクを仕分けした

営業タスクの判定表とは、営業の業務を「任せていい」「下書きだけ任せる」「自分でやる」の3つに分けた一覧です。分ける基準は、間違えたときに失うものが金額・法的責任・個人情報・現物のいずれかに触れるかどうかです。

ここが本記事の主柱です。job tag に掲載されている営業職の「主なタスク」から、業種を問わず現れるものを抜き出し、3区分に仕分けしました。タスクの文言は掲載内容をそのまま引用しています（表記のゆれも公式サイトのままです）。出典：job tag（厚生労働省職業情報提供サイト）／2026年8月6日確認。各職業のURLは記事末尾に記載しています。

① 任せていいタスク

公式タスク（掲載どおり）	掲載職種	渡し方と、人が見る箇所
「過去のケースを横展開し、事例把握する（ナレッジマネジメント）。」	コンサルティング営業（IT）	商談メモを貼って論点ごとに整理させる。顧客名は業種と規模に置き換えてから貼る
「同僚との間でロールプレイング（営業シュミレーション）をする。」	保険営業	相手役を演じさせる。出てきた反論が現実的かは自分で判断する
「日報を作成し、開発部門などと情報を共有する。」	コンサルティング営業（IT）	箇条書きのメモから文章に整える。社外に出る情報の混入だけ見る
「広告する商品やサービスについて情報を収集し、理解する。」	広告営業	自分の理解を説明させ、抜けている論点を洗い出す。事実は自社資料で確認する
「営業戦略や計画を見直す。」	コンサルティング営業（IT）	論点出しの壁打ち相手にする。決めるのは自分

共通しているのは、出力が的外れでも自分ですぐ気づけて、間違ったまま社外に出ない点です。ここから始めれば事故は起きません。

② 下書きだけ任せるタスク

公式タスク（掲載どおり）	掲載職種	人が必ず入れ直す箇所
「顧客の経営上の諸問題を調査して把握し、情報システムの導入を提案するための資料を作成する。」	コンサルティング営業（IT）	顧客の課題そのもの。商談で本人が言った言葉に差し替える
「顧客のニーズに合わせて印刷物の提案をする。」	印刷営業	仕様・納期・単価。自社の実際の条件に置き換える
「広告主に対して広告宣伝活動を提案し、プレゼンテーションする。」	広告営業	効果の見込み。数字を出させない。話すのは自分
「他社が現在どのような製品を販売しているかという市場の動向を把握する。」	食品営業（食品メーカー）	競合の製品名・価格・仕様。必ず公式サイトで裏を取る
「顧客からのクレームを調査して解決する。」	自動車営業	事実関係と謝罪の範囲。骨組みだけ借りて、経緯は自分で書く

この区分でいちばん危ないのは、下書きに数字が入ったまま残ることです。もっともらしい金額や納期が本文に紛れ込み、そのまま提出されるのが典型的な失敗。下書きを受け取ったら、まず数字を全部消してから自分の数字を入れる順番を癖にしてください。

③ 自分でやるタスク

公式タスク（掲載どおり）	掲載職種	渡さない理由
「見積書を提示し、契約を締結する。」	コンサルティング営業（IT）	金額の確定。間違えると直接の損害になる
「販売契約書を作成する。」	自動車営業	法的責任を伴う文書
「見込み客に関する信用情報を得る。」	印刷営業・自動車営業	与信情報。個人情報として最も重い部類
「訪問先顧客のライフイベント情報を入手活用する。」	保険営業	家族構成や人生の出来事。本人の同意の範囲を超えやすい
「宅地建物取引士として、重要事項をお客に伝える。」	住宅・不動産営業	有資格者本人の行為として定められている
「自社の医薬品について安全性についての緊急情報があるときは、医療従事者に対して迅速かつ正確に伝達する。」	医薬情報担当者（MR）	正確性の要求が最も高く、誤りが健康被害に直結し得る
「デモ機を持ち込み、ＯＡ機器の構成や使い方を実際に操作しながら説明する。」	OA機器営業	現物の操作。言葉でできていない
「部下の人事評価や勤務管理等の人事労務管理を行う。」	営業課長	個人の評価と処遇の決定

