AI時代に活躍する人材とは、どんな人でしょうか。
DigiManのソリューションセールスチームの働き方は、その問いへのひとつの答えになっています。お客様の課題を聞き、それを解決する仕組みをAIを使って自分で作り、導入後はお客様自身がその仕組みを扱えるようになるまで支援する。
そしてこれを回しているのは、エンジニア経験のないメンバーです。
では、実際のところ、どんな仕事をしているのでしょうか。
今回は、ソリューションセールスチームでGM（ゼネラルマネージャー）を務める増谷さんと、開発をメインに担当するメンバーの秋元さんにお話を伺い、特に秋元さんが実際に担当した案件を最初から最後まで振り返っていただきました。
▲秋元崇利
＜秋元の経歴＞
2020年 都立病院に勤務
2022年 株式会社ラクスに勤務
2024年7月 株式会社DigiMan入社
＜目次＞
1.「聞いて、作って、提案して、教える」までが1人の仕事
2. 本音の課題は、最初の一言には出てこない
3. なぜ非エンジニアでも開発ができるのか
4. 5分のデモ動画が、お客様との距離を縮める
5. 「お客様が自力で解決できる状態」を作る
6. 営業メインでも開発メインでも、どちらのスキルも必要になる
まとめ：この仕事を通じて得られたこと
1.「聞いて、作って、提案して、教える」までが1人の仕事
――本日はよろしくお願いします。まず、秋元さんの仕事内容について教えてください。
秋元：大前提として、「AIでいまどこまでできるのか」を常に学んでおく必要があります。そのうえで、普段の仕事は大きく4つの工程に分かれます。
①お客様の課題をヒアリングする
②その課題を解決する仕組みをAIを使って実際に作る
③お客様に提案する
④導入後にお客様が使いこなせる状態まで支援する
この①から④を、同じ人間が担当します。
――4つ全てですか、すごいですね。それをするためには、AIの最先端を掴んでおくことが大切なんですね。
秋元：はい。4工程のすべてにおいて、ここが起点になります。AIは最適解が日進月歩で変わります。 去年うまくいったやり方が、今年はもう遠回りになっていることもある。
だからこそAIの最前線を押さえていると、お客様から本音の課題を引き出せて、その場で解が見えて、実際に作れて、お客様が自走するのを支援できます。
増谷：もっと言うと、AIの相談相手として選ばれること自体が、いま一番難しいと思っています。AIコンサルの会社がありふれる中で、お客様としては、AIの話を誰に持っていけばいいのか分からない。半年で状況が変わる領域なので、去年詳しかった人が、今も詳しいとは限りません。
――それでは、なぜDigiManは相談相手として選ばれているのでしょうか。
増谷：ひとつは環境です。DigiManは、AI開発・AIコンサルティングを手がける株式会社shipと、共有オフィスで働いています。 海外の最先端のAI情報がリアルタイムで入ってくる場所だからこそ、お客様にも胸を張って「最先端の知識を持っています」とお伝えできます。
もうひとつは、入ってきた情報を、まず自分たちの仕事で徹底的に使い倒していることです。 私たちも元営業職出身者が多いので、お客様と同じ目線でAIを使い、そこで得た知見をお客様に還元しています。
秋元：だからこそ商談やヒアリングの場面でも、資料の説明ではなく、実際に使った人として話ができます。 どこが便利で、どこが思ったとおりに動かないかを、先に自分たちで確かめているので。
2014年、新卒で不動産会社に入社。
その後、2017年、外資系コンサルティング会社に入社。最年少マネージャーとして、主にエンタープライズ企業向けの人事コンサルティングを担当。
2023年11月からDigiManに参画。現ソリューションセールスチームGM。
2. 本音の課題は、最初の一言には出てこない
――実際に、直近で担当された案件について教えてください。
秋元：製造業の中小企業の役員の方の案件です。Salesforce社からご相談をいただいた案件でした。
――Salesforce社から直接ご相談が来るんですね。
