【2025年】金融業界の営業DX最新トレンドと実践方法｜成功事例付きで解説

金融業界では、顧客ニーズの多様化や異業種からの参入による競争激化、営業人材の高齢化や採用難などにより、営業活動の抜本的な見直しが求められています。しかし、金融業界特有の厳格な規制対応やセキュリティ要件が壁となり、DX推進に苦戦する企業も少なくありません。

本記事では、金融業界における営業DXの現状からDX化できる業務の具体例、成功のポイントまでを解説します。

金融業界のDX推進状況と、営業部門が直面している課題について解説します。

金融業界は全業種の中でDXへの取り組みが最も進んでいる業界です。IPAの調査※1によると、金融業・保険業でDXに取り組んでいる企業の割合は97.2%に達しており、全業種平均の73.7%を大きく上回っています。

しかし、営業部門に限定すると状況は異なります。顧客接点となるフロントシステムへの投資や、CRM（顧客関係管理）領域への投資自体は、活発に進んでいます。実際、IT専門調査会社IDC Japanの調査※2によれば、2024年の国内CRMアプリケーション市場は前年比14.6%増と堅調な成長を記録しています。それにもかかわらず、これらのシステム投資が「営業活動そのもの」の変革に直結していない、いわばDX化は道半ばである点が、金融業界の営業部門が直面する特有の課題です。この背景には、営業活動の属人性の高さや、トップ営業の持つ「暗黙知」がCRMに「形式知」として十分に反映されておらず、若手の育成や提案力、品質の全社的な底上げに繋がっていないこと、さらに人的対応を重視してきた組織文化が影響しています。

業界としてはDXが進んでいる一方で、営業DXが進まないのはなぜでしょうか。その理由は、以下の3つの課題を抱えているためです。

具体的には、経験と勘に基づいた優秀な営業担当者のスキルが組織全体で共有されない。顧客情報が担当者や部門間でサイロ化しており、紙やローカルのExcelファイルで管理されているといったケースが散見されます。

その結果、顧客への対応履歴がリアルタイムで共有されず、重複したアプローチや提案の抜け漏れが発生するなどの非効率な状況が続いています。

これらの非効率な状況は、限られた人的リソース（特にベテランの知見や、中堅・若手の工数）を浪費させています。実際、2025年1月の帝国データバンクの調査によれば、金融・保険業の63.7%が正社員の「不足」を感じており※3、人材不足は深刻な経営課題です。非効率な属人体制を維持する余裕はもはやなく、営業プロセス全体の抜本的な効率向上が急務となっています。

出典：
※1　IPA『DX動向2024』
※2　IDC Japan『2024年の国内ソフトウェア市場』
※3　帝国データバンク『人手不足に対する企業の動向調査（2025年1月）』

金融業界で今、営業DXが求められる背景を3つの視点から解説します。

少子高齢化による労働人口の減少は、金融業界にも深刻な影響を及ぼしています。前述の通り、金融・保険業の63.7%が正社員の「不足」を感じている※3ことに加え、従来は人気業種であった新卒採用においても、若手人材の確保が難しくなっています。HR総研と楽天みん就が実施した調査※4によれば、「2024年卒学生の就職活動動向調査」の志望業界ランキングにおいて「メガバンク・信託銀行」は文系で9位、理系ではトップ10圏外となりました。

限られた人員で営業成果を最大化するには、一人ひとりの生産性を抜本的に向上させる必要があります。そこで重要となるのが、自社の業務プロセスや規制要件に最適化したAIツールの活用です。例えば、コンプライアンスチェックを自動化することで煩雑な事務作業の工数を削減し、顧客データに基づいた提案シナリオを自動生成することで、営業担当者は顧客への提案準備やコンサルティングといった付加価値を生むコア業務に集中できるようになります。

顧客の行動様式も大きく変化しています。特にデジタルネイティブ世代を中心に、金融サービス（例：NISAやiDeCoの口座開設、保険商品の比較検討、住宅ローンのシミュレーションなど）の情報収集から申し込みまでをオンラインで完結させる顧客が増加しています。

実際、J.D. Power Japanが実施した『2024年個人資産運用顧客満足度調査』※5では、従来の「対面証券」や「全国系銀行」といった部門に加え、「ネット証券」「スマホ専業証券」「ネット銀行」といったデジタルチャネルを前提とした部門が主流として評価されています。

