営業の仕事は、AI でまとめて消えるわけではない。米国の公的な予測では、営業・販売職全体の雇用は10年で1.4%減る見込みだが、電話で売り込むテレマーケターは21.4%減り、技術を説明するセールスエンジニアや保険の営業は増える。分かれ目は、仕事の中身が「決まった情報を届ける」か、「説明し、相談に乗り、責任を持つ」かにある。
減る営業と、増える営業がある
— 職種の名前より、仕事の中身で行き先が分かれる
訪問販売・露店など −10.4%
広告の営業 −7.2%
セールスエンジニア +2.8%
サービスの営業 +2.7%
営業・販売職の全体は −1.4%（全職業の平均は +3.5%）。米国の雇用の10年予測で、AI だけでなくネット販売・規制など全ての要因を含む。
目次
1. 先に結論——職種でなく「作業」で見る
「営業は AI で失業するのか」に、職種の単位で答えようとすると答えが出ない。同じ営業でも、1日の中に AI に向く作業と向かない作業が混ざっているからだ。この記事は、性格の違う4つの一次資料を作業の単位で重ねて読む。
| 資料（発行元） | 種類 | 営業について分かること |
|---|---|---|
| Occupational Outlook・雇用予測（米労働統計局） | 公的統計 | 営業の職種ごとの10年の雇用の増減と、その理由 |
| Anthropic Economic Index（Anthropic） | AI の利用データ | 企業が AI に任せ始めた営業の作業の種類 |
| State of Sales（Salesforce） | 売り手への調査（ベンダー） | 営業担当の時間の使い方と、AI で減ると見込む作業 |
| B2B 買い手調査（Gartner） | 買い手への調査（調査会社） | 買い手が営業に求めていること・求めていないこと |
4つを重ねると、同じ向きが見える。調べる・書く・送る・記録するといった入口と事務の作業は AI に移り始めている。説明し、確かめに答え、契約後も責任を持つ作業は、買い手の側が人を求めている。営業職が丸ごと消えるのでも、何も変わらないのでもなく、作業ごとに行き先が分かれる。
AI で仕事全般がどうなるかは ホワイトカラーは消滅するのか、どの職業が影響を受けやすいかの全体像は AIに奪われる仕事ランキング、若手とベテランの違いは AIで失業するのはベテラン？若手？ に譲り、ここでは営業の現場に絞る。
2. 公的統計で見る——米国の営業職の10年予測
職業ごとの雇用の見通しを、作業の中身の説明つきで公表している国の統計は少ない。ここでは米労働統計局（BLS）の職業別の雇用予測（2025〜2035年）から、営業に関わる職種を抜き出した。この予測は AI だけでなく、ネット販売の広がりや人口の変化など、あらゆる要因を織り込んだ見通しだ。
出典：米労働統計局「Occupational projections, 2025–35」（表1.2）。棒の長さは増減の幅（25%を全幅とした）。営業・販売職の全体には店舗の販売員とレジ係も入る。店頭で注文を受ける職種でも、カウンター・レンタルの受付係と部品の販売員はともに+3.0%で、注文を受ける仕事が一律に減るわけではない。
人数と年収の中央値も見る（表）
| 職種 | 2025年の人数 | 10年の増減 | 年収の中央値（2025年） |
|---|---|---|---|
| テレマーケター | 6.09万人 | −1.30万人 | 35,450ドル |
| 広告の営業 | 9.93万人 | −0.71万人 | 64,820ドル |
| 卸売・メーカーの営業（技術・科学製品以外） | 127.94万人 | −1.12万人 | 72,080ドル |
| 卸売・メーカーの営業（技術・科学製品） | 29.20万人 | +0.35万人 | 104,920ドル |
| サービスの営業 | 127.27万人 | +3.39万人 | 69,990ドル |
| 保険の営業 | 57.26万人 | +1.88万人 | 62,280ドル |
| セールスエンジニア | 5.16万人 | +0.14万人 | 124,900ドル |
| 営業・販売職の全体 | 1,453.32万人 | −20.68万人 | 38,530ドル |