秋元：DigiManはSalesforceの認定パートナーなので、Salesforce社から「このお客様を見てほしい」とご相談をいただくことがあります。 Salesforceは導入済みなんだけれど、うまく使いこなせていない、課題が残っている、というお客様です。今回もそのパターンでした。
――なるほど。今回は、具体的にどういう状態だったんですか。
秋元：ご相談内容は「ダッシュボードは作ったけど、結局だれも開かない」「Salesforceに入力しても、そのデータを全く活かせない」という内容でした。
増谷：これは、よくあるパターンです。ツールは入っている、データも溜まっている、画面もできている。でも誰も見ていない。入れたこと自体は間違っていないのに、成果につながっていない。
こうなると、次に出てくるご相談は「別のツールに変えたい」になりがちです。ただ、原因はツールではなく、溜まったデータが人の仕事のところまで届いていないことなので、入れ替えても同じことが起きます。
――たしかに、よく耳にする話です。その状態で、役員の方は何に一番困っていたんですか。
秋元：失注に気づくのが遅れることでした。 商談が止まっていても、誰も気づかない。気づいたときには先方の検討が終わっていて、もう動きようがない。データはSalesforceの中にあるのに、そこに手が届いていない状態です。
――気づいたときには手遅れ、というのはつらいですね。その課題を聞いて、何を作るかはどうやって決めたんですか。
秋元：出発点は、「お客様の言葉を、そのまま課題として扱わない」ことです。さっきの例でいうと、「誰もダッシュボードを開かない」と相談されたとき、素直に受け取ると「どうすれば開いてもらえるか」を考えることになります。
――通知を出す、見やすくする、といった方向性がありそうですね。
秋元：そうですね。でも私は、そこは筋が悪いと思いました。今のAIで何ができるかを知っていたので、「ダッシュボードを開かせる」以外のもっと良い選択肢が見えていたからです。
具体的には、人がデータを見に行くのをやめて、AIがデータを見て、人に持ってくる形にする。 これなら、お客様は今までの働き方を何も変えなくていい。ダッシュボードを開く習慣をつけてもらう必要もありません。
実際に作ったのは、「AIが毎朝Salesforceを見て、14日以上動いていない商談を拾い、フォローメールの下書きまで用意する」仕組みです。
これなら、誰も画面を開かなくても、データが仕事に使われる状態になります。
3. なぜ非エンジニアでも開発ができるのか
――そうして決めた仕組みを、今度はご自身で作るわけですよね。ここが一番「本当にできるのか」と思われるところだと思います。
増谷：エンジニアじゃないとできない、ということはありません。 これは強く言いたいところです。DigiManのソリューションセールスチームは、エンジニア経験のないメンバーが大半です。 それでも同じように作っています。
――それはすごいですね。どうやって作成するのですか。
増谷：Claude Codeを使います。ターミナル上で動くAIで、やりたいことを日本語で書くと、そのとおりに動くものを組み立ててくれます。 自分でコードを書く必要はありません。
――秋元さん、作った仕組みについて、もう少し詳しく教えてください。
秋元：3段階に分かれています。まず、Salesforce CLIという公式ツールを使って、Salesforceから「まだ完了していない、かつ最終活動が14日以上前」という条件で商談を抜き出します。次に、抜き出した商談を、止まっている期間が長い順に並べます。そして最後に、その商談の次アクションや過去の活動履歴をAIが読んで、フォローメールを2案作り、Gmailの下書きに入れます。
――送信ではなく下書きまで、というのには何か意図があるのでしょうか。
秋元：はい。AIを使った仕組みを作るときは、「AIに何をやらせないか」を先に決めるようにしています。今回でいうと、メールの送信権限はAIに渡さない、Salesforceは読み取りだけにして書き換えはさせない、送り先は最初はテスト用に限定する、といったところです。