このような環境下で、従来の銀行窓口や営業担当者による対面でのコンサルティングを中心とした営業モデルだけでは、デジタルチャネルを優先する顧客層との接点を失ってしまいます。

金融業界は膨大な顧客データを保有していますが、それらを営業活動に十分に活用しきれていないケースも少なくありません。例えば地方銀行で、預金・融資といった顧客の取引データ、住宅ローンや保険の相談履歴、さらにはWebサイトでの資産運用コンテンツの閲覧履歴など、顧客との接点ごとに情報が分散しており、営業担当者が個々の顧客ニーズを正確に把握できていない場合のケースを考えてみましょう。

こうしたデータを統合し横断的に分析できれば、「30代で住宅ローン相談後、資産運用ページを頻繁に閲覧している顧客」といった具体的なセグメントを抽出し、ライフイベントに応じた最適なタイミングで最適な商品を提案する「データドリブンな営業」が可能になります。

しかし、データ活用は容易ではありません。ガートナージャパンの調査※6によれば、日本企業においてデータ活用で「全社的に十分な成果を獲得している」組織はわずか8%にとどまると報告されています。多くの組織がデータのサイロ化、分析人材の不足、成果に結びつく活用プロセスの欠如といった課題に直面しており、金融機関も例外ではありません。営業DXを通じてこれらのデータを統合・分析し、顧客一人ひとりのニーズへの解像度を高めることが、競合他社や異業種参入企業との差別化につながります。

※4　HR総研『HR総研×楽天みん就「2024年卒学生の就職活動動向調査」結果』（2023年10月発表）
※5　J.D. Power Japan『2024年個人資産運用顧客満足度調査』（2024年7月発表）
※6　ガートナージャパン『Gartner、日本企業のデータ活用に関する最新の調査結果を発表：全社的に十分な成果を得ている組織の割合は8%』（2025年1月23日発表）

営業DXによって実現できる具体的な取り組みを5つ紹介します。

CRMやSFAによって、顧客の基本情報、取引履歴、商談履歴、問い合わせ内容などをシステム上で一元管理できます。重要なのは、単にデータを蓄積するのではなく、「どのような提案が成約に至ったか」「顧客のどの懸念にどう対応したか」といった営業ナレッジまで記録し、組織全体で活用できる状態にすることです。担当者が変わっても過去の対応履歴や顧客情報を引き継げるため、継続的かつ質の高いサービス提供が可能になります。顧客からの問い合わせに対しても、過去のやり取りを把握して対応ができます。

AI技術により、膨大な顧客データから一人ひとりの潜在ニーズを発掘できます。

例えば、ある国内銀行では、法人の口座入出金データをAIが分析し、「資金需要予測AIモデル」を活用する実証実験が行われています※7。これにより、勘や経験則だけでなく、データに基づいて企業の短期的な運転資金の需要を予測する取り組みが進んでいます。

営業担当者はこの分析結果を基に、顧客一人ひとりの状況を深く理解した上で、適切なアプローチを設計できます。

前述の顧客分析の結果を踏まえて、AIが具体的な営業シナリオを提案します。

ここで注目すべき点は、単純にアプローチのタイミングや切り口を提示するだけでなく、顧客の本質的な課題解決につながる提案を行うことです。AIは、分析された顧客の潜在的な課題・ニーズに対し、「どのような商品やサービスが、なぜその顧客の解決策となり得るのか」という仮説を構築します。

過去の成功事例やベテラン営業のノウハウを学習したAIが、具体的なアクションプランを生成することで、経験の浅い担当者でもデータに基づいた営業活動を行えるようになります。日本銀行の調査※8でも、金融機関における生成AIの導入目的として「情報収集・分析高度化」が挙げられており、この分野での活用が期待されています。

営業活動において、商談後の議事録作成は意外と時間がかかる作業です。商談中の会話を音声認識システムがリアルタイムでテキスト化し、AIが要点を自動抽出して議事録の下書きを作成します。

営業担当者は内容を確認・修正するだけで報告書を完成させられるため、事務作業時間を大幅に削減できます。国内の金融機関※9においても、面談音声から自動で面談記録を作成するAIシステムの導入事例が報告されており、営業担当者の業務効率化に直接的に貢献しています。

