採用は難しく、人件費は上がり続ける。一方で、できる営業の頭の中にある「勝ちパターン」は属人化したまま——。この構造を変える鍵が、営業プロセスそのものをAI前提で再設計できる人材です。私たちはこれを GTMエンジニア と呼んでいます。
GTMエンジニアは「AIツールに詳しい人」ではありません。営業を理解し、AIを理解し、ワークフローを理解し、現場の数字を動かせる人材のことです。本書は、その人材になるための到達レベルを Lv1〜Lv5 で定義し、何から手をつければ良いかを地図として示します。
| 01|GTMエンジニアとは | 営業×AI×ワークフローを横断する人材像 |
| 02|営業プロセスの分解 | 勝ちパターンをAIに落とし込む“本体価値” |
| 03|Before / After | 属人営業からAI営業組織へ、6つの変化 |
| 04|Lv1〜Lv5 ロードマップ | 到達点・役割・習得スキルの全体地図 |
| 05|スキル&ツールマップ | どのレベルで何を使えるようになるか |
| 06|90日アクションプラン | Lv1→Lv2を最短で駆け上がる進め方 |
| 07|自己診断チェックリスト | あなたは今どのレベルか |
| 08|つまずきポイント | 「作っただけ」で終わらせない |
| 09|次の一歩 | 無料個別相談でできること |
GTM(Go-To-Market)エンジニアの仕事は「AIツールを教えること」ではなく、営業業務をAI前提で再設計すること。営業の現場感を持ちながら、AIとワークフローで仕組みに変えていく——いわば“営業AI PM”です。
| 観点 | GTMエンジニアの定義 |
|---|---|
| 役務の本質 | 「AIツールを教える」ではなく 「営業業務をAI前提で再設計する」 |
| 立ち位置 | 営業AI PM として伴走。営業・AI・ワークフローを理解し、現場改善できる |
| 守備範囲 | 営業 × AI に明確に絞る(マーケまで広げない)。実運用している強みに集中する |
| 提供スタイル | 「一緒に考える/設計する/改善する」。“使われ続ける仕組み”に育てることが本質 |
※ 本書では汎用化のため業種・社名を伏せていますが、ここで示すレベル定義はそのまま社内のキャリアパス・採用基準としても活用できます。
GTMエンジニアの本体価値は、属人化していた営業ナレッジを分解し、AIに落とし込み、誰でも再現できる状態にすること。まず「営業」を6つの構成要素に分解するところから始まります。
| 要素 | AIに落とし込むと… |
|---|---|
| ① 受注率 | 勝ち/負けの分岐をデータで可視化し、再現すべき要因をプロンプト化 |
| ② リスト戦略 | AIリサーチ × AIターゲティングで、当たるリストを精度高く生成 |
| ③ 提案 | 顧客ごとにパーソナライズした提案を、速く・質高く自動生成 |
| ④ タイミング | 動くべき瞬間(増資・出店・人事・IR等)をシグナルとして検知 |
| ⑤ 公開情報 | HP・プレス・求人・SNSをAIで読み解き、攻めどころを抽出 |
| ⑥ 仮説 | 「なぜ今この会社に売れるか」の仮説をAIと壁打ちして磨く |
| Before(よくある営業組織) | After(GTM視点で再設計後) | |
|---|---|---|
| 提案 | 属人営業/提案作成が遅い | AI提案で速く・パーソナライズ |
| リスト | リスト精度が低い | AIリサーチ × AIターゲティング |
| 議事録 | 手作業/属人化 | AI議事録で自動化・即共有 |
| 営業会議 | 精神論/案件共有/詰め会 | AI分析・勝ちパターン分析の会議へ |
| ナレッジ | 共有されず個人に滞留 | AIナレッジ共有・営業テンプレ化 |
| 組織 | 属人(その人が辞めたら終わり) | 仕組み化されたAI営業組織 |
精神論・詰め会から、AI分析と数値改善を中心にした営業会議へ。誰の案件がなぜ勝ったのか、来週どこを攻めるのか——感覚ではなくデータで議論できるようになります。これがGTMラボの“本丸”です。