これは安全のための制限というより、設計の一部です。 どこまでAIに渡して、どこで人に戻すのかを決めることが、仕組みの形を決めます。
――先に安全側に倒してから作るんですね。作ってみて、面白かったところはありますか。
秋元：「最近ちゃんと動いている商談は、検知されない」という挙動が確認できたときですね。当たり前のことですが、無駄に追いかけないというのは実務では重要で、ここが効いていないと、毎朝大量のメール下書きが並んで、結局誰も見なくなります。「誰も開かないダッシュボード」を、形を変えて作ってしまうことになる。
増谷：動くものを作ることと、使われ続けるものを作ることは別物です。 出力が多すぎて誰も見なくなる、という形で止まってしまうケースも多い。そこに事前に気づけるかどうかは、結局、自分でも同じものを毎日使っているかどうかで決まります。
秋元：だから「止まっている順に並べる」ところまでを含めて仕組みにしました。上から順に対応すれば、優先順位を考える必要もありません。
――言われてみれば、そこを外すと台無しですね。毎朝実行させるようにしたのはなぜですか。
秋元：定時実行に乗せられるので、朝出社したらGmailの下書きに、今日フォローすべき案件のメールが並んでいるという状態にできます。役員の方が「データを活かせない」とおっしゃっていた状態から見ると、かなり景色が変わります。
――正直、ここが一番気になるところなのですが。非エンジニアが開発まで行って、品質は大丈夫なのでしょうか。
増谷：そこは心配していません。DigiManは、お客様に提案する前に、自分たちの仕事でClaude Codeを使い倒しているからです。 社内で先に通っていない使い方を、お客様に持っていくことはありません。
そのうえで、詰まったときは壁打ちをします。任せきりにはしませんが、答えは渡しません。 一周を自分で回した人間でないと、次の提案が作れないからです。
秋元：そこは大きいと思います。自分の業務でAIを使い倒しているからこそ、どこが便利で、どこが思ったとおりに動かないかを、先に自分たちで確かめています。だから商談やヒアリングの場面でも、資料の説明ではなく、実際に使った人間の話ができます。
4. 5分のデモ動画が、お客様との距離を縮める
――ここまでは、Salesforce社からご相談をいただいた案件のお話でした。増谷さんが担当されているお客様は、入り口が違うと伺いました。
増谷：違います。広告やメルマガを見て、直接DigiManにお問い合わせいただくお客様もいます。こちらは接点がないので、0から関係を作ります。そこは、営業をメインにやるメンバーが担当します。
――0から、というのはかなり大変そうです。何をされるんですか。
増谷：デモ動画をお見せしながら提案します。 実際に動く仕組みを、5分ほどの動画にして見ていただきます。
動くところを見せないと、AIの話は伝わらないんです。資料に「商談の停滞を自動検知します」と書いても、読んだ人の頭の中には何も残りません。
――動画では、何を見せるんですか。
増谷：たとえば、いまの秋元の仕組みを提案するなら。ターミナルにコマンドをひとつ打つところから始まって、処理が実行されて、最後にGmailの下書き一覧にフォローメールが並ぶ。その一連の流れを、途中を飛ばさずに見せます。 きれいな完成画面だけを見せても、自分たちが使っている姿までは想像できないので。
――実際にシステムが動いているところを見せるんですね。お客様の反応はどうですか。
増谷：うまくいくと、見終わったときに、お客様の側から自分の業務の話が出てきます。 「うちのこの作業はどうか」と。そうなれば、こちらから売り込む必要はありません。
目指しているのは、「すごいね」ではなく「これなら私たちでもできそうだ」と言っていただくことです。感心されているというのは、まだ距離があるということでもあります。 デモは性能を見せるためではなく、お客様が自分の困りごとを話し始めるところまで近づくために見せています。
5. 「お客様が自力で解決できる状態」を作る
――導入していただいたあとは何をされているんですか。
