kintoneのSFAでのAI活用例3選｜生成AIで営業活動を効率化する方法

• 社外の人とのやり取りが増える中で、メールとExcelだけでは最新情報を追いきれない

• 担当者が変わるたびに、過去の商談履歴や案件状況の整理に時間がかかっている

• 同じ質問や確認が何度も繰り返され、営業活動にかける時間が圧迫されている

―――営業活動を進める中で、このようなお悩みはありませんか？

営業活動では、顧客情報、案件情報、商談履歴、営業日報、メール内容、提案資料など、多くの情報を扱います。

これらの情報が担当者ごとに分散していると、案件状況の確認や引き継ぎに時間がかかり、営業活動のスピードが落ちてしまうことがあります。また、情報が整理されていない状態では、過去の対応履歴を探すだけでも手間がかかり、提案準備や顧客対応に十分な時間を割けなくなるケースも少なくありません。

このような課題に対して、kintone（キントーン）を「SFA（営業支援システム）」として活用すれば、営業活動で重要な顧客情報や案件情報を一元管理できます。

さらに「生成AI」を組み合わせることで、kintoneに蓄積された営業データを要約したり、停滞している案件を見つけたり、メール文や提案内容のたたき台を作成したりすることも可能になります。

そこで本記事では、kintoneのSFAで生成AIを活用するメリットや、営業活動に取り入れやすいAI活用例を3つ紹介します。

kintoneのSFAでAI活用が注目される理由

SFAとは、営業活動を支援する仕組みのことです。顧客情報、案件状況、商談履歴、次回アクション、受注見込みなどを管理し、営業活動を見える化する役割があります。

kintoneは、自社の営業フローに合わせて顧客管理アプリや案件管理アプリ、活動履歴アプリなどを作成できるため、SFAとして活用しやすいツールです。

一方で、営業情報が蓄積されるほど、次のような課題も出てきます。

• 商談履歴が長くなり、要点を確認するのに時間がかかる

• 営業日報を読むマネージャーの負担が大きい

• 案件数が増えると、停滞案件を見落としやすい

• 過去の提案内容や対応履歴を探すのに時間がかかる

• フォローメールや報告文の作成が担当者任せになる

kintoneのSFAで「AI活用」が注目されている理由は、こうした営業情報を「蓄積するだけ」ではなく「活用する」段階へ進めやすくなるためです。

例えば、商談履歴をAIで短く要約すれば、マネージャーはすべての記録を読み込まなくても状況を把握しやすくなります。また、案件情報をもとに「次に確認すべきこと」や「フォローが必要な案件」を整理すれば、営業担当者の行動判断にも活用できます。

このように、kintoneに集まった営業データをAIで整理・活用できるようになることで、SFAに蓄積された情報を日々の営業活動へ活かしやすくなります。

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kintoneのSFAでAIを活用するメリット

kintoneのSFAでAIを活用するメリットは、営業活動にかかる事務作業を減らし、判断や提案に使う時間を増やせることです。

営業活動では、顧客との対話や提案そのものだけでなく、記録、報告、確認、資料作成などの周辺業務も多く発生します。

これらは営業活動を進めるうえで重要な業務ですが、時間がかかりすぎると、本来注力すべき商談準備や顧客フォローに十分な時間を使えなくなってしまいます。

例えばAIを活用すると、次のような効果が期待できます。

• 商談履歴や日報の要点を短時間で把握できる

• 報告文やメール文の作成時間を削減できる

• 案件状況をもとに優先順位を整理しやすくなる

• 担当者ごとの記録や文章のばらつきを抑えやすくなる

• 営業ナレッジをチーム内で共有しやすくなる

特に、kintone上でAIを使える状態にすると、営業担当者が別のAIツールへ情報をコピーして貼り付ける手間を減らせます。

案件管理アプリや商談履歴アプリに登録された情報をもとに要約や文章生成を行えるため、日々の営業フローにAIを組み込みやすくなる点も大きなメリットです。

このように、kintoneのSFAにAIを組み合わせることで、営業情報の入力・確認・活用までの流れを効率化し、営業担当者と管理者の両方が本来の業務に集中しやすくなります。

AI活用例①：商談履歴・営業日報の要約

kintoneのSFAで取り入れやすいAI活用例の一つが、商談履歴や営業日報の要約です。

営業活動では、商談後に「何を話したか」「顧客の課題は何か」「次回までに何を準備するか」を記録することが重要です。しかし、記録量が増えるほど、後から読み返す負担も大きくなります。

