営業AI活用の開発会社は、営業業務の理解、データ連携、実績の3点で比べると選びやすくなります。残りの観点は、後半の「営業AI活用のパートナー選びで確認すべきポイント」で扱います。
導入効果は、営業データを整え、人が確認しながら安全に運用できる仕組みまで設計できるかで決まります。株式会社riplaを最初に、営業AIの開発・導入支援を確認できる5社を加えた計6社を紹介します。
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営業におけるAI活用でパートナー選びが重要な理由
営業部門では、商談後の議事録やSFA入力、提案資料の作成に多くの時間がかかります。ただし、営業AIは、チャットボットを導入しただけでは成果につながりにくいものです。そのため、顧客情報や商談履歴、商品資料などを適切につなぎ、受注・失注の理由も含めて、営業担当者が使う画面や承認ルールへ落とし込む必要があります。
特にSFAの入力が不十分な企業では、AIを使う前にデータを整える必要があります。
営業業務の理解と要件への変換力
発注先を選ぶときに見たいのは、AIのモデル名よりも、営業プロセスを理解したうえで要件を切り分ける力です。
たとえば、商談録音から議事録を作る場合は、要約だけで終わらせず、BANT情報・顧客の懸念・競合名・次回アクションの保存先まで決めておきます。
営業責任者、現場担当者、情報システム部門の意見をまとめられる会社であれば、導入後の手戻りを減らせます。
データ連携と人の承認フロー
見積書や顧客向けメールをAIが自動送信する設計は便利です。ただし、誤った情報がそのまま外部へ出るリスクがあります。そのため、最初は「Suggest（提案）→Draft（起案）→Approve（人間承認）→Commit（確定）」の順に権限を分けておく必要があります。
さらに、AIが確定操作を実行できる範囲も限定しておきます。Salesforceなど既存CRMとの連携実績は、提案段階で確かめておきたい点です。
アクセス権限やログ保存、モデルへ入力したデータの扱いも、確認しておく必要があります。
株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫の支援
riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援できる企業です。IT事業会社として社内DXを推進してきた経験を活かし、ビジネスへの成果創出とシステムの定着支援に強みがあります。
営業・顧客・生産・販売管理など、幅広い基幹システムの構築・導入実績があり、企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。
特徴と強み
営業部門のAI活用では、文字起こしや生成AIの導入だけでなく、既存の業務フローを見直して「どこまで自動化し、どこを人が判断するか」を決めることが欠かせません。
riplaは、業務課題の整理から要件設計、開発、導入後の定着支援まで、一つの流れで相談できる会社です。
SFAの入力項目を整理し、AIが作った下書きを担当者が承認する運用から始めたい企業に適しています。
得意領域・実績
営業・顧客・生産・販売管理などの基幹領域をまたぐ業務では、営業部だけを改善すると、データが部門ごとに分断されてしまいます。
riplaは事業会社として社内DXを推進した経験を踏まえ、経営上の成果と現場での使いやすさを両立する設計を目指します。
営業AIを小さく試しながら、将来的に顧客管理や販売管理まで連携したい企業は、最初の相談先として検討しやすい選択肢です。
NTTデータ｜大規模なデータ基盤とAIエージェントの活用
NTTデータは、AIやデータ活用のコンサルティングから基盤構築、実行支援までを提供する大手ITサービス企業です。公式サイトでは、営業業務に特化したAIエージェント活用を実現する「LITRON Sales」が紹介されています。
また、生成AIを使った法人営業の提案業務支援も紹介されています（出典: NTTデータ「生成AI」、2026年確認）。
特徴と強み
営業部門だけでなく、顧客情報、財務情報、交渉履歴など複数のデータを組み合わせた提案支援を検討できる点が強みです。
NTTデータは、生成AIを用いて顧客の業界動向や課題を推定し、提案候補を提示する取り組みを公開しています。
データガバナンスやセキュリティ、既存基幹システムとの接続を含む大規模な改革を進めたい企業と、相性がよいといえます。
得意領域・実績
太陽光発電の設置・販売事業者を対象に、提案書作成の自動化を試した事例があります。AIエージェントによるインサイドセールス代行のPoCで、実現性と期待効果を確認しています。出典はNTTデータ「生成AIを活用した営業生産性向上PoC」です（2025年）。
営業プロセス全体を再設計したい大企業や、AIガバナンスを重視する金融・公共系企業が検討しやすい会社です。
日本ビジネスシステムズ株式会社｜CRMと会議記録をつなぐSales AIgent
日本ビジネスシステムズ株式会社（JBS）は、企業向けのクラウド・システム導入支援を行う会社です。営業特化型AIソリューション「Sales AIgent」を企画・提供しています。