秋元：お客様が自分で操作できるようになるまで、教えています。
最初の環境構築と、最初の仕組みを作るところまでは私がやります。でも、そこから先は「困ったときにどう操作すればいいか」をお客様に教えていくのが、私の仕事だと思っています。
――「直す」ではなく「教える」なんですね。具体的には、どういうことを教えるんですか。
秋元：たとえば、動かなくなったときにどこを見ればいいか。条件を変えたいときにどう指示を出せばいいか。AIに何をどう頼めば、思ったとおりのものが返ってくるのか。 そういう、日々の運用で必ず出てくることを、そのつど一緒にやりながら覚えていただく形です。
私の場合は入り口がSalesforceなので、まずは「Salesforceについての悩みを、お客様が自力で解決できる状態」を作るところがゴールです。
――Salesforce社からの案件以外でも同じでしょうか。
増谷：一点だけ違うのは、Salesforce社からの案件以外では、ご相談の範囲が最初から限定されていないことです。 「この業務、AIでどうにかなりませんか」から始まることも多いので、AIについての困りごとは全部引き受けます。
――もともとAIには全然詳しくないお客様だったんですよね。自力で解決できる状態までいくものなんですか。
秋元：はい、全く詳しくありませんでした。それが今では、不具合の修正はもちろん、AIを使って新しい仕組みを自分で作るところまでできるようになっています。
増谷：ここまで来ると、お客様の中でAIが「導入したもの」ではなく「使える道具」になっているんですよね。導入したものは、使わなくなればそれで終わります。でも道具になると、こちらが提案していない用途にも自分で広げていく。
秋元：このために、最初から「日本語で指示するだけで動く」形にしていたという側面もあります。コードを書く前提の仕組みにしてしまうと、お客様に引き継げません。自分が作りやすい形ではなく、お客様が後で触れる形で作ることを、最初の設計の時点で決めていました。
――失礼を承知で伺いますが、お客様が自分で全部できるようになったら、御社の売上は減らないんですか。
秋元：よく聞かれます。ただ、私はそこを目指すのがDigiManのAI支援の仕事だと思っています。
AIの仕組みを入れると、そのあとは必ず「ここを変えたい」が出てきます。AIの進化は速いので、これは当然のことです。そのたびに私たちが直しに行く形にすると、お客様はいつまでも自分で判断できません。
「不具合が起きたら直してあげる」ではなく、「お客様が自力で直せるようにする」。 DigiManがやりたいのは後者です。
増谷：この方針は、チームとしても明確に持っています。そのほうがお客様の成果が大きいからです。私たちが直しに行ける範囲には限りがありますが、お客様自身が作れるようになれば、私たちが知らないところでどんどん仕組みが増えていきます。今回の案件がまさにそうで、もう私たちが関わっていないところで、新しい仕組みが生まれている状態です。
そして、自分で作れるようになったお客様は、次の相談を持ってきてくださいます。 「こんなことまでできるのか」が分かった状態なので、持ってこられる相談の中身が深くなる。だからこそ、DigiManは相談相手として選ばれ続けています。
6. 営業メインでも開発メインでも、どちらのスキルも必要になる
――ここで、チームとしての話も伺いたいです。営業メインのメンバーと、開発メインのメンバーがいるということでしたが、役割は固定なんですか。
増谷：入り口は分かれています。秋元さんのように開発をメインにするメンバーもいますし、私のように0から関係を作って提案するところをメインにやるメンバーもいます。
ただ、やっているうちに、必ずもう片方が必要になります。
――結局どちらのスキルも必要になるということですね。どういうことでしょうか。
増谷：営業メインのメンバーも、お客様にお見せするデモは自分で作れないといけません。「動くものを見せる」が提案の中身なので、作れないと提案が成立しないんです。 資料だけ持っていっても、先ほどお話したとおりで伝わりません。