まとめると、3表の境目は「お金・法的責任・個人情報・現物」の4語で説明できます。迷ったタスクは、この4つのどれかに触れるかを自問してください。触れるなら渡さない。

職種で「使いどころ」は変わる｜営業を一括りにすると外す

ここまでを読んで「自分の仕事には当てはまらない」と感じた方がいるはずです。それは正しい感覚です。job tag が公開している「主なタスク」の件数は、職種によって9件から24件まで開きがあります。仕事の中身がそれだけ違うということです。

職種（job tagの職業名）	掲載タスク数	その職種に固有の重いタスク	AIの向き先
広告営業	14件	企画書とコピー案の作成、原稿の校正、効果の報告	文章づくりの比率が最も高い
コンサルティング営業（IT）	14件	概要設計書の作成、コスト計算、導入後の教育	提案書の構成づくり。事例の横展開も公式タスク
印刷営業	17件	見積作成、納品スケジュール、現場への手配	文章より段取りの整理
保険営業	20件	ロールプレイング、アポ取り、ライフイベント情報の活用	ロープレの相手役。一方で個人情報が最も重い
自動車営業	21件	車両の清掃、店舗の清掃、引き渡し、保険の販売	物理作業が多く、渡せる範囲は狭い
住宅・不動産営業	24件	重要事項の説明、登記記録の調査、物件の撮影	有資格者の行為と現物確認が多く最も狭い
OA機器営業	12件	搬入・設置・設定、操作の講習	現場作業が中心。講習の資料づくりなら向く
食品営業（食品メーカー）	10件	試食の調理、陳列の提案と作業	提案資料と市場動向の整理に限られる
医薬情報担当者（MR）	13件	安全性情報の伝達、副作用情報の収集	正確性の要求が最も高い領域
営業課長	9件	戦略立案、部下の指導、人事評価	戦略の論点出しは向く。人事評価は渡さない

出典：job tag（厚生労働省職業情報提供サイト）各職業ページ／2026年8月6日確認。なお「営業」の検索結果は129件あります。上の10職種は当サイトが中身まで確認できた範囲であって、営業職の全部ではありません。

厚労省が営業職の解説でAIに触れているのは、1職種だけ

上の10職種に営業事務・清涼飲料ルートセールスを加えた12職業のページ本文を「AI」で全走査したところ、AIに言及していたのはコンサルティング営業（IT）だけでした。

ITコンサルティング営業の世界においても、顧客に提供する情報の質とその提供にかける時間の効率を高めるために、AIを駆使することは今後当たり前になっていくと考えられる。AIをどのように活用していくかは、営業の成果を上げる観点から重要なポイントの一つになることが予想される。

（出典：job tag（厚生労働省職業情報提供サイト）「コンサルティング営業（IT）」の労働条件の特徴／2026年8月6日確認）

国の職業情報サイトが、営業職の将来像としてAI活用を書いている。しかも確認した12職業のうち、まだこの1つだけ。裏を返せば、他の営業職種では公式の職業像にまだ組み込まれていない段階ということでもあります。

「営業」の切り口も、厚労省が公式に整理している

job tag には「営業の仕事」という、営業の種類を整理したページもあります。勤務先の企業形態（メーカー営業／代理店営業／商社営業）、対象顧客（法人営業＝B to B／個人営業＝B to C）、営業方法（新規開拓営業／ルート営業／反響営業／飛び込み営業）の3つの切り口で9分類です。

この切り口が効くのは、次章のプロンプトで「相手が誰か」を書くときです。公式の説明では、法人営業は「社内協議が必要で即決ができないということが多い」とされ、個人営業は「当事者間の信頼関係が影響します」とされています。「社内協議が必要な相手」なのか「本人が即決できる相手」なのかを伝えるだけで、返ってくる提案の組み立てが変わります。

まとめると、職種が違えば渡せる範囲も向き先も変わる。自分の職種の掲載タスクを一度眺めてから使い始めるのが、遠回りのようで最短です。

プロンプト①提案の骨子をつくる

ここから3系統のプロンプトです。いずれも営業の場面でしか成立しない形なので、変数を自分の商談に入れ替えて使ってください。

最後の1行が肝です。「金額と納期は書かないでください」「数字が必要な箇所は【要記入】と置いてください」と指示しておくと、もっともらしい金額が下書きに紛れ込む事故が起きません。判定表②で挙げた最大のリスクへの、そのまま対策です。渡してはいけないものも書いておきます。顧客の会社名・担当者名・与信の情報・自社の原価や値引き率。置き換えても骨子の質はほとんど落ちません。