減る側と増える側を分けているのは、AI の得手不得手と同じ線だ。BLS は職業ごとの解説（Occupational Outlook Handbook）で、理由を次のように書いている。
- 卸売・メーカーの営業（横ばい）：解説は、ネットでの販売は対面の営業を置き換えるより主に補うと見込む一方、AI やチャットボットなどの自動化が雇用の伸びを抑えうると書く。伸びがほぼ無くても、転職や引退の穴埋めで年平均約12万3,400人の求人が出る見込みだ。
- 保険の営業（増える）：解説は、自分で調べてネットで保険を買う客が需要を減らすとしつつ、選択肢を理解し、自分に合う保険を選ぶ手伝いに担当者は引き続き必要だとする。
- 広告の営業（減る）：解説は、紙の媒体の縮小に加え、ネット広告の出稿を自動化できることと広告ブロックの利用が需要を抑えるとする。広告の側の変化は AIでマーケティング・広告はどう変わるか で扱っている。
つまり、決まった情報を届けるだけの営業は、ネットと自動化に押されて縮む。商品が複雑で、買い手が「自分の場合はどうか」を聞きたい営業は、横ばいか増える。セールスエンジニアや技術・科学製品の営業は年収の中央値も10万ドルを超え、営業の中で高い側にある。なお、これは米国の予測で、ほかの国の数字は国ごとの統計で確かめる必要がある。
3. 企業が AI に任せ始めた営業の作業——Anthropic の利用データ
BLS の予測は10年の見通しで、「今どの作業に AI が入っているか」までは分からない。そこを埋めるのが、AI の会社が自社の利用データから出している報告だ。Anthropic は、Claude の使われ方を仕事の作業に分類した「Anthropic Economic Index」を定期的に公表している。
2026年3月24日の報告「Learning curves」（2026年2月5〜12日の利用を集計）は、企業が自社のシステムに Claude を組み込んで使う API の利用で、3か月前より目立って増えた使い方を2つ挙げた。その1つが「営業・売り込みの自動化」で、中身は次の4つの作業だ。
API での割合が3か月で2倍以上になった「営業・売り込みの自動化」
抽出の条件：今回のデータで300回以上現れ、前回の報告から2倍以上に増えた作業。
割合の実数は公表されていない。Claude という1つの AI の利用データで、営業の雇用を測ったものではない。
4つとも、営業の中では SDR（見込み客の開拓と一次選別を受け持つ担当）の中心の作業だ。同じ報告は、API の使い方は人が会話でやり取りする使い方より指示して任せきりにする形がはるかに多く、途中で人が確かめる必要が少ないとも書いている。会話の相手として AI を使うのではなく、企業が営業の作業そのものを AI に流し込み始めている、と読める。
一方で、商談での質疑や交渉、契約後の対応がこの種の報告で「増えた使い方」に挙がっていないことも押さえておきたい。2章で縮むとされた「情報を届ける」作業と、AI に任され始めた作業は重なっている。
4. 営業の時間はどこに消えているか——Salesforce の4,050人調査
売り手の側の数字は、Salesforce の調査「State of Sales」（2026年2月3日公表）にある。2025年8〜9月に22か国の営業職4,050人（営業リーダー・営業担当・パートナー営業・セールスオペレーション）に聞いたもので、主な数字は次のとおり。
営業職4,050人の回答（Salesforce 調べ）
回答者が見込む時間
見込みの値
成績上位は下位の1.7倍
ほかに「営業組織の87%が何らかの AI を使っている」「営業担当の54%が AI エージェントを使ったことがあり、約9割が2027年までに使う予定」。
−34%・−36% は実測ではなく「導入したら」という回答者の見込み。Salesforce は AI エージェントを売る側の会社である点も割り引いて読む。
同じ調査によると、営業担当は見込み客の開拓に週のほぼ丸1日を使い、48%が「新規の売り込みを十分にこなす余裕がない」と答えている。販売そのものに使う時間は平均40%で、残りの60%は販売以外の作業だ。3章で企業が AI に任せ始めた作業と、ここで営業担当が「減る」と見込む作業は、ほぼ同じものを指している。AI が先に削りに来ているのは、営業担当そのものより「売っていない60%の時間」だ。