逆に、開発メインのメンバーも、お客様の課題は自分で聞きにいきます。導入後の支援も自分でやります。聞かずに作れる仕事ではないので、ヒアリングから逃げられません。
結果として、どちらから入っても、もう片方のスキルが後から必要になります。
秋元：私も、最初は作るところが仕事だと思っていました。でも実際にやってみると、お客様の業務をどこまで理解したかが、そのまま実装の質になります。顧客対応の力は「売るために必要なもの」ではなく、「作るために必要なもの」でした。
――秋元さんは、営業側のスキルも身につけていく感覚があるんですね。
秋元：あります。というより、そうならないと良いものが作れないという感覚です。
増谷：私はGMなので、今は両方やっています。0から関係を作って提案するところも、作るところも、両方です。 これは私が特別ということではなくて、チームとしては、最終的にメンバー全員がどちらもできる状態を目指しています。
――なぜ、どちらもできる状態を目指すのでしょうか。
増谷：お客様から見たときに、そこが一番ズレないからです。普通は、営業が売って、エンジニアが作ります。ただ、その構造だと「言っていたことと出てきたものが違う」が起きやすい。聞いた人間がそのまま作れば、言ったことと作ったものがズレようがありません。
それに、片方だけをやっていると、成長が途中で止まります。作るだけだと「なぜそれが必要だったのか」が分かりません。売るだけだと「なぜ使われないのか」が分かりません。両方を持つと、その間にある理由が見えてきます。
まとめ：この仕事を通じて得られたこと
――この案件を通しで担当されて、秋元さんご自身に何が残りましたか。
秋元：「作る力」と「顧客対応の力」が、別々のスキルではなくなったことです。
以前は、お客様と向き合う仕事と、ものを作る仕事は別だと思っていました。でも今回のように、本音の課題を引き出すところから、何を作るかを決めて、実際に作って、導入後にお客様が自分で扱える状態になるまでを自分でやってみると、全部が同じ1本の線でつながっていることが分かります。 お客様とのやりとりで拾った一言が設計に効いて、設計で決めたことが導入後の支援のしやすさに返ってくる。
顧客対応は、単純に要望を聞いて控えてくるだけの仕事ではないと思っています。お客様が口にしていない問題を仮説を持って当てにいくこと、そして導入後に自力で回せるところまで連れていくことまでが含まれます。
増谷：これは、顧客対応と開発のどちらかか1つだけをやっていたら、気づけないところだと思います。
秋元：はい。「なぜダッシュボードは開かれないのか」も、お客様の業務まで踏み込んで、作って、その後まで見たから分かったことです。
――ありがとうございます。最後に、これから入ってくる方に伝えたいことはありますか。
秋元：ひとつは、エンジニア経験は一切必要ないということです。チームにはエンジニア出身のメンバーはほとんどいません。AI技術が発展した現在、コードが書けるかどうかは、もうこの仕事の入場条件ではありません。
必要なのは、お客様の話を聞いて「本当の課題はこれだな」と当たりをつける力と、それをAIに日本語で伝える力です。この2つは、後から身につけられます。
もうひとつは、AIを使えること自体は、もう価値になりにくいということです。使えるかどうかではなく、AIで何の価値を生み出せるか。お客様の本音の課題を引き出して、解決策を自分で考えて、動くものにして、成果につなげる。この一周を回せる人が、これからのソリューションセールスだと思っています。
私自身の目標は、「秋元に相談したい」と思っていただける状態を作ることです。そのために、自分の仕事でAIを試して、うまくいったやり方をチームに共有する、というのを繰り返しています。
増谷：作れる営業も、売れる開発も、市場にはまだほとんどいません。
DigiManのソリューションセールスは、営業メインで入っても、開発メインで入っても、最終的にはどちらも身につきます。 そしてその先にあるのは、AIのことを一番最初に相談される人になるということです。
興味を持っていただけたら、ぜひ一度話をしましょう。