ミニ結論：提案は「作らせる」ものではなく「構成だけ出させて、中身は自分で埋める」ものです。

プロンプト②商談トークと、ひとりロープレ

2つ目は、営業だけが使える形です。ChatGPTに顧客役をやらせます。思いつきの裏技ではありません。job tag は保険営業の主なタスクとして「同僚との間でロールプレイング（営業シュミレーション）をする。」を掲載しており、公式に定義された業務です。相手役が同僚である必要は書かれていません。

「断る理由を1つだけ」と「4往復」を指定するのが要点です。指定しないと反論を10個まとめて返してきて、練習になりません。OpenAI公式が「複雑なタスクは小さく分割する」「会話として捉える」と書いているのは、こういう場面のことです。

同じ形は、失注した商談の振り返りにも使えます。自分の記憶を貼ったうえで「相手が実際に言った事実」「私の解釈」「確認していない推測」の3つに分けさせると、都合の良い解釈が事実の顔をして残るのを防げます。

ミニ結論：トークは書かせるのではなく、殴らせる。相手役と検分役の2役をやらせるのが、営業にとって最も再現性の高い使い方です。

プロンプト③お礼メールとフォローアップ

3つ目が、最初に手を付けるべき場所です。白書で効果実感が最も高かった業務類型が「議事録・メール作成補助」（約7割）だからです。しかも失敗しても損害が小さく、顧客の個人情報を渡さずに書けます。

「相手を持ち上げる表現は入れない」を必ず入れてください。書かないと、読んだ相手が身構えるような大げさな賛辞が入ります。末尾の「確認すべき点を3つ」は、そのまま自分用のチェックリストになります。

送る前に、自分で必ず直す2箇所

この2箇所は、提案後に返事がないときのフォローアップメールでも同じです。相手を急かす文面を作らせるときほど、事実にない期限が混ざりやすくなります。

ミニ結論：お礼メールは「お礼を書かせる」のではなく「決まったことを整理させる」。ここから始めれば、その日のうちに効果が分かります。

資料を読ませる前に知っておく制約｜提案書の図は読まれていない

ChatGPTのファイル読み込みとは、アップロードした文書からデジタルテキストを抽出して会話の材料にする機能です。抽出されるのはテキストだけで、図・グラフ・写真は破棄されます（PDFのVisual Retrievalに対応する ChatGPT Enterprise を除く）。

「提案書のPDFを読ませたのに、的外れな答えが返ってくる」。この原因は、多くの場合プロンプトではありません。ファイルの性質のほうです。OpenAI公式ヘルプの記述を引用します。

その他すべてのプランとドキュメントファイルでは、テキストベースの検索のみ対応しています。つまり、ChatGPT はファイルからデジタルテキストを抽出し、画像は破棄します。

（出典：OpenAI公式ヘルプ「ファイルアップロード FAQ」／2026年8月6日確認。PDFのVisual Retrievalに対応するのは ChatGPT Enterprise のみと記載されています）

営業が読ませたい資料は、たいてい図表が主役です。提案書のグラフ、カタログの写真、製品仕様の一覧図。これらは読まれていません。読まれているのは周りのテキストだけです。「なぜか肝心なところを外してくる」の正体がこれです。対処は単純で、図の中身を自分でテキストに起こして貼ること。手間に見えますが、起こす作業そのものが提案の要点整理になります。

そのほかの上限（公式ヘルプの記載）

項目	公式の記載
アップロード回数	3時間ごとに最大80ファイル。無料ユーザーは1日あたり3ファイルに制限（ピーク時間帯はさらに引き下げる場合がある）
容量	1ファイル512MB。CSV・スプレッドシートは約50MBまで。画像は1枚20MB
対応形式	公式は具体的な拡張子リストを出していません。「テキストファイル、スプレッドシート、プレゼンテーション、ドキュメントで一般的に使われるすべてのファイル拡張子に対応」と書かれています