もう1つ見逃せないのがデータの手入れだ。営業職の74%がデータのクレンジングに力を入れていると答え、データの衛生を優先しているのは成績上位の79%に対し、下位は54%だった。AI エージェントは CRM のデータを材料に動くので、入力が汚い組織ほど AI の恩恵が出にくい。記録の仕事は消えるのではなく、AI の材料を整える仕事に変わる。
5. 買い手は営業に何を求めているか——Gartner の調査
営業の将来を決めるのは、売り手の都合より買い手の行動だ。Gartner は 2025年8〜9月に B2B の買い手645人を調べ、2026年に結果を公表した（3月9日・5月20日の発表。3月の発表は回答者を646人と書いている）。
| 質問の中身 | 回答 | 営業への意味 |
|---|---|---|
| 営業担当抜きの購買体験を好む | 67% | 情報集めの段階で営業に会いたい買い手は少ない |
| 完全にデジタルのセルフサービス購買を好む | 70% | 「資料を届ける」役割は縮む |
| 最近の購買で生成 AI を使った | 45% | 買い手は AI で下調べを済ませてから来る |
| AI が出した情報を営業担当に確かめたい | 69% | 「確かめる相手」としての営業は求められている |
| 誤解を招く情報に出会いやすいのは——生成 AI／営業担当 | 51%／49% | 営業も AI も、ほぼ同じだけ疑われている |
67%と69%は矛盾しているように見えるが、購買の段階が違うと読むと筋が通る。調べる段階では人を避け、AI とウェブで情報を集める。だが決める前には、その情報が正しいかを責任を持って答えられる人に確かめたい。2章の保険の営業の解説（自分で調べる客が増えても、選ぶ手伝いには人が要る）と同じ構図だ。最後の行が示すとおり、営業担当が無条件に信頼されているわけでもない。正確に答えられる営業だけが、確かめる相手として選ばれる。
Gartner はさらに、2025年8月25日の発表で「2030年までに B2B の買い手の75%が、AI より人とのやり取りを優先する営業体験を好むようになる」と予測している。こちらは調査結果ではなく予測だ。今の買い手が情報集めでは人を避けていること（67%）と並べて読むのが正確だ。
6. 作業ごとの判定表——AI に任せる部分・人に残る部分
2〜5章の資料を、営業の作業ごとに並べ直した。左の「AI に任せやすさ」は、資料が示す向きからこの記事が整理したもので、資料そのものの結論ではない。割合や年数の予測は、発行元まで辿れるものが無いので載せない。
| 作業 | AI に任せやすさ | AI に移る部分 | 人に残る部分 | 根拠 |
|---|---|---|---|---|
| 見込み客の下調べ・リスト作成 | 高い | 企業や担当者の情報集め、条件に合うかの一次選別 | どの候補に人が時間を使うかの判断 | Anthropic（見込み客の選別）・Salesforce（−34%の見込み） |
| 初回の接触（メール・電話） | 高い | 相手ごとに書き分けた文面の下書き | 文面が相手の業界や事情に合っているかの確認、送る量の上限 | Anthropic（売り込みメール）・Salesforce（−36%の見込み）・BLS（テレマーケター −21.4%） |
| 記録（CRM 入力・議事録） | 高い | 通話の要約、顧客データの補完 | データの正しさの手入れ | Anthropic（顧客データの補完）・Salesforce（上位の79%がデータの衛生を優先） |
| 商談の準備（提案書・見積） | 分担 | たたき台、過去の商談の要約、競合の下調べ | この顧客にとっての論点の見極め、数字と条件の確認 | Anthropic（営業用の資料づくり） |
| 商談での質疑・交渉 | 低い | 想定問答の準備 | 買い手が AI で集めた情報を確かめに来たときの回答、条件の交渉 | Gartner（69%が営業に確かめたい） |
