kintoneのCRMでのAI活用例3選｜生成AIで顧客管理を効率化する方法

• 顧客情報や過去の対応履歴を探すたびに検索に時間がかかり、必要な情報へすぐにたどり着けない

• 顧客とのやり取りや問い合わせ履歴が長くなり、内容を把握するだけで時間がかかってしまう

• 蓄積された顧客データを十分に活用できず、優先して対応すべき顧客や改善点を判断できない

―――顧客管理をする中で、このようなお悩みを感じていませんか？

顧客情報や商談履歴、問い合わせ内容、見積状況などが複数のツールやExcelに分散していると、必要な情報を探すだけでも時間がかかります。また、顧客とのやり取りが増えるほど、過去の経緯を確認する負担も大きくなり、担当者によって対応品質に差が生じる原因にもなります。

kintone（キントーン）を「CRM（顧客管理システム）」として活用すれば、顧客情報や案件情報、対応履歴などを一元管理できます。

さらに、kintoneに「AI」を組み合わせることで、蓄積されたデータの検索や対応履歴の要約、顧客情報の分析などを効率化できます。必要な情報へ素早くアクセスできるようになり、営業活動や問い合わせ対応のスピード・品質の向上につなげることが可能です。

そこで本記事では、kintoneのCRMでAIを活用する具体的な方法を、3つの活用例に分けて解説します。

AIを活用するメリットだけでなく、導入・運用時に注意したいポイントも紹介するため、kintoneを使った顧客管理をさらに効率化したい方は、ぜひ参考にしてください。

kintoneはCRM（顧客管理システム）としてAI活用できる？

kintoneは、顧客管理アプリや案件管理アプリなどを組み合わせることで、CRM（顧客管理システム）として活用できます。顧客情報や担当者情報、商談履歴、案件の進捗状況などを一元管理できるため、Excelや個別ファイルに分散していた情報を集約できます。

さらに、kintoneに「AI」を組み合わせることで、蓄積した情報の検索・要約・分析を効率化できます。たとえば、商談履歴を要約したり、案件情報から傾向を把握したりする作業をAIが支援します。

CRMで重要なのは、顧客情報を保存するだけでなく、必要なタイミングで取り出し、次のアクションにつなげることです。kintoneとAIを組み合わせることで、蓄積した顧客データを営業判断や対応品質の向上に活用しやすくなります。

ただし、顧客情報や商談履歴が整理されていなければ、AIから期待する回答を得にくくなります。

そのため、AI活用を始める前に、kintoneのアプリ設計や入力ルールを整えておくことが重要です。

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kintoneのCRMでAIを活用するメリット

kintoneのCRMでAIを活用するメリットは、顧客管理における「探す」「まとめる」「分析する」といった作業を効率化できる点です。

営業活動や問い合わせ対応では、次のような作業が日常的に発生します。

• 過去の商談内容を確認する

• 前回の問い合わせ履歴を探す

• 担当者の変更時に顧客状況を整理する

• 失注案件や停滞案件の傾向を分析する

• 優先して対応すべき顧客を判断する

これらをすべて人の手で行う場合、蓄積する情報が増えるほど確認や整理に時間がかかります。特に顧客数が増えると、担当者の記憶や個別のメモに頼った管理では、対応漏れや情報共有の遅れが起こりやすくなります。

AIを活用すれば、kintoneに蓄積された顧客情報や活動履歴から必要な情報を探したり、長い対応履歴を要約したり、案件の傾向を分析したりできます。

これにより、営業担当者は情報収集や整理にかけていた時間を減らし、提案内容の検討や顧客対応に集中しやすくなります。

また、管理者にとっても、チーム全体の営業状況を把握しやすくなる点がメリットです。kintone上のデータから案件の偏りや対応漏れの可能性を確認できれば、担当者への早めのフォローや営業活動の改善につなげられます。

AI活用例①：顧客情報・対応履歴の検索

CRMにおける基本的なAI活用例の一つが、顧客情報や対応履歴の検索です。

顧客管理では、会社名や担当者名だけでなく、過去の商談内容、問い合わせ履歴、見積の提出状況、契約条件など、さまざまな情報を確認する必要があります。

これらの情報をkintoneに集約し、kintoneのAI機能の一つである「検索AI」を活用することで、必要な情報を自然言語で探せるようになります。

「検索AI」で必要な顧客情報を検索する

通常のキーワード検索では、検索する項目や登録されている言葉が分からなければ、目的の情報を見つけにくいことがあります。

一方、kintoneの「検索AI」では、チャット画面に質問を入力すると、指定した複数のアプリを横断して情報を検索し、回答を生成できます。

▼検索AIによる検索イメージ

たとえば、次のような使い方が考えられます。

• 先月問い合わせがあった製造業の顧客を教えて

• 見積提出後に対応が止まっている案件はある？

• 過去に同じような要望があった商談を探して

• 担当者が変更された顧客の状況をまとめて

このように、「検索AI」を活用すれば「どのアプリを確認すればよいか」が分からない場合でも、関連する顧客情報を探しやすくなります。

営業担当者が、顧客対応前の情報収集にかかる時間を短縮できる点は、大きなメリットといえるでしょう。

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特定顧客の対応内容をAIで要約して把握する

顧客対応では、「過去に何を話したのか」「どのような要望があったのか」を正確に把握することが重要です。特に、担当者が変わった場合や久しぶりに連絡する顧客の場合、過去の商談履歴や問い合わせ内容を一つずつ読み返すだけでも時間がかかります。