無料で試すなら、1日3ファイルの上限に商談2件ぶんで届きます。資料を読ませる使い方を続けるなら、有料プランの検討が現実的です。判断材料はChatGPT無料版と有料版の違いにまとめてあります。なお同じページには「現在、ChatGPT Plus、Pro、ChatGPT Enterprise のすべてのユーザーが利用できます」という記載も併存しています。当サイトはどちらが正しいかを判定できないため、両方の記載があるとだけ書いておきます。

ミニ結論：資料が読まれないのはプロンプトのせいではなく、図が捨てられているから。この1点を知るだけで、無駄な書き直しが減ります。

顧客情報と取引条件を、どこで切るか

営業が事務職と決定的に違うのは、社外の個人情報と自社の取引条件を、同時に持ち歩いている点です。それは感覚ではなく公式のタスク定義にも表れています。印刷営業と自動車営業の「見込み客に関する信用情報を得る。」、保険営業の「訪問先顧客のライフイベント情報を入手活用する。」。顧客の個人情報を集めること自体が、業務として定義されています。以下は要点だけです。

実務上の落とし所は1つだけです。顧客名を書かない。業種・従業員規模・役職に置き換えれば、答えの質はほとんど変わりません。本記事のプロンプト枠をすべて【業種・規模・役職】の形にしてあるのは、この理由からです。なお「会社のアカウントなら安心」でも終わりません。ChatGPT Business では管理者がエンドユーザーの会話履歴を閲覧・エクスポート・削除できると公式に記載されています。学習には使われませんが、上司には見られ得る。別のトレードオフがあります。

何を入れてよいかの全体像はAIに入力してはいけない情報7選を、すでに入れてしまって不安な方はChatGPTに個人情報を入力してしまったときの対処手順をご覧ください。提案書や価格表といった社内資料そのものを読ませてよいかの判断は、社内資料をChatGPTに読ませていい？入力可否の判定フローで扱っています。なお当サイトは法律の専門家ではありません。上表は公的資料にそう書かれているという事実の紹介であり、法令解釈ではありません。

「ChatGPTで営業成績が上がる」一次データは確認できませんでした

この記事を書くにあたって、ChatGPTの利用と営業成績を結びつける、第三者が検証できる一次データを探しました。見つけられませんでした。正直に書いておきます。

探した範囲は次のとおりです。営業担当者を対象にした無作為化比較試験（RCT）を英語で検索しましたが、該当するものはありませんでした。関連して見つかったのはソフトウェア開発者を対象にしたRCT、IT管理者を対象にしたRCT、EC事業者側の機能導入実験の3つで、いずれも「営業担当者がChatGPTを使った」実験ではありません。なお日本語圏の一次データは未探索です。

一方、同じテーマの記事を10本読んだところ、「商談準備時間が1時間から15分に短縮」といった数字が、出典なし、あるいは書き手自身の支援実績としてのみ提示されている例が複数ありました。だから当サイトは、この記事に効果の数値を1つも書きません。白書の利用率は公式統計として提示しますが、それは「使われている」の証拠であって「成果が出る」の証拠ではないからです。

ミニ結論：数字が無いことを、数字があるように書かない。効果の数字を掲げている記事に出会ったら、その出典が第三者検証できるものかを見てください。

どこから始めるか｜3つの入口

ここまでの内容を、明日から動ける形に3つだけ絞ります。全部やろうとしないでください。1つ選んで1週間続けるほうが、10個のプロンプトを1回ずつ試すより結果が出ます。

この記事の内容が合わない人へ

次のいずれかに当てはまる方は、無理に始める必要はありません。

• 会社が生成AIの利用ルールをまだ出していない場合。ルールが出るまでは、業務の材料を入れない範囲（一般的な言い回しの相談など）にとどめるのが安全です。
• 顧客の個人情報を材料から外せない仕事の場合。与信情報やライフイベント情報が中心にある業務は、置き換えができません。
• 営業より先に事務作業を軽くしたい場合。事務職のChatGPT活用10パターンのほうが、当てはまる業務が多いはずです。

よくある質問

無料版でも営業に使えますか

本記事の3系統のうち、お礼メールとロープレは資料の読み込みを必要としないため、テキストのやり取りだけで試せます。資料を読ませる使い方には、無料ユーザーは1日3ファイルという制限が公式ヘルプに記載されています。

