上海物来喜電子商務有限公司

【中国F33】 2028年は AIが基盤となる 人間の価値が輝く時代の到来2025.06.15

 

 

 1. 2028年、BtoB営業はこう変わる

①2028年の営業会議、ある朝の風景

「おはようございます、山田さん。
本日の優先顧客は『広東精密工業』様です。

昨夜、同社の生産ラインで、 予期せぬ部品消耗が
発生し、調達部門が緊急発注モードに入りました。

AIが生成した提案書A（緊急対応特化型）と、提案書B
（中長期メンテナンス契約含む）が 用意されています。

 

部品在庫は深圳サテライト倉庫に 27個、自律的
交渉プラットフォーム経由で、最適サプライヤー
３社から 30分以内の調達が可能です。

意思決定フロー分析によると、同社の
課長→部長→工場長ルートが最速です。
最初のアプローチは、どうしますか？」

 

 

②これはSFではなく、2028年の営業担当者が、日常的
に体験する AIを基盤とした業務プロセスの一幕である。

 

人間は「情報収集」や「定型作業」から解放され、
「戦略的選択」と「価値創造」に集中する世界が、
すぐそこまで来ている。
　　　↓
実際、マッキンゼーの調査によると、 2030年
までに以下の可能性があると予測されている。

「営業業務の 60%以上が AIによって自動化される」

 

 

③今回は2028年の中国BtoBビジ
ネスの未来図について お話する。

 

 

 

 2.【2028年の姿①】プロセスの完全再定義
（AIが「基盤」、人間は「指揮官」へ）

キーワード：AIファーストプロセス、人間-AI協働、戦略的判断

 

⑴ 2023年モデル：人間が主導し、AIが特定タスク（データ
分析、レポート下書き等）を 支援する「補助輪」的な存在。

 

⑵ 2028年予想モデル： AIが プロセス全
体を設計・駆動する「地盤」へ進化する。

人間は AIが リアルタイムに分析・予測し提示する複数
の最適化オプションから、戦略的視点で 選択・判断し、
AIに次の実行を指示する「指揮官」ポジションに集中。

 

 

（例❶）日立製作所の「Lumada」が拓く製造現場の未来

①日立の AIプラットフォーム 「Lumada」は、
工場の設備管理プロセスを再定義しつつある。

 

 

②2028年には、以下の流れが標準化されると予測される。

1. AIによるリアルタイム監視・予測：数千台のセンサー
データ（振動、温度、電流など）を統合し、機械学習モ
デルを用いて、設備故障を 95%以上の精度で事前予測。

 

2. オプション生成：AIが故障予測を受け、以下の複数の対
応策と、 そのコスト（部品費、停止損失）、影響（納期遅
延リスク、品質リスク）を瞬時にシミュレーションし提示。

・即時部品交換
・調整作業と予備部品手配
・生産スケジュール変更案 など

 

3. 人間の判断：工場長は以下を総合的に勘案
し、最適なオプションを戦略的に選択・承認。

・自社のその時の生産優先度（注文の重要度）
・コスト戦略
・サプライチェーン状況（代替部品調達可能性）
・環境規制など

 

4. AIの自律実行：選択されたオプシ
ョンに基づき、AIが以下を自動化。

・関連部門への通知
・サプライヤーへの発注
・作業員への指示書生成

 

 

 

 3. 2028年における「人間の価値」の再定義

①この世界で勝ち残るBtoB企業は、AIが苦手な
以下の領域に 「人的リソースを集中投入」する。

 

【苦手領域❶】文脈の理解：数字だけでは 見えな
い 業界の潮流、社内政治、長期的な関係性の機微。

【苦手領域❷】倫理的判断：アルゴリズムの
バイアス検知、社会的責任を考慮した意思決定。

【苦手領域❸】創造的破壊：既存のプロセスや製品
の枠組みを超えた全く新しいソリューションの創出。

【苦手領域❹】真の共感 に基づく関係構築：顧客の言葉に表
れない不安や、野望を感じ取り、信頼関係を 深化させる能力。

 

 

②営業担当者は、提案内容そのものの生成より、顧客
の「語られざる課題」を汲み取り、以下が求められる。

「AIには出せない大胆なソリューションの方向性を示す能力」
　　 ↓
AIが下地を作り、人間が「粋」を加える時代になる。

 

 

 

 4.【2028年の姿②】パーソナライズの極致
（その顧客、その瞬間のために生成される提案）

キーワード：ハイパーパーソナライゼーション、
予測分析、AI生成コンテンツ（AIGC）

 

①2028年のBtoB商談では以下の言葉が当たり前になる。
「御社向けに、今この瞬間に生成された提案書をご覧ください」

 

パーソナライゼーションは「御社名を入れる」レベル
を はるかに超え、個々の顧客企業の「意思決定 DNA」
にまで踏み込む「超個別対応」が標準となる。

 

 

②超個別対応の深化ポイント

【超個別対応❶】意思決定プロセスの可視化

以下を詳細に分析。
・購買履歴
・過去の意思決定プロセス（どの情報が重視されたか）
・交渉履歴（反応したポイント、拒絶された理由）
・関係者ごとの反応やコメント

 

 

【超個別対応❷】リアルタイム業界動向の反映

以下を AIが常時監視・分析し、提案に即時反映。
　　・競合他社の動向
　　・新規参入企業
　　・規制・政策の変化
　　・サプライチェーンリスク
　　・為替動向

 