kintoneの顧客情報に商談履歴や問い合わせ履歴を紐づけておけば、AIを活用して、特定顧客の過去の対応内容を要約できます。

たとえば、営業担当者が顧客を訪問する前に、次のような情報をまとめて把握できます。

• 前回の商談で顧客が重視していたポイント

• 過去に提案した商品やサービス

• 未回答の質問や保留事項

• クレームなどの注意すべき対応履歴

▼AIで顧客関連情報を要約したイメージ

これにより、担当者が変わった場合でも、過去の経緯を踏まえた対応がしやすくなります。

顧客に同じ説明を何度も求めることが減り、「これまでのやり取りを理解したうえで対応してもらえている」という安心感にもつながるでしょう。

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AI活用例②：商談メモから要点・次回アクションを整理する

2つ目の活用例は、商談メモや問い合わせ内容の整理です。

CRMには、日々の商談内容や問い合わせ対応の記録が蓄積されます。しかし、記録が長文になると、重要なポイントを読み取るだけでも時間がかかります。

AIを活用すれば、顧客の要望や提案内容、保留事項などを整理し、短時間で内容を把握できます。担当者の振り返りだけでなく、上司への報告や引き継ぎにも役立つでしょう。

AIで商談内容と次回アクションを整理する

商談後の議事録や活動履歴をkintoneに登録している場合、AIで内容を整理することで、次に対応すべきことを明確にできます。

たとえば、商談メモから次のような情報を抽出できます。

• 顧客が抱えている課題 

• 提案した内容 

• 懸念点 

• 次回までの対応事項

• 次回の商談予定日

営業担当者は、商談後にメモをきれいに整理する時間を確保できないことがあります。その結果、長文の記録だけが残り、後から内容を把握しにくくなるケースも少なくありません。

▼AIで商談メモをもとに次回アクションを整理したイメージ

AIで商談内容を整理すれば、案件の状況や次に行うべき対応を短時間で確認できます。管理者が案件レビューを行う際にも、各案件の進捗を把握しやすくなります。

問い合わせ対応履歴をわかりやすく整理する

問い合わせ対応でも、AIによる要約は有効です。

顧客とのやり取りが複数回にわたる場合、履歴を順番に読むだけでは、現在の状況を把握しにくいことがあります。複数の担当者が対応している場合は、どこまで回答済みで、何が未解決なのか分かりにくくなるケースも少なくありません。

AIを活用すれば、問い合わせ履歴から次のような情報を整理できます。

• 問い合わせ内容

• 過去の回答内容

• 顧客が不満に感じている点

• 次に対応すべき事項

▼AIで問い合わせ履歴を整理したイメージ

これにより、対応漏れや二重対応を防ぎやすくなります。また、過去の問い合わせ内容をナレッジとして蓄積しておけば、似た問い合わせが発生した際に、過去の対応例を参考にしやすくなります。

問い合わせ対応は、スピードだけでなく正確性も重要です。AIで履歴を整理することで、担当者が状況を理解する時間を短縮しながら、より丁寧な対応につなげられます。

AI活用例③：顧客データ・案件データの分析

3つ目の活用例は、顧客データや案件データの分析です。

kintoneに顧客情報や案件情報を蓄積していても、データを見返す機会が少なければ、営業活動の改善にはつながりにくくなります。AIを活用すれば、案件一覧や活動履歴から傾向を読み取り、失注理由や案件の停滞、対応漏れなどの改善点を見つけやすくなります。

これにより、担当者の経験や感覚だけに頼らず、蓄積したデータをもとに営業活動を見直せるようになります。

AIで案件の傾向や課題を分析する

kintoneに案件データが蓄積されている場合、AIを使って案件の傾向を確認できます。

たとえば、「受注しやすい業種や企業規模」、「失注が多い理由」、「商談が停滞しやすいフェーズ」ような傾向を把握する際に役立ちます。

▼AIによる案件傾向の分析イメージ

これらを人の手で分析する場合、案件一覧を確認し、条件を絞り込んだうえで、グラフや集計結果から傾向を読み取る必要があります。

AIを活用すれば、「失注案件に共通する傾向を教えてください」や「今月停滞している案件の特徴を整理してください」といった質問から、営業活動を見直すためのヒントを得やすくなります。

営業会議の準備や、受注率を高めるための改善施策を検討する際にも役立つでしょう。

「レコード一覧分析AI」で営業活動の改善ポイントを可視化する

kintoneの「レコード一覧分析AI」を活用すれば、案件情報や活動履歴をもとに、営業活動の課題や改善ポイントを分析できます。

たとえば、受注率が低い原因が「初回対応の遅れ」なのか、「見積提出後のフォロー不足」なのかによって、必要な改善策は異なります。kintoneに案件のステータスや活動履歴が蓄積されていれば、「どの段階で案件が停滞しているのか」「失注案件にどのような傾向があるのか」を分析しやすくなります。