AIを使って要点を整理すれば、営業担当者、マネージャー、引き継ぎ担当者が短時間で状況を把握しやすくなります。

AIで商談内容を自動要約する

商談履歴の要約では、kintoneに登録された商談メモや議事録をもとに、AIが重要なポイントを整理します。

例えば、商談後に営業担当者が以下のような内容を入力したとします。

• 顧客が抱えている課題

• 提案内容

• 顧客の反応

• 次回までの宿題

• 次回商談予定日

この情報をAIで要約すれば、長文の商談メモから「決定事項」「顧客課題」「次回アクション」などを整理できます。

▼商談メモをAIで要約した例（Smart at AI）

これにより、マネージャーはすべての商談履歴を細かく読まなくても、重要な案件の状況を把握しやすくなります。また、担当変更が発生した場合も、過去の商談内容を短時間で確認できるため、引き継ぎの負担を減らせます。

ただし、営業活動では、顧客との会話の流れや温度感も重要です。AI要約だけに頼るのではなく、原文の商談履歴も残しておくことで、必要に応じて詳細を確認できる状態にしておくと安心です。

営業日報を要約・整形し、確認しやすくする

営業担当者にとって、日報は活動を振り返り、チームへ共有するために重要な業務です。しかし、毎日文章を整えて報告するのは負担になりやすく、入力が後回しになることもあります。

AIを活用すれば、商談履歴や案件情報をもとに、営業日報のたたき台を作成したり、入力された日報を読みやすい形式に整えたりできます。

例えば、kintoneに登録された訪問履歴、架電履歴、商談メモ、次回対応予定などをもとに、AIが次のような形式で日報を整理します。

• 本日の対応案件

• 商談で確認できた課題

• 進捗があった案件

• 次回対応が必要な案件

• 上司へ相談したい事項

▼活動履歴から営業日報をAIで生成した例（Smart at AI）

営業担当者は、AIが作成した内容を確認し、不足している情報や表現を修正するだけで日報を作成しやすくなります。

また、日報の形式が一定になることで、マネージャーも確認しやすくなります。担当者によって報告内容の粒度が大きく異なる状態を防ぎ、営業チーム全体の情報共有を整えることにもつながります。

AI活用例②：案件分析と営業アクションの提案

2つ目の活用例は、案件分析と営業アクションの提案です。

kintoneのSFAには、案件名、顧客名、担当者、商談フェーズ、受注予定日、見込み金額、受注確度、最終対応日などの情報を蓄積できます。

これらの情報をAIで整理すれば、営業担当者が次に取るべき行動を考えるための材料になります。

特に、案件数が増えてくると、担当者の感覚だけで優先順位を決めるのが難しくなります。AIを活用することで、対応漏れを防ぎ、営業活動の精度を高めやすくなります。

停滞案件を整理する

案件管理でよくある課題の一つが、停滞案件の見落としです。

例えば、次のような案件は注意が必要です。

• 最終対応日から一定期間が経過している

• 提案中のままステータスが更新されていない

• 受注予定日が近いのに次回アクションが登録されていない

kintoneの一覧や条件設定でも一定の抽出はできますが、AIを組み合わせることで、複数の情報をもとに「なぜ注意が必要なのか」まで整理しやすくなります。

例えば、案件情報と商談履歴をもとに、AIが「フォローが必要な理由」を文章で出力する運用も考えられます。

▼AIにより停滞案件を抽出・分析した例（Smart at AI）

単に「最終対応日が古い」と表示されるだけでなく、「前回商談で価格面の懸念が出ているが、その後のフォロー履歴がない」といった形で理由が整理されると、営業担当者は次の行動を判断しやすくなります。

優先的に対応すべき案件を整理する

AIは、優先的に対応すべき案件を考えるための補助にも活用できます。

営業現場では、すべての案件に同じ時間をかけることはできません。限られた時間の中で成果を高めるには、どの案件から対応するべきかを見極める必要があります。

kintoneに蓄積された情報をもとに、AIが次のような観点で案件を整理することができます。

• 商談フェーズ

• 関心度

• 過去のやり取り

• 受注予定日

• 見込み金額

例えば、「提案内容への反応がよく、次回商談日も決まっている案件」は優先度が高いと考えやすくなります。一方で、「見込み金額は大きいが、顧客の課題が明確になっていない案件」は、追加ヒアリングが必要な案件として整理できます。

