ミカ・サギンディクはTackleの共同創業者であり、プロダクトおよびGTMリーダーを務めている。
ChatGPTが市場に登場した当初、ゴートゥーマーケット（GTM）領域での興奮の多くは、人間に代わるAIセールス担当者に集中していた。これによって見込み客開拓の苦労を完全に自動化できるという期待があった。
しかし、約3年が経過した今、GTM領域におけるAIの真の影響は代替ではなく増強にあることが明らかだと考える。セールスは常に人々の問題解決を支援することであり、AIは現在、人間がより大きなレバレッジを持って働くことを可能にしている。適切な顧客をより速く特定し、顧客自身の言葉でより明確に話し、より少ない摩擦でビジネスを前進させることができるのだ。
実際に何が変化しているのか
大規模言語モデル（LLM）が広く利用可能になって以来、GTMはAIによって最も目に見える形で再構築されているビジネス機能の一つとなっている。自然な出発点はカスタマーサポートだった——これは企業が最も早く自動化に移行したワークフローの一つである。例えばIntercomは、AI駆動のサポートを戦略の中心に据え、AIエージェントを使用して単純な顧客リクエストを即座に解決し、人間がより複雑なやり取りに集中できるようにしている。
GTM全体の企業は、会話を要約し、リアルタイムで取引リスクを検出するためにAIを活用している。この動きの一環として、技術的スキルとGTMスキルを組み合わせてスケーラブルなワークフローを設計・実行するGTMエンジニアという役割の概念は、Clayによって先駆的に提唱され、多くの企業に採用されている。実際、私自身の会社でも同様のアプローチを取っている。GTMの動きを調整し、AIの要素を組み込むことで、全体的な顧客体験を加速することができた。
これらの例に共通するのは明確だ：目標は人間を置き換えることではなく、より高い価値を生む仕事に集中する能力を強化することにある。
現代のAI GTMスタックの設計
一見すると、セールス向けのAI市場は互換性のあるように聞こえるツールで混雑しており、量と価値を混同しやすい。この騒音を切り抜ける実用的な方法は、スタックを5つのアーキタイプで見ることだ：
1. コパイロット：これらは会議準備や次のステップの提案など、コンテキストを提供して営業担当者をガイドする支援レイヤーだ。Gong EngageやHubSpot AIなどのコパイロットが含まれる。
2. 目的特化型ツール：これらはアウトリーチ、アカウントリサーチ、パーソナライゼーションなどの特定の問題解決に焦点を当てている。Outreach、Apollo、6senseなどが該当する。
3. AIエージェント：この記事の焦点であり、リードの資格審査、定型的なリクエストへの回答、会話のルーティングを行うデジタルチームメイトとして機能する。代表的な例としてIntercom Fin AIやForethoughtがある。
4. ワークフロービルダー：Zapier、Clay、Make、n8nなどが挙げられる。これらのツールはシステムとプロセスを連携させ、反復的なステップを自動化する。
5. 直接統合：目的特化型ツールと同様に、これらはAIモデルを組織固有のデータやワークフローに適応させるカスタムAPIまたはLLMプロジェクトだ（例：OpenAI API）。
GTMにAIを実装することは、あらゆるツールを採用することではなく、チームが最も恩恵を受ける場所を特定することだ。各アーキタイプから1つずつ選ぶという誘惑に駆られるかもしれないが、私の経験では、それは騒音を増やすだけだ。
代わりに、理想的な顧客の旅をマッピングし、より良い資格審査、ステークホルダー管理、より迅速なパイロット結果など、主要な指標を改善するポイントに焦点を当てるべきだ。目標が明確になれば、進捗を加速するツールを選びやすくなる。ただし、AIの状況はまだ進化しているため、常に最新情報を把握しておくこと。何が本当に成果を出すかを決めるのはGTMの専門家次第だ。
実践的事例：数分でのポジショニング
私のチームはこの考え方をGTMにおける最も重要な活動の一つであるポジショニングの改善に適用した。何百もの顧客との会話があると、量とノイズに埋もれてしまいがちだ。私たちはLLMに自社のコンテキストを与え、次のような的を絞った質問をした：顧客は実際に自分たちの問題をどのような言葉で表現しているか？私たちが生み出す影響をどのように捉えているか？彼らにとって最も重要な成果は何か？
これらの洞察を表面化させることで、最も本質的な情報に集中し、顧客の声を真に理解することができた。AIは数分でパターンを合成し、それを使って最適な顧客の言葉で直接語りかけるポジショニングを作成した。
結果は劇的だった：以前は40%しか適格でなかったデモリクエストが90%適格になり、セールスサイクルは半分に短縮された。AIは顧客を理解する作業に取って代わったのではなく、最も重要なシグナルを聞き、解釈し、行動する能力を増幅したのだ。
GTMリーダーがすべきこと
繰り返すが、すべてのAIの発表を追いかけることが重要なのではなく、ゴートゥーマーケットシステムの設計に規律を適用することが重要だ。AIを取り入れた私たちの成功を模倣するために、以下の5つの実践的なステップが役立つと考える：
1. ボトルネックを特定する。取引が停滞している箇所、資格審査が弱い箇所、メッセージに一貫性がない箇所に焦点を当て、そこにまずAIを適用する。
2. 量ではなく質を測定する。アウトリーチ数やチケット削減率ではなく、取引の速度、成約率、顧客の感情に最適化する。
3. 散弾銃アプローチを避ける。AIを使って大量のアウトリーチやコンテンツを生成するのではなく、より鋭いICP（理想的顧客プロファイル）、よりクリーンなセグメンテーション、より関連性の高いメッセージングに投資する。
4. 実験を可能にする。チームに小規模なパイロットで新しいツールをテストし、結果を測定し、スタックを過剰に設計することなく反復する許可を与える。
5. 人間とAIの強みを融合させる。AIにドラフトを生成させ、会話を要約させるが、編集、文脈化、本物のつながりを作るのは人間に任せる。
最終的な考察
真の機会は、顧客の旅を継続的に向上させることにある。GTMの専門家は今、適切な顧客をより速く特定し、より深く理解し、より少ない摩擦で取引を進めるためのレバレッジを持っている。
AIを量への近道として扱うリーダーはブランドを希薄化し信頼を失うリスクがあるが、インテリジェンスと関連性を増幅するためにAIを使用するリーダーは、長期的に繁栄する回復力のあるチームを構築できる。GTMの専門家を代替するのではなく増強することに焦点を当てることは、短期的な結果よりも持続的な価値を優先することを意味する。GTMにおいて、レバレッジは常に真の優位性だった——そして私は、AIがかつてないほどそれを増幅すると信じている。