▼レコード一覧分析AIによる案件の停滞ポイントの分析

営業活動を改善するには、担当者の経験や感覚だけでなく、蓄積したデータから課題を把握することが重要です。

レコード一覧分析AIを活用することで、チーム内で課題の共通認識を持ち、次の改善アクションを検討しやすくなります。

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「レコード一覧分析AI」で優先して対応すべき顧客を抽出する

CRMでは、すべての顧客へ同じタイミングで対応するのは現実的ではありません。限られた時間で成果を高めるには、優先して対応すべき顧客を見極めることが重要です。

「レコード一覧分析AI」を活用すれば、kintone上の顧客情報や案件情報から、対応優先度を検討するための材料を得やすくなります。

たとえば、次のような顧客を抽出できます。

• 長期間フォローされていない見込み顧客

• 契約更新時期が近い顧客

• 問い合わせ頻度が増えている顧客

▼レコード一覧分析AIによる対応優先度の分析

これにより、対応漏れを防ぎながら、営業活動の優先順位をつけやすくなります。

kintoneのCRMでAIを使う際の注意点

kintoneのCRMでAIを活用する際は、便利さだけでなく運用面にも注意が必要です。

AIは顧客管理を効率化する有効な手段ですが、蓄積されるデータの品質や運用ルールが整っていなければ、期待した効果を得にくくなります。

AIに任せる業務と人が判断する業務を分ける

AIに任せる業務と、人が判断する業務は明確に分ける必要があります。

AIが得意なのは、情報の検索や要約、傾向分析、候補の抽出などです。一方で、契約条件の判断、顧客への正式回答、重要な提案方針の決定などは、人が責任を持って確認する必要があります。

たとえば、AIが商談履歴を要約しても、その内容が必ず正しいとは限りません。金額や納期、契約条件、顧客の意図など、重要な情報は担当者が原文を確認したうえで判断することが大切です。

AIは「判断を代行するもの」ではなく、「判断に必要な情報を整理するもの」と考えると、現場でも活用しやすくなります。

継続的にデータを蓄積・改善する

AI活用の効果は、kintoneに蓄積されているデータの質に左右されます。

顧客名の表記が統一されていなかったり、商談履歴の記録内容が担当者ごとに異なったりすると、AIから期待する回答を得にくくなります。そのため、CRMとしてkintoneを活用する場合は、入力項目や記録ルールを整えることが重要です。

たとえば、次のような工夫が有効です。

• 顧客名や業種の入力ルールを統一する

• 商談フェーズをドロップダウンやラジオボタンにする

• 失注理由を選択式と自由記述に分ける

• 問い合わせ種別を分類できるようにする

AI活用は、一度設定して終わりではありません。

運用しながら不足している項目や使われていない項目を見直し、継続的に改善することが大切です。

現場に定着する運用ルールを整備する

AIを活用したCRMを定着させるには、現場が無理なく使える運用ルールを整える必要があります。

どれだけ高機能な仕組みを作っても、入力項目が多すぎたり、操作が複雑だったりすると、営業担当者や問い合わせ対応者に使われなくなる可能性があります。必要なデータが蓄積されなければ、AIによる検索や分析も十分に活用できません。

そのため、最初から完璧なCRMを作るのではなく、顧客対応や営業活動で使用頻度の高い情報から管理することが大切です。

運用が定着した後に、分析やAI活用に必要な項目を追加することで、現場の負担を抑えながら段階的に改善を進められます。

まとめ

いかがでしたでしょうか？

kintoneは、顧客情報や案件情報を一元管理できるため、CRMとして活用しやすいツールです。さらにAIを組み合わせることで、顧客管理における検索・要約・分析を効率化できます。

営業担当者は情報を探す時間を減らし、顧客対応や提案活動に集中しやすくなります。また、管理者は案件の傾向や対応漏れを把握し、チーム全体の営業活動を見直しやすくなるでしょう。

一方で、AIを効果的に活用するには、kintoneのアプリ設計や入力ルールを整えることが欠かせません。AIに任せる業務と人が判断する業務を分け、現場が無理なく続けられる運用方法を考えることが重要です。

kintoneのCRMでAIを活用する際は、「どの情報を蓄積するのか」「どの場面でAIを使うのか」「誰が結果を確認するのか」を整理し、自社の営業フローに合った仕組みを設計していきましょう。

kintoneのCRM・AI活用はルーブピークへ

kintoneのCRMでAIを活用することで、顧客情報や対応履歴の検索、商談メモの要約、案件データの分析など、顧客管理にかかるさまざまな業務を効率化できます。

一方で、AIを効果的に活用するには、前提となるアプリ設計や入力ルール、運用フローの整備が欠かせません。

Lubepeak株式会社では、kintoneを活用したCRMの設計・構築から、現場への定着支援、AI活用を見据えた運用ルールの整備まで一貫してサポートしています。

kintoneでのCRM構築やAI活用でお悩みの方は、ぜひお気軽にご相談ください。