| 買い手の社内の決裁を通す手伝い | 低い | 説明資料の下書き | 関係部署の調整、決裁者への説明 | BLS（技術・科学製品の営業とセールスエンジニアは増える） |
| 既存顧客（更新・追加提案・トラブル） | 低い | 利用状況の監視、更新時期の通知、定型の報告 | 問題が起きたときに責任を持って動くこと、次の提案づくり | BLS（保険の営業は選ぶ手伝いに人が要る）・Gartner（75%の予測） |
業種による差も大きい。商品の説明が定型化しやすい SaaS や標準的なサービスは上の3行の自動化が進みやすく、現場の事情や規制の理解がものを言う製造業・建設・医療機器などは下の3行の比重が大きい。単価が高く、決める人が多い取引ほど、人の比重が大きく残る。
7. 営業担当が取れる行動——1週間の時間の棚卸し
自分への影響の大きさは、職種の名前ではなく自分の時間の配分で決まる。次の3つの手順で、自分で見積もれる。
- 1週間の時間を、6章の表の7つの作業に分けて書き出す。カレンダーと送ったメールの数を見れば、30分単位で十分だ。
- 「高い」の3行の合計が、週の何割かを出す。Salesforce の調査の平均では、販売そのものに使う時間は40%しかない。「高い」の作業が週の半分を超えるなら、仕事の中身が AI に移る影響を大きく受ける側にいる。
- 浮く時間を、どの「低い」作業に移すかを決める。商談に同席する、既存顧客を受け持つ、AI エージェントの設定と確認を引き受ける、のどれかを上司と具体的に話す。
計算例
見込み客の下調べに週6時間、メールの下書きに週4時間使っている場合、Salesforce の回答者の見込み（−34%・−36%）どおりに減ると、6×0.34＝約2.0時間、4×0.36＝約1.4時間で、週に約3.5時間が浮く。月に4週として約14時間になる。この時間を何に使うかが、AI の後の自分の仕事を決める。
時間を移す先として効くのは、次の3つだ。
営業担当の3つのスキルシフト
SDR として働いている人・これから就く人へ。SDR の作業は3章・4章のとおり、企業が AI に任せ始めた作業と最も重なるので、入口の作業だけを何年も続けるキャリアは先細りしやすい。SDR の経験そのものが無駄になるわけではない。見込み客を見極める目は、AI エージェントを設定する側に回るときにそのまま生きる。大事なのは、商談への同席や既存顧客の担当など、判定表の「低い」作業に触れる機会を早く作ることだ。若手の採用の入口が先に狭くなっているデータは AIで失業するのはベテラン？若手？ にまとめた。
8. マネジャーの打ち手と AI SDR の選び方
マネジャーの側では、AI SDR（見込み客の開拓を自動でこなす AI エージェント）の導入を「人を減らす施策」ではなく「時間の配分を組み替える施策」として設計するほうが、ここまでの数字と合う。
- データの手入れを先にやる。成績上位の79%がデータの衛生を優先していた（下位は54%）。汚い CRM の上に AI エージェントを載せても、誤った相手に誤った文面を送るだけになる。
- 評価の指標を「量」から「確かめた成果」へ。アポ数・送信数は AI がいくらでも増やせる。商談化率・受注単価・更新率のように、人が関わった結果を測る。量だけを追う危うさは AIの生産性指標の罠 も参照してほしい。
- SDR を切る前に、役割を移す道を作る。AI エージェントの設定と確認、商談の同席、既存顧客の担当へ。
- 「確かめる相手」としての質を上げる。買い手の69%が営業に確かめたいと答える一方、半数近くは営業担当の情報も疑っている。製品知識の研修と、答えの根拠を示す資料の整備が効く。
AI SDR には、Salesforce や HubSpot のように CRM に組み込まれた機能と、単体で導入する専用の製品がある。製品の名前・機能・料金は短い間隔で変わるので、選ぶときは次の判断軸で比べ、料金は各社の公式ページで確かめてほしい。
| 判断軸 | 確かめること | なぜ効くか |
|---|---|---|
| どのデータで動くか | 自社の CRM・メール・通話記録を読めるか、外部の企業データを使うか | AI エージェントの出来はデータの質で決まる（4章の74%） |
