営業の用語集をAIで作る方法

結論

営業部門の社内用語集をAIで作ると、ゼロから書いていた作業が大幅に短縮される。既存の提案書・商談メモ・社内マニュアルをAIに渡して「用語を抽出し、定義と使用例をつけてください」と依頼するだけで、用語集の初稿が数時間で完成する。

使うAIツール

ChatGPT、Claude、Geminiのいずれでも使える。入力テキストが長くなるため、コンテキスト長が大きいモデルが適している。完成した用語集の保管と更新にはNotion、Confluence、GoogleドキュメントなどのWikiツールを使うとチームで共有しやすい。

営業で用語集が必要になる場面

営業部門で用語集の整備が求められるのは以下のような場面。

• 新人営業担当のオンボーディング時
• 業界未経験者が顧客担当になるとき
• 営業マニュアルを整備するタイミング
• 部署横断プロジェクトで共通言語が必要なとき
• 提案書の説明文を統一する際

用語集は一度作ると長く使える資産になる。AIを使えば作成コストを下げられるため、後回しにしてきた場合でも着手しやすくなる。

手順：用語集の初稿を半日で作る

ステップ1 素材になる資料を集める

用語集のもとになる資料を用意する。以下のうち手元にあるものを選ぶ。

• 提案書・サービス説明書（業界用語や自社サービス固有の言葉が含まれる）
• 新人向けの研修資料・マニュアル
• 商談メモ・議事録（現場で実際に使われる言葉が入っている）
• 顧客向けFAQ（顧客が疑問に思う用語が整理されている）

資料が多いほど網羅性が上がる。ただし個人情報や機密情報が含まれる場合は、固有名詞を除いてから使う。

ステップ2 用語の抽出を依頼する

資料のテキストをAIに貼り付けて用語を抽出させる。

以下のテキストから、営業担当者が知っておくべき専門用語・業界用語・社内固有の言葉を抽出してください。

【テキスト】
（ここに資料の内容を貼り付ける）

抽出基準：
・業界未経験者には分かりにくい用語
・社内で独自の意味を持つ言葉
・顧客との会話でよく出てくる専門的な表現

出力形式：
用語名のリストのみ（定義は次のステップで作る）

一度に貼り付けるテキスト量は5,000字程度が上限の目安。それ以上になる場合は複数回に分けて抽出し、最後にリストを統合する。

ステップ3 定義と使用例を生成する

抽出した用語リストをもとに、定義と使用例を生成する。

以下の営業用語リストについて、下記フォーマットで用語集を作成してください。

【用語リスト】
（ステップ2で抽出した用語を貼り付ける）

出力フォーマット（用語ごとに）：
■ 用語名
定義：（100字以内で平易な言葉で説明）
使用例：（実際の営業場面での使い方を1文）
注意点：（誤解されやすい点・使う際の注意があれば1行）

対象読者は営業部門に配属された1〜2年目の担当者です。
専門用語を使う場合はその説明も含めてください。

ステップ4 精度チェックをする

用語集の初稿が出たら、必ずベテラン営業担当者に確認してもらう。確認ポイントは3つ。

定義が社内の使われ方と一致しているか
同じ用語でも業界や会社によって微妙にニュアンスが違う場合がある。「ARR」という用語が「年間経常収益」を意味するか「年間契約更新率」を意味するかは、会社によって異なる。

使用例が実際の現場の文脈に合っているか
AIは汎用的な使用例を出す傾向がある。自社の商材・顧客層に合わせて書き直す。

不足している用語がないか
資料から抽出した用語以外に、口頭で使われる社内スラングや略語があれば手で追加する。

ステップ5 カテゴリ別に整理してWikiに登録する

用語の数が30個を超えたら、カテゴリ分けすると使いやすくなる。

以下の用語集を、下記カテゴリに分類してください。

【カテゴリ】
1. 商談・営業プロセス用語
2. 製品・サービス用語
3. 業界・市場用語
4. 社内組織・部門用語
5. 指標・KPI用語

【用語集】
（用語と定義のリストを貼り付ける）

各カテゴリに用語を振り分け、同一カテゴリ内はあいうえお順に並べてください。

整理した用語集をNotionやConfluenceのページに貼り付ければ、チームで参照できる状態になる。

営業固有の活用例

例1：新人向け業界用語集

SaaS系の営業部門では、MRR、ARR、チャーンレート、LTVといった指標用語や、オンボーディング、CSMなどのカスタマーサクセス関連の言葉が日常的に使われる。業界未経験で入社した新人は、1ヶ月では覚えられない量の用語に直面する。

既存の社内Wikiや研修資料をAIに渡して用語を抽出し、定義と「商談でどう使うか」という使用例を追加した用語集を作ると、新人が自己解決できる資料ができる。3ヶ月後に新人から「あの用語集で助かった」と言われたという実例が複数の営業チームで報告されている。

例2：顧客業界別の用語集

製造業・医療・金融など、特定の業界に集中して営業をかける場合、顧客業界の専門用語を理解していないと商談が浅くなる。「製造業の生産管理担当者が日常的に使う専門用語50語の用語集を作ってください。営業担当者が顧客と話すときに必要な最低限の理解レベルで定義してください」と依頼すると、業界ごとの入門用語集が出る。

この用語集を提案書の末尾や社内の業界別フォルダに入れておくと、担当替えのときにも役立つ。

うまくいかない場合のポイント

定義が難しすぎる場合
「対象読者は業界未経験の社会人2年目です。中学生でも理解できる言葉で書き直してください」と指定する。専門用語の説明にさらに専門用語が使われている場合に有効。

用語の抽出漏れが多い場合
一度に大量のテキストを渡すと、AIが用語の抽出を省略することがある。資料を2,000〜3,000字程度に分割して複数回に分けて抽出し、最後にリストを統合する。

社内固有用語をAIが知らない場合
AIは社内固有の略語や造語を知らない。その場合は「この用語は社内で以下の意味で使われています：〇〇。この定義に基づいて用語集に追加してください」と説明を補足する。

更新が続かない場合
用語集は作って終わりでなく、更新が命。新しい用語が出るたびに「既存の用語集フォーマットで、以下の新用語を追加してください」とAIに渡すことを、チームのルールとして明文化すると続く。

トークスクリプトとの連携については営業のトークスクリプトをAIで作る方法で解説している。商談メモの整理については営業の社内メモをAIで素早く作る方法も参照してほしい。

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用語集の完成度より「チームで参照・更新できる状態を作ること」が先決。完璧な用語集を目指して何ヶ月もかけるより、8割の完成度のものをAIで2日で作り、実際に使いながら育てていくほうがチームの役に立つ。