ChatGPT

（1）営業トークの3型：
（ア）TCO比較型――初期費用ではなく3年間の総保有コストで比較する切り口
（イ）“時間”を売る型――サポートによって顧客側の工数がどれだけ減るかを数値化
（ウ）“やめられない理由”型――導入後の運用支援が業務プロセスに組み込まれている点を強調

（2）X社向け切り出し例：
「先日の月次MTGで話題に出た○○の運用工数、A社の廉価版に切り替えるとおそらく現状の1.4倍に増えます。今日はそこを試算した資料をお持ちしました」

仕事ができる人は
AIをどのように使うのか

　Aさんは、返ってきた答えを鵜呑みにはしません。「TCO比較型は使えそうだが、X社の意思決定者は現場責任者だから、数字より運用イメージのほうが刺さる」――そう判断して、AIが出した3型のうち（イ）と（ウ）を組み合わせた提案資料の草案に、その日のうちに取りかかりました。

　ここで注目してほしいのは、AさんはAIに丸投げしていないということです。「何を問うか」を人間側が決め、AIには“手を動かしてもらう”。返ってきた素材の中から、自分の顧客の文脈に合うものだけを選び取る。

　これが、問いを立てられる人のAIとの付き合い方です。そしてこのやり取りを重ねるほど、AIはAさんの営業スタイルや顧客リストを覚えていき、次からは最初からその軸で提案を返してくるようになります。まさに、AIがAさん専属のアシスタントに育っていくわけです。

　一方、Bさんはどうでしょうか。席に戻ってひと息ついて、「いやー、長い会議だったな」とつぶやいてから、たまったメールのチェックを始めます。同僚に「今日の会議どうだった？」と聞かれれば、「A社が値下げするかもしれないって話が出ていましたね」とは答えられる。でも、それ以上は何も出てこない。話題はすぐに「で、ランチどこ行く？」に流れていきます。

　この2人、同じ会議室にいて、同じ話を聞いていました。配られた資料も同じ、座っていた距離も大差ない。それなのに、なぜ持ち帰っているものがこんなに違うのでしょうか？