新人や中堅の営業担当者の育成において、AIを活用したロールプレイング（商談シミュレーション）訓練が効果を上げています。AIがさまざまなタイプの顧客役を演じ、リアルな商談シミュレーションを提供します。この分野は「Revenue Enablement Platforms（収益イネーブルメント・プラットフォーム）」として市場が確立しており、Gartnerの調査※10でもAIによるスキル習得やコーチングが重要な機能として評価されています。

特に金融業界では、金融商品特有の専門用語の正確性やコンプライアンス遵守の姿勢など、業界ならではの知識が求められます。AIはこれらの専門知識の習得状況を評価し、反復練習を通じて確実に身につけられるよう支援します。

加えて、AIを相手にすることで、経験の浅い担当者が抱えがちな「商品知識が不十分ではないか」「顧客からの予期せぬ質問に上手く答えられるか」といった不安を解消し、心理的なストレスを軽減する効果※11も報告されています。AIとの対話練習で自信を得ることが、実際の顧客に向き合う際の心理的ハードルを下げることにつながります。

こうした商談シミュレーションやAIコーチングのニーズに応えるソリューションも登場しています。例えば、エクサのAIエージェント「ai with」は、AIアバターとの対話を通じて、単なる商談の反復練習に留まらず、金融商品知識の習得度を測ったり、コンプライアンス上注意すべき点をフィードバックしたりするなど、営業担当者の総合的なスキルアップをサポートします。

※7　NTTデータ『口座入出金データから資金需要をAIで予測する検証を常陽銀行で開始』（2022年5月23日発表）
※8　日本銀行『金融システムレポート別冊「金融機関における生成AIの利用状況とリスク管理」』（2025年9月発表）
※9　エクサウィザーズ プレスリリース『エクサウィザーズ、山口フィナンシャルグループ傘下の銀行の法人営業担当者に、面談音声から自動で面談記録を作成するAIシステムを提供』（2024年12月発表）
※10　Gartner『2025 Gartner® Peer Insights™ Voice of the Customer for Revenue Enablement Platforms Report』
※11　Exec『Unlock Professional Growth with AI Roleplay Practice for Enhanced Skills』

営業DXが実現するとどのような成果があるのか、実際の成功事例と、具体的な活用シーン（ユースケース）を紹介します。

ある大手生命保険会社では、営業職員の「頼れる相棒」として独自開発したマルチモーダルAI（以下、AIアシスタント）を活用し、「人対人」の営業力強化に取り組んでいます。

このAIアシスタントは、営業職員のデジタルデバイス上に常駐し、日々の営業活動を先回りしてサポートします。具体的には、商談に同席して会話を録音・要約し、活動報告を自動作成する機能や、営業職員が口頭で報告した内容を一定レベルの報告形式にまとめる機能を備えています。

また、時系列の活動報告や契約内容をベースに営業職員と対話し、壁打ち相手として新たな気づきを誘起するコーチング機能も提供します。さらに、ロールプレイング機能では、AIがさまざまなタイプの顧客役を演じ、リアルな商談シミュレーションを通じて営業スキルの向上を支援します。

実証実験では、このAIアシスタントの商談同席に対する顧客の許容度や商談報告作成の精度について十分な成果が得られており、営業管理職の負担も大幅に軽減されました。このように、同社はAI技術を活用して営業職員が本来の営業力を存分に発揮できる環境を整備しています。

ある国内銀行では、法人営業部門における融資業務の効率化に生成AIを活用しています※12。

このシステムは、AIが顧客企業の財務データ、業界動向、過去の商談履歴などを統合的に分析し、課題やニーズを仮説建てし、最適な金融商品の提案や融資稟議書のドラフトを自動作成します。

導入以前は、営業担当者がこれらの情報を個別に収集・分析し、稟議書を作成していましたが、AIの導入により、この稟議書作成にかかる作業時間が最大で95%削減されたと報告されています。

これにより、営業担当者は分析や書類作成といった準備作業から解放され、その時間をより質の高い顧客との対話や、付加価値の高いコンサルティング業務に充てることが可能になり、法人向け融資の成約率と収益性の向上が見込まれます。