提案書のPDFを読ませたのに、的外れな答えが返ってきます

プロンプトの問題ではない可能性が高いです。ChatGPTはファイルからデジタルテキストを抽出し、画像は破棄します（PDFのVisual Retrievalに対応するのは ChatGPT Enterprise のみ）。提案書のグラフや構成図は、読まれていません。図の中身を自分でテキストに起こして貼ると解決します。

顧客名を伏せると、具体的な答えが返ってきません

顧客名の代わりに、業種・従業員規模・相手の役職・決裁の仕方（本人が即決できるか、社内協議が必要か）を渡してください。答えの具体性を作っているのは固有名詞ではなく、これらの条件です。

ChatGPTを使うと成約率は上がりますか

分かりません。当サイトが調べた範囲では、ChatGPTの利用と営業成績を結びつける、第三者が検証できる一次データは見つけられませんでした。

会社が契約した法人向けプランなら、何を入れても大丈夫ですか

「学習に使われるか」については、法人向け製品は既定では入力内容を学習に使わないと公式に記載されています。ただし別の論点が残ります。ChatGPT Business では、管理者がエンドユーザーの会話履歴を閲覧・エクスポート・削除できると公式に記載されています。社内ルールの有無も製品仕様とは別の話です。最終的な可否は自社の規程に従ってください。

まとめ

• 営業・販売は、白書の調査で生成AIの活用が2番目に多い業務類型です（約6割。調査対象は従業員10名以上でデジタル化に着手済みの企業）。ただし効果実感が最も高いのは「議事録・メール作成補助」（約7割）で、最初の一歩はメールから入るのが外しにくい選択です。
• 渡す・渡さないの境目は「お金・法的責任・個人情報・現物」の4語で説明できます。見積の確定、契約書、与信情報、デモ機の操作は渡しません。
• 「営業」を一括りにすると外します。厚労省が公開する主なタスクの件数は職種で9件から24件まで開きがあり、広告営業は文章づくりの比率が高く、住宅・不動産営業は有資格者の行為と現物確認が多い、という違いがあります。
• 提案書のPDFを読ませても、図とグラフは読まれていません。ChatGPTはテキストを抽出し画像は破棄します。図の中身は自分で起こして貼ってください。
• ChatGPTで営業成績が上がることを示す一次データは、確認できませんでした。本記事に効果の数値が1つも無いのは、そのためです。

次にやること：今日の商談を1件選んで、お礼メールの枠を1回だけ使ってみてください。決まったこと・宿題・期限・温度感の4つを書き出す時点で、たいていは頭が整理されます。うまく返ってこなければ、ChatGPTが思い通りに答えてくれない時の原因と直し方を見てから、もう一度だけ試してください。

出典

本記事で参照した公式情報は、すべて2026年8月6日にリンク先を開いて内容を確認しています。

• 出典：job tag（厚生労働省職業情報提供サイト）各職業ページ
  コンサルティング営業（IT）／広告営業／印刷営業／保険営業（生命保険、損害保険）／自動車営業／住宅・不動産営業／OA機器営業／食品営業（食品メーカー）／医薬情報担当者（MR）／営業課長
• 出典：job tag（厚生労働省職業情報提供サイト）営業の仕事
• 総務省『令和8年版 情報通信白書』第Ⅰ部第2章第1節 企業におけるAI利用の現状（PDF）（2026年7月公表）
• 総務省『令和8年版 情報通信白書』付注（PDF）※本記事に書いた調査条件（有効回答515社・対象企業の要件）の出典
• OpenAI公式ヘルプChatGPT 向けプロンプトエンジニアリングのベストプラクティス
• OpenAI公式ヘルプAI モデル向けの良いプロンプトを作成するには？
• OpenAI公式ヘルプファイルアップロード FAQ

• 個人情報保護委員会生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について（注意喚起本文・PDF）
• 経済産業省営業秘密～営業秘密を守り活用する～（営業秘密管理指針・PDF／最終改訂 令和7年3月31日）
• 総務省・経済産業省AI事業者ガイドライン 第1.2版（PDF）（令和8年3月31日）

上記3資料の記述は、当サイトが2026年8月6日に各資料の本文を確認した内容にもとづいています。詳しい引用はAIに入力してはいけない情報7選に掲載しています。