 

【超個別対応❸】社内意思決定プロセスの予測・分析

以下を予測モデルで把握する。
　・承認ルート（課長→部長→経営会議）
　・キーパーソンごとの関心事項
 （コスト削減？リスク回避？イノベーション？）
　・リスク許容度
　・予算サイクルや消化状況

 

 

【超個別対応❹】アウトプットの自動化・最適化

上記の超個別分析に基づき、提案書や、見積書、契約書草案、
導入計画書、プレゼン資料の表現、フォーマット、 強調点ま
でが「完全にカスタマイズされ」 その顧客、その瞬間だけの
ために、AIによって自動生成（AIGC）される。

 

 

②パーソナライズの本質は「気づかい」の自動化

極限の効率化が進んでも、人間同士の絆や「粋」は失われない。

 

例えば、AIが 顧客企業のキーパーソンの趣味（例：社長が
熱心なゴルファー）や 直近の活動（慈善活動への参加 ) を
分析し、提案書の表紙にさりげなく、 名門ゴルフコースの
風景や関連する社会貢献プロジェクトのイメージを入れる…。
　　　↓
そんな人間の温かみや、 遊び心を感じさせる
「気づかい」の 下地作りを AIが担い、人間が
最終的に承認・調整する時代が訪れる。

 

AIは最高の下準備をし、人間が最後のスパイスを加える。

 

 

 

 5.【2028年の姿③】新たなビジネスモデル
（「効率」の概念を書き換える AIエコシステム）

キーワード：需要予測生産、自律的交渉、
Global Optimization、AIエコシステム

 

2028年に AIは 単なる業務効率化ツールの枠を 超
え、ビジネスモデルそのものを根底から変革する
「ゲームチェンジャー」として君臨する。
　　　　↓
サプライチェーン、調達、生産、物流、販売の境界が溶け、
最適化が 「エコシステム」レベルで 行われる世界である。

 

 

【最適化❶】AI予測需要に基づくオンデマンド生産・在庫管理

自社の販売データだけでなく、小売POSデータ、ECプラット
フォームのトレンド、SNSのバズ、天候予測、地域のイベント
情報、経済指標など「膨大な構造化・非構造化の外部データ」
を統合する。

 

【最適化❷】深層学習モデルにより、需要を極限まで、
高精度で予測（例：特定地域の特定週の需要予測精度 98%）

①予測に基づき、必要なものを必要な時に必要な量だけ生産。

 

②サプライヤーとの連携も含め、以下を根絶。
・無駄な在庫（過剰在庫によるキャッシュフローの圧迫）
・機会損失（欠品による販売機会の喪失）
　　　↓
「在庫回転率」の飛躍的向上が実現する。

 

 

（例❷）アリババの「サプライチェーン・ブライン」は、
プラットフォーム上の膨大なデータを活用した需要予測
と、在庫最適化を提供し、小売業者の在庫問題を解決。

2028年には、この技術が、製造業の
生産計画の中核を担うと予測される。

 

 

【最適化❸】自律的交渉プラットフォームの台頭

①調達プロセスで、価格、納期、品質基準、支払条件、
輸送手段などの複雑な条件を複数のサプライヤー間で、
AIがリアルタイムに自動交渉・最適化。

 

 

②人間は、高次の戦略であるルールや、
制約条件の枠組みを設定するのみになる。

例は、以下。
「戦略的パートナーサプライヤーA社とは最低調達量を確保する」
「サステナビリティ認証を持つサプライヤーを優先する」

 

 

③交渉のスピードと効率が劇的に向上し、以下を同時に実現。

・調達コストの最適化
・サプライチェーンの強靭化

 

 

【最適化❹】「効率」概念の書き換え
（Local Optimization → Global Optimization）

①個々の工程・部門ごとの効率向上（Local Optimization）
から、エンドツーエンドのバリューチェーン全体の最適化
（Global Optimization）へとパラダイムシフト。

 

 

②無駄の削減だけでなく、 ビジネス機会の最大化
（新市場開拓スピード、顧客満足度向上によるLTV
増大）こそが「新しい効率」の基準となる。

 

AIが サプライチェーン全体を俯瞰、ある部門の
「非効率」が、全体の利益や、機会創出にどう
貢献するかを計算し、最適解を導き出す。

 

 

 

 6. まとめ（AIへのトライアル）

①2028年のBtoB営業は、AIが基盤としてビジネス
プロセス全体を支え、人間は より戦略的で創造的
な業務に集中する形に進化すると予想されます。

 

 

②予想される変化に対応するためには今日から、
以下のような取り組みを始めることが重要です。

 

（取り組み❶）AIと人間の役割分担の再定義：
定型業務は AIに任せ、人間は 戦略的判断
や創造的課題解決にリソースを集中する。

（取り組み❷）データ基盤の整備：
高品質なデータ収集・蓄積システムの構築する。

（取り組み❸）AIリテラシーの向上：
社員の AI活用スキルを段階的に育成する。

（取り組み❹）パイロットプロジェクトの実施：
小さな範囲から AI導入を開始し、成功事例を積み重ねる。

 

 

③今日から始める小さな一歩、一つの実験、一つ
のデータ整備が、新たな未来世界における貴社の
「圧倒的な競争優位の源泉」 を形作っていきます。

 

2028年に向けて AI導入最初の一歩として、
「AI最適化ホームページのリニューアル」
から、まずは始めてみてください。

 

 

 

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