▼受注確度の高い案件をAIにより分析した例（Smart at AI）

AIの分析結果を参考にすることで、営業担当者は感覚だけに頼らず、データをもとに優先順位を考えやすくなります。

次の営業アクションを提案する

AIは、案件情報をもとに次の営業アクションのたたき台を出すことにも活用できます。

例えば、商談履歴に「予算面で検討中」「他社サービスと比較中」「社内稟議に時間がかかっている」といった情報が登録されている場合、AIが次のようなアクション案を提示できます。

• 費用対効果を整理した資料を送付する

• 他社サービスとの違いを比較した資料を作成する

• 社内稟議で使いやすい提案書の要点をまとめる

• 次回商談で確認すべき質問項目を整理する

▼AIにより営業アクションの提案を作成した例（Smart at AI）

営業担当者は、AIが出した案をそのまま使うのではなく、顧客の状況に合わせて内容を調整します。

これにより、経験の浅い担当者でも次の行動を考えやすくなり、営業活動の属人化を抑えることにつながります。

AI活用例③：メール・提案資料作成の効率化

3つ目の活用例は、メールや提案資料作成の効率化です。

営業活動では、商談後のフォローメール、日程調整メール、提案書のたたき台、社内共有用の報告文など、文章作成の機会が多くあります。文章作成に時間がかかると、顧客対応のスピードが落ちることがあります。

AIを活用すれば、kintoneに蓄積された顧客情報や商談履歴をもとに、文章のたたき台を作成できます。

フォローメールを自動生成する

商談後のフォローメールは、顧客との関係を継続するうえで重要です。

しかし、毎回ゼロから文面を作成していると、営業担当者の負担が大きくなります。また、担当者によって文章の丁寧さや情報の抜け漏れに差が出ることもあります。

AIを活用すれば、商談履歴や次回アクションをもとに、フォローメールのたたき台を作成できます。

例えば、AIが次の内容を含むメール案を作成します。

• 商談のお礼

• 商談で確認した課題

• 提案内容の要点

• 次回までに対応すること

• 次回打ち合わせ日程の確認

営業担当者は、AIが作成した文面を確認し、顧客ごとの温度感や関係性に合わせて修正します。

▼AIによりフォローメールを作成した例（Smart at AI）

この運用により、メール作成の時間を減らしながら、返信内容の品質を一定に保ちやすくなります。

特に新人営業や異動直後の担当者にとっては、過去の対応履歴を踏まえた文章を作成しやすくなる点もメリットです。

提案内容のたたき台を作成する

AIは、提案資料の作成準備にも活用できます。

提案資料を作成する際には、顧客の課題、現状の業務フロー、提案内容、導入後の効果、懸念点への回答などを整理する必要があります。これらを毎回ゼロから考えると、時間がかかります。

kintoneに商談履歴やヒアリング内容が蓄積されていれば、AIを使って提案内容のたたき台を作成できます。

例えば、以下のような項目を整理できます。

• 顧客が抱えている課題

• 現状の業務で発生している無駄

• 提案すべき改善案

• 導入後に期待できる効果

• 次回商談で確認すべき点

• 提案書に入れるべき論点

AIが作成した内容をもとに営業担当者が調整すれば、提案資料の作成スピードを高められます。

▼AIで商談内容から提案資料の構成案を生成した例（Smart at AI）

また、AIで作成した構成案をもとに、提案資料に入れる文章のたたき台を作成することも可能です。

ただし、提案資料は顧客ごとの状況や導入目的に合わせて調整する必要があります。そのため、AIが作成した内容をそのまま使うのではなく、営業担当者が内容を確認し、必要に応じて修正することが重要です。

kintoneのSFAでAIを活用する際の4つの注意点

kintoneのSFAでAIを活用する際は、便利さだけでなく、運用ルールもあわせて考える必要があります。

AIは営業活動の効率化に役立つ一方で、出力結果をそのまま使ってしまうと、誤った情報の共有や情報管理上のリスクにつながる可能性があります。特に営業情報には、顧客情報や商談内容、契約前の条件など、慎重に扱うべき情報が多く含まれます。