公式には、商談準備から会議後の振り返り、次のアクションまで支援すると案内されています（出典: JBS「Sales AIgent」、2026年確認）。
特徴と強み
Sales AIgentでは、顧客企業の情報収集、提案の方向性整理、議事録作成が想定されています。SFA・CRMへの登録支援や、振り返りと次のアクションの生成も、その範囲に入ります。
営業担当者の記録作業を減らしながら、商談の準備とフォローをそろえたい企業に適しています。
営業会議の進捗や売上見込みをまとめる場合にも、CRMや会議記録の蓄積が役立ちます。
得意領域・実績
商談前・商談中・商談後の時系列に沿って、AIの支援箇所を設計しやすい点が特徴です。また、AIが顧客発言からリスクやチャンスを検知し、対応策を会議で決める構想も示されています。
Microsoft 365やCRMなど、企業内のクラウド環境で営業の状況を把握したい場合に候補となります。機能の提供時期と価格は、公式情報の最新版を確かめてから、見積もりを依頼する流れになります。
株式会社DiaL Shift｜音声AIによるインサイドセールスの自動化
株式会社DiaL Shiftは、インサイドセールスを中心とした営業業務の自動化を支援するスタートアップです。自社開発のAIツールと、営業ノウハウを持つチームを組み合わせています。
音声AIの開発力も活かして、サービスを提供しています（出典: DiaL Shift公式サイト、2026年確認）。
特徴と強み
AIコールシステムでは、商材や顧客、既存の営業トークをもとに専用AIを構築し、人の声で自然な会話を行う仕組みが紹介されています。
電話営業、リード掘り起こし、予約やアポイントのリマインドなど、繰り返し発生する音声業務を対象にしやすいサービスです。
営業担当者を増やさずに接触量を増やしたい企業は、AIが対応する範囲と、人が引き継ぐ条件を先に決めておく必要があります。
得意領域・実績
公式サイトでは、コールシフトをAIと人の協働による商談創出支援サービスとして案内しています。AIが架電データを分析・改善し、プロフェッショナルチームがアポイント獲得を支援すると説明しています。
音声AIを中心にBtoB営業やBtoCの電話業務を自動化したい企業に向いています。導入期間は、顧客ごとのAI構築を含めて1〜1.5か月程度と案内されていますが、業務内容や連携範囲で変わるため、個別確認が必要です。
株式会社PKSHA Technology｜営業資料と社内ナレッジのAI検索
PKSHA Technologyは、アルゴリズムを基にしたAIソリューションとAI SaaSを提供する企業です。営業・営業支援部門向けには、「PKSHA AI ヘルプデスク」が案内されています。
商品情報や営業資料を生成AIで検索し、ナレッジの蓄積や作成を支援します。出典はPKSHA Technology「生成AIで営業支援DXを実現」です（2026年確認）。
特徴と強み
営業担当者が「この商品資料はどこにあるか」「この条件で使える導入事例は何か」と探す時間を減らし、質問への回答をナレッジとして蓄積できます。
資料をAIに読み込ませるだけでなく、権限や更新日、根拠文書へのリンクを設計しておく必要があります。さらに、回答できない場合の有人への引き継ぎも、あらかじめ決めておくことが大切です。
営業教育や問い合わせ対応まで含めて、ナレッジの扱いを整えたい企業に適しています。
得意領域・実績
PKSHA AI ヘルプデスクは、問い合わせ対応や資料検索など、営業支援部門の「探す作業」を減らす用途で検討できます。公式サイトでは、銀行業界でのAI SaaS導入実績が47行を突破したことも紹介されています。ただし、これは営業AIだけの導入社数ではありません（出典: PKSHA Technology公式サイト、2026年確認）。
自社の営業資料、商品仕様、過去提案書をまとめて検索したい企業は、対象範囲を明確にしてから相談するとよいです。
株式会社Sales Marker｜インテントデータによるアプローチ先の絞り込み
株式会社Sales Markerは、企業の営業・マーケティング活動を支援するセールスインテリジェンス企業です。公式情報では、複数のAIサービスや情報ソースを統合する方針が示されています。
成長戦略の立案から実行まで一貫して支援するとしています（出典: Sales Marker公式サイト、2026年確認）。
特徴と強み
Sales Markerの代表的な考え方は、企業が自社の課題やサービスに関心を持っている兆候、いわゆるインテントを捉えてアプローチすることです。
広告・フォーム・電話・メールなど、複数の接点を組み合わせ、見込み客の優先順位付けとアカウント攻略を支援します。
無差別な架電や一斉メールを減らし、営業リソースを関心の高い企業へ寄せたい場合に検討しやすい会社です。
得意領域・実績
Sales Marker公式サイトでは、インテントセールスと自立型AIを組み合わせる方向性が示されています。アポ獲得からアカウント攻略まで、営業活動全体を支援するとしています。