| 人が止められるか | 送信前の承認、送る頻度・時間帯・チャネルの上限を設定できるか | 3章のとおり API の使い方は任せきりになりやすく、誤った文面の大量送信はブランドを一度に傷つける |
| どこまで任せるか | 下書きだけか、送信・返信・日程確定まで自動か | 任せる範囲が広いほど、確かめる仕組みが要る |
| 成果をどう測るか | 送信数ではなく、商談化・受注まで追えるか | 量だけを追うと、買い手の67%が避ける「押しつけ」になる |
| 既存の道具とつながるか | 今の CRM・メール・カレンダーとの連携 | 単体で完結する道具は少なく、組み合わせが前提になる |
メールや返信の下書きを AI に任せる基本は AIでメール・チャット返信を効率化 にまとめてある。
まとめ
- 公的統計：米国の営業・販売職は2025→2035年に−1.4%（全職業は+3.5%）。テレマーケター−21.4%・広告の営業−7.2%が減る一方、保険の営業+3.3%・セールスエンジニア+2.8%は増える（米労働統計局）。
- AI の利用データ：企業が API で Claude に任せる使い方のうち、「営業・売り込みの自動化」（見込み客の選別・顧客データの補完・初回メール・営業用の資料）が3か月で2倍以上に増えた（Anthropic、2026年3月）。
- 売り手の調査：販売そのものに使う時間は平均40%。見込み客の調査は−34%、メールの下書きは−36%と回答者は見込む（Salesforce、4,050人）。
- 買い手の調査：67%が営業担当抜きの購買を好む一方、69%が AI の出した情報を営業担当に確かめたい（Gartner、645人）。
- 打ち手：1週間の時間を作業ごとに棚卸しし、浮く時間を商談・既存顧客・AI の設定へ移す。組織はデータの手入れと、量でなく成果の指標へ。
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FAQ
Q. 営業職の雇用は、統計の上で本当に減っていますか？
A. 米労働統計局の予測では、営業・販売職の全体は2025年から2035年に1.4%減る見込みで、全職業の平均（3.5%増）を下回ります。ただし中身は職種で分かれ、テレマーケターは21.4%減る一方、保険の営業やセールスエンジニアは増える見込みです。予測は AI だけでなくネット販売などの要因も含み、米国の数字です。
Q. 中小企業向けの営業は AI に置き換わりますか？
A. 置き換わりやすいのは、初回の接触から資料送付までの「情報を届ける」部分です。Gartner の調査では、買い手の67%が営業担当抜きの購買を好み、70%が完全にデジタルの購買を好むと答えています。一方で、決める前に情報を確かめたい買い手（69%）は多く、質問に正確に答えられる担当者の価値は残ります。
Q. SDR として働いています。転職したほうがいいですか？
A. 急いで辞める必要はありませんが、入口の作業だけを続けるのは避けたほうがよいでしょう。見込み客の選別と初回の売り込みメールは、企業が AI に任せ始めた作業として Anthropic の利用データに現れています。まず1週間の時間を作業ごとに書き出し、商談への同席・既存顧客の担当・AI エージェントの設定と確認など、AI に任せにくい作業に触れる道を社内で探すのが現実的です。
Q. AI SDR を入れたら、部下を減らすべきですか？
A. 先に時間の配分を組み替えるほうが、調査の数字と合います。営業担当が販売に使う時間は平均40%しかないので、AI で浮いた時間を商談と既存顧客に回せば、人数を減らさずに売上に直結する時間を増やせます。見込み客を見てきた SDR の経験は、AI エージェントの対象選びと文面の確認にそのまま使えます。
Q. 外回りの営業（フィールドセールス）は安全ですか？
A. 訪問そのものより、訪問で何を提供しているかで決まります。資料を届けて説明するだけの訪問は、買い手がデジタルで済ませたい部分と重なります。反対に、相手の現場の事情を踏まえて要件を擦り合わせる、社内の決裁を通す手伝いをする、契約後の問題に責任を持って対応する訪問は、買い手が人に求めている仕事そのものです。