ここでは、AI活用時に押さえておきたい注意点を整理します。

注意点①：AIの判断を過信しない

AIの出力結果は、人が確認する前提で運用することが重要です。

AIは自然な文章を作成できますが、常に正しい判断をするわけではありません。入力された情報が不足していたり、過去のデータに偏りがあったりすると、実態とずれた要約や提案を出すことがあります。

例えば、AIが「受注確度が高い」と整理しても、実際には顧客側の予算承認が進んでいないケースもあります。また、メール文が自然に見えても、顧客との関係性に合わない表現になっている可能性もあります。

そのため、AIの役割は「判断の代行」ではなく「判断材料の整理」と考えるとよいでしょう。

最終的な営業判断や顧客への連絡内容は、営業担当者やマネージャーが確認する体制が必要です。

注意点②：入力データの品質を維持する

AIの出力精度は、kintoneに登録されているデータの品質に左右されます。

商談履歴が短すぎる、項目の入力ルールが統一されていない、ステータス更新が遅れているといった状態では、AIによる要約や分析の精度も下がりやすくなります。

例えば、同じ商談フェーズでも、担当者によって「提案中」「見積中」「検討中」の使い方がバラバラだと、案件分析の結果にもばらつきが出やすくなります。

AI活用を進める前に、次のような点を整理しておくことが大切です。

• 入力必須にする項目

• 商談履歴に記録する内容

• ステータスの定義

• 受注確度の判断基準

• 次回アクションの入力ルール

• AIに渡す情報と渡さない情報

AIを活用するほど、元データの整理が重要です。

まずはシンプルな入力ルールを決め、現場が無理なく続けられる形にすることが大切です。

注意点③：個人情報・機密情報の管理を徹底する

SFAには、顧客名、担当者名、商談内容、見積情報など、重要な情報が含まれます。

AIを活用する際は、どの情報をAIへ連携するのか、どの範囲のユーザーがAI機能を使えるのかを明確にする必要があります。

特に、次のような情報を扱う場合は注意が必要です。

• 個人情報

• 未公開の契約条件

• 見積金額や値引き条件

• 機密性の高い商談内容

AI連携サービスやプラグインを利用する場合は、利用規約、データの取り扱い、権限設定、ログ管理なども確認しておくと安心です。

また、kintone側でもアクセス権を適切に設定し、必要なユーザーだけが該当情報を閲覧・利用できる状態にしておくことが重要です。

注意点④：現場に定着する仕組みを作る

AI機能を導入しても、現場で使われなければ効果は出ません。

よくあるのは、AI機能を追加したものの、どの場面で使えばよいかわからず、結局一部の担当者しか使わなくなるケースです。

現場に定着させるためには、AIを使う場面を具体的に決めることが大切です。

例えば、次のような運用ルールが考えられます。

• 商談後は商談履歴を登録し、AIによる要約を確認する

• 営業日報はAIのたたき台をもとに作成する

• 最終対応日が一定期間を超えた案件は、AIで次回アクション案を作成する

• フォローメール送信前に、AIの文案を確認する

また、最初から多くの業務にAIを広げるのではなく、効果が見えやすい業務から始めることも重要です。

まずは商談履歴の要約や日報作成など、営業担当者の負担が大きい業務から試すと、現場でもメリットを感じやすくなります。

まとめ

いかがでしたでしょうか？

kintoneのSFAでAIを活用すると、営業情報をただ蓄積するだけでなく、商談履歴の要約や案件分析、フォローメールの作成など、日々の営業活動に活かしやすくなります。

一方で、AIは万能ではありません。

出力結果の確認や、kintoneに登録するデータの品質維持、個人情報・機密情報の管理を徹底することが重要です。

kintoneのSFAでAIを活用する際は、自社の営業フローに合わせて「どの情報を蓄積し、どの場面でAIを使い、誰が確認するのか」を整理したうえで設計しましょう。

まずは「商談履歴の要約」や「日報作成」など、効果が見えやすい業務から小さく試してみるのがおすすめです。

kintoneのSFA・AI活用はルーブピークへ

kintoneのSFAでAIを活用することで、商談履歴の要約や案件分析、フォローメールの作成など、営業活動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の特性を踏まえたSFA構築から、営業現場に定着しやすい運用設計、AI活用を見据えたデータ整理まで一貫してサポートしています。

kintoneでのSFA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。