また、同社の公開情報として、約2年で導入企業数が累計500社を超えたとする発表もあります。出典はSales Marker公式サイトおよび決算資料です（2025年確認）。
利用を検討する際に確かめたいのは、インテントデータの対象範囲、既存CRMとの連携、営業担当者が取るべき行動です。
営業AI活用のパートナー選びで確認すべきポイント
6社は、それぞれ得意な業務や連携範囲が異なります。最初に解決したい業務は、大規模な基幹連携、営業プロセス、音声業務、資料検索、見込み客の発掘から選びます。そのうえで、得意領域と必要な連携を照らし合わせて比べる必要があります。
- 業務の対象：最初に解決したい業務と、会社ごとの得意領域
- 連携の範囲：既存のCRMやSFAとつなぐデータの範囲
- 責任の分担：発注前に決めておくべき、AIの提案と人の承認の範囲
実績の見方：導入社数より自社との類似性
導入社数が多くても、自社で成果が出るとは限りません。営業人数や商談の長さ、商材の専門性が近い事例を探し、BtoBかBtoCかの違いも合わせて見ておきます。
加えて、利用中のCRMや扱う個人情報の種類も、自社と照らし合わせておきます。可能であれば、PoCで「商談後の入力時間」「AI要約の修正率」「次回アクションの実行率」「商談化率」を測り、導入前後を比べます。
技術力と連携範囲の確認
提案の段階では、利用する大規模言語モデルやRAGの構成を確かめておきます。そのうえで、検索対象のデータや個人情報のマスキングを見て、権限管理とログの保存期間も確認します。
SFAに未入力や重複、古い案件が多い場合は、AIの精度を上げる前に、データクレンジングの計画を立てる必要があります。
PoCでは、AIが答えられない場合に「分からない」と返せるか、根拠資料を表示できるかを評価します。さらに、担当者が直した内容を学習や改善に反映できるかも見ておきます。
伴走体制と契約条件の確認
AI開発は、要件が進むほど追加仕様が見つかりやすい領域です。そのため、開発を段階ごとに分けたうえで、各段階で何を納めるか、どの条件で中止するかを決めておきます。
段階の流れは、現状分析から、PoC、本開発、運用改善までです。
契約では、準委任か請負かを書面で確かめます。そのうえで、成果物の著作権・学習データ・プロンプト・ソースコードの帰属を確認し、再利用条件や障害対応、モデル変更時の費用も書面に残します。
よくある質問
営業AIは、導入目的と人の確認範囲を先に決めておくと、失敗しにくくなります。発注前によく寄せられる疑問に、順に答えます。
営業AIの開発費用はどれくらいですか？
費用は、既製SaaSの月額利用から、個別開発の数百万円以上まで幅があります。
議事録の要約だけなら小規模に始めやすい一方で、CRM連携や権限管理を加えると工数が増えます。予測モデルや外部データ連携、運用監視まで含めると、さらに工数がかさみます。
まず対象業務を一つに絞ったPoCで、削減できた時間や商談化率などの効果を測ります。そのうえで、本開発に進むかを判断します。
SFAのデータが汚くてもAIを導入できますか？
導入はできますが、いきなり予測や自動化を始めるのは危険です。まず、重複顧客、空欄の失注理由、担当者ごとに異なる案件ステージを洗い出します。そのうえで、必須項目と入力ルールを整えます。
過去データをすべて完璧にするより、まず現在進行中の案件と新規商談から入力の質をそろえ、AIの回答に根拠を表示させます。
商談録音を顧客に断られないためにはどうすればよいですか？
録音の前に、議事録作成と社内ナレッジ共有に使うことを、顧客に伝えます。
保存期間や閲覧者、削除方法も説明しておきます。顧客が拒否した場合は、録音をやめて手入力へ切り替えます。
AIの精度を理由に同意を省かず、個人情報や機密情報の扱いとあわせて、社内規程を整えておくことが大切です。
まとめ｜営業AI活用の小さな開始と定着
営業AIは、時間を奪っている作業から始めると、効果を測りやすくなります。
対象には、議事録やSFA入力、資料検索があります。ほかに、メール作成、見込み客の優先順位付け、電話業務もあります。
営業担当者の判断をAIに置き換えるより、提案と起案をAIに任せ、承認と顧客との関係づくりを人が担う設計が基本です。
会社を選ぶときは、まず営業業務への理解と既存システムとの連携を確かめます。そのうえで、データ整備、セキュリティ、導入後の伴走を見て、契約と知財の条件も確認します。
小規模なPoCでは、録音・文字起こし、商談分析、SFA入力の順に段階を分けます。
検証期間と判断基準を置くと、現場の抵抗感を抑えながら進められます。
6社の得意領域を比べ、自社の最初の課題に合うパートナーへ相談することが、営業AIを使われる仕組みに変える第一歩です。
参考にした公開情報：NTTデータ「生成AI」、NTTデータ「LITRON Sales」、日本ビジネスシステムズ株式会社「Sales AIgent」。
DiaL Shift公式サイト、PKSHA Technology「生成AIで営業支援DXを実現」を参照しています。
Sales Marker公式サイトも参照しています（いずれも2026年8月3日確認）。
会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。