ある地方銀行の個人顧客向け資産運用相談（ウェルス・マネジメント）業務を想定したユースケースです。AIが顧客対応システムと連携することで、顧客の年齢、職業、家族構成、資産状況、投資経験といった基本データであるKYC情報（顧客確認：Know Your Customer）を総合的に分析します。

AIは、これらの基本データと過去の取引履歴から、顧客のリスク許容度や投資に対する姿勢（保守的、積極的など）をプロファイリングし、その顧客の投資目標に最適なポートフォリオを動的に生成します。これにより、全顧客に同じ商品を提案する従来の方法ではなく、顧客一人ひとりの状況とAIが推定した志向性に合わせた細やかな提案が可能になるため、投資商品の契約率向上と顧客満足度の改善が期待されます。

実際、こうした「AIを活用したウェルス・マネジメントソリューション」の市場は、2025年から2035年にかけて年平均12.7%で成長すると予測されており※13、金融機関にとって重要なトレンドとなっています。

出典：
※12　Ai Workforce『2024年の生成AI活用事例の総まとめ110選』（2024年12月27日発表）
※13　Future Market Insights『AI-powered Wealth Management Solution Market』

営業DXを成功に導くための重要なポイントを5つ解説します。

金融機関は顧客の重要な個人情報や資産情報を扱うため、セキュリティ対策は最優先事項です。特に営業DXツールでは、顧客の取引履歴や商談内容といった機密性の高いデータを扱うため、技術的統制（例：多要素認証の導入、通信の暗号化、定期的な脆弱性診断）と、人的統制（例：従業員へのセキュリティ教育、アクセス権限の厳格な管理）の両面から徹底する必要があります。

金融機関には、中核となる「勘定系システム」を筆頭に、CRM、営業支援システムなど、既に多数のシステムが複雑に連携して稼働しています。そのためDXツールを新たに導入する場合は、これらの既存システム群との統合・連携を前提に設計する必要があります。データ連携をスムーズに行えるかは導入にあたって必須の確認事項です。システム間の連携が適切に設計されていないと、二重入力や情報の不整合が生じ、かえって業務効率が低下してしまいます。

画一的なパッケージシステムをそのまま導入しても、操作が複雑で使いにくければ現場に敬遠されてしまいます。導入前に現場の営業担当者へのヒアリングを丁寧に行い、実際の業務フローに沿って直感的に操作できること、見やすくわかりやすい画面を設計することが重要です。ユーザー体験（UX）を最優先に考慮し、現場の業務プロセスに合わせた改修や設定変更を柔軟に行える設計が求められます。

営業DXの成功には、現場の営業担当者が主体的に取り組む姿勢が不可欠です。そのためには、DX導入の目的と、DXで得られる現場のメリットを伝えましょう。例えば「業務上の悩みやボトルネックが軽減する」「成約率や営業成績の向上に繋がる」など、「なぜDXを行い、どのような成果につながるか」を伝え、協力体制を構築します。そして、導入の初期段階から現場の声を積極的に取り入れることで、当事者意識を醸成します。

また、それと並行してビジネス環境の変化に応じて、働き方を柔軟に変革し続ける姿勢も重要です。リモートワークとハイブリッド勤務への対応、生成AIなど新技術の活用など、常に最適な営業環境を整備することで、従業員の満足度と生産性を高めます。DX活用の優秀事例を社内共有し、成果を上げた担当者を表彰するなど、前向きに取り組む文化を育てることも効果的です。

DX施策の失敗要因として、導入後の定着不足が大きな課題となっています。システムを導入しただけで現場に任せきりにすると、次第に使われなくなってしまいます。「定期的な活用研修」「ベストプラクティスの共有」「困りごとの相談窓口の設置」といった従来型のサポートに加え、「テクノロジーの進化に合わせた継続的な機能アップデートやチューニング」を通じて、現場の利用を促進し続けることが重要です。特に導入初期は、専任のサポート担当者を配置するなど、現場の疑問や不安に即座に対応できる体制を整えることが定着率向上へつながります。

金融業界における営業DXは、顧客の動向や接点の変化に対応し、限られた人材で最大の成果を生み出すための重要な経営戦略です。本記事でご紹介した具体例や成功のポイントを参考に、自社の営業課題に合わせたDX推進を検討してみてください。

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