到達レベルを明示することで、今の立ち位置と次に登るべき一段が明確になります。Lv1〜Lv2は「個人〜仕組み化」、Lv3以降は「組織・経営レイヤー」へと広がります。
レベルが上がるほど、扱うツールは「個人を速くする道具」から「組織を動かす仕組み」へと変わります。背伸びして全部入れるより、今のレベルの道具を“使い倒す”ことが上達の近道です。
| Lv | 主に使うツール・技術 | 身につく力 |
|---|---|---|
| Lv1 | Claude/ChatGPT・AI検索・AI議事録・AI提案 | 個人業務をAIで高速化する |
| Lv2 | n8n・CRM連携・Slack通知・Claude Code | 自動で回るワークフローを組む |
| Lv3 | AIエージェント・KPIダッシュボード・レビュー設計 | プロセスとKPIを再設計する |
| Lv4 | 運用ルール・テンプレ標準化・ガバナンス設計 | 部門に展開し定着させる |
| Lv5 | GTM戦略フレーム・組織設計・経営KPI | AI営業組織を設計する |
最初の90日は「1つの営業業務を、AIで完全に巻き取る」ことに集中します。あれもこれもやらず、提案 or リスト or 議事録のどれか1つを選び、そこを自動で回る仕組みまで持っていきます。
当てはまる項目にチェックを。上から順に、連続してチェックが付く一番下の段が現在地の目安です。次の段が、あなたの“伸びしろ”になります。
AI活用が定着しない理由は、ツールのせいではありません。ほとんどが“作ったあと”の運用設計の欠落です。先に知っておけば、避けられます。
| つまずき | 抜け出し方 |
|---|---|
| 作っただけで使われない | 週1で実案件をレビューし、使い倒される仕組みに育てる |
| ツールを増やしすぎる | 1業務に絞り、既存ツールの中でAIを動かす |
| 属人化したまま | プロンプト・テンプレを即共有・型化する |
| 効果が説明できない | Before/Afterを数値で計測し、社内を動かす |
| 会議が変わらない | 議題を「報告」から「数値改善の意思決定」へ |
| 完璧主義で止まる | 初版でいいから動かして、回しながら直す |
大事なのは、それを実践し、やり切らせるところまで伴走すること。週次で実数値・実案件をレビューし、AIワークフローを“使われ続ける仕組み”に育てる——ここが、成果が出る組織と出ない組織の分かれ目です。
| 観点 | やること |
|---|---|
| 今週の営業改善 | 1週間の実案件・実数値をレビューする |
| AIレビュー | 使ったプロンプト/ワークフローの改善点を見つける |
| リスト戦略 | 翌週のターゲティングと優先順位を決める |
| ナレッジ化 | 勝ちパターンをテンプレとして共有資産にする |
本書は汎用の地図です。実際に成果を出すには、あなたの会社の営業フロー・数字・体制に合わせて“自社版”に落とし込む必要があります。それを一緒にやるのが、無料個別相談です。
あなたの営業の現状をうかがい、「今どのレベルか」「最初に着手すべき1業務」「90日の進め方」を、その場で具体化します。売り込みの場ではなく、持ち帰れる実行プランを作る場です。
「読んだけど、自社だと何から手をつければ…」——そこからが私たちの出番です。実際に手を動かす合宿では、参加者がその場でAIワークフローを完成させていきました。同じ熱量で、御社の現場に伴走します。
BLOG 8時間ぶっ通しでAIを作る合宿、やってみたら想像以上だった話 ↗株式会社ピースフラットシステムは、「AIを作る」だけでなく「現場で成果を出すまで伴走する」ことを方針に掲げる、AI開発・AI営業内製化支援の会社です。研修で終わらせず、実装と運用定着まで踏み込みます。
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