営業におけるAI活用でおすすめの開発会社/ベンダー6選と選び方

営業におけるAI活用でおすすめの開発会社・ベンダーは、業務整理から既存SFAとの連携、現場定着まで支援できる会社です。AIの機能数だけでなく、営業データを整え、人が確認して安全に運用できる仕組みまで設計できるかで導入効果が決まります。

営業部門では、商談後の議事録やSFA入力、提案資料の作成、見込み客の優先順位付けに多くの時間がかかります。本記事では、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。会社選びの基準、SaaSとカスタム開発の違い、失敗しにくい導入手順、AI依存を防ぐ運用ルールまで、発注前に確認したい内容を整理します。

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AIは、チャットボットを導入するだけで成果が出るものではありません。顧客情報、商談履歴、受注・失注理由、商品資料などを適切につなぎ、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の前にデータ整備が必要です。

確認したいのは、AIのモデル名ではなく、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でも、単なる要約ではなく、BANT情報、顧客の懸念、競合名、次回アクションをどの項目へ保存するかまで決めます。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。

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が、誤情報がそのまま外部へ出るリスクがあります。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、AIが確定操作を実行できる範囲を限定します。Salesforceなど既存CRMとの連携実績、アクセス権限、ログ保存、モデルへ入力したデータの扱いも、提案段階で確認することが重要です。

株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援

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。

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」を定義することが欠かせません。riplaは、業務課題の整理、システム要件の設計、開発、導入後の定着支援までを一つの流れで相談しやすい会社です。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。

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、営業部だけ最適化するとデータが分断されます。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エージェントを活用

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」や、生成AIを使った法人営業の提案業務支援が紹介されています（出典: NTTデータ「生成AI」、2026年確認）。

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、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あります。

太陽光発電の設置・販売事業者に対して、提案書作成の自動化やAIエージェントによるインサイドセールス代行のPoCを行い、実現性と期待効果を確認した事例が公式に掲載されています（出典: NTTデータ「生成AIを活用した営業生産性向上PoC」、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・公共系企業に向いています。

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、商談準備から会議後の振り返り、次のアクションまで営業活動全体を支援すると公式に案内しています（出典: JBS「Sales AIgent」、2026年確認）。

Sales AIgentでは、顧客企業に関する情報収集、提案の方向性整理、議事録作成、SFA・CRM登録支援、振り返りや次のアクション生成が想定されています。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標準化したい企業に適しています。営業会議のために進捗や売上見込みをまとめる場合も、CRMや会議記録を蓄積する設計が役立ちます。

商談前・商談中・商談後という営業の時系列に沿ってAIの支援箇所を設計しやすい点が特徴です。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を活用して営業の見える化を進めたい場合に候補となります。なお、機能の提供時期や価格は公式情報の最新版を確認してから見積もりを依頼します。

株式会社DiaL Shift｜音声AIでインサイドセールスを自動化

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、営業ノウハウを持つプロフェッショナルチーム、音声AIの開発力を組み合わせ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）。

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接触量を増やしたい企業では、AIが対応する範囲と、人が引き継ぐ条件を先に決めます。

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、AIが架電データを分析・改善しながら、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をAI検索

PKSHA Technologyは、アルゴリズムを軸に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、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する「PKSHA AI ヘルプデスク」が案内されています（出典: PKSHA Technology「生成AIで営業支援DXを実現」、2026年確認）。

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、更新日、根拠文書へのリンク、回答できない場合の有人引き継ぎを設計することが重要です。営業教育や問い合わせ対応を含むナレッジマネジメントを整えたい企業に適しています。

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が、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、過去提案書を一つの検索体験へまとめたい企業は、対象範囲を明確にして相談します。

株式会社Sales Marker｜インテントデータでアプローチ先を最適化

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し、成長戦略の立案から実行まで一貫して支援する方針が示されています（出典: Sales Marker公式サイト、2026年確認）。

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。

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、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方向性が示されています。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: Sales Marker公式サイトおよび決算資料、2025年確認）。利用を検討する際は、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アクションまで確認します。

営業AI活用のパートナー選びで確認すべきポイント

6社は同じ営業AI会社ではありません。基幹システムまで含む大規模開発、営業プロセス全体の標準化、音声業務の自動化、社内資料の検索、見込み客の発掘など、得意領域が異なります。自社の最初の課題を一つに絞り、必要な連携と責任範囲を明確にして比較します。

導入社数の多さだけでは、自社で成果が出るとは限りません。営業人数、商談の長さ、商材の専門性、BtoB・BtoCの違い、利用中のCRM、扱う個人情報の種類が近い事例を確認します。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。

提案時には、利用する大規模言語モデル、検索対象のデータ、RAGの構成、個人情報のマスキング、権限管理、ログの保存期間を確認します。SFAが未入力・重複・古い案件だらけの場合は、AIの精度向上より先にデータクレンジングの計画を作ります。PoCでは、AIが答えられない場合に「分からない」と返すこと、根拠資料を表示すること、担当者が修正した内容を学習・改善へ反映することも評価します。

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。最初から全機能を固定するのではなく、現状分析、PoC、本開発、運用改善の多段階で契約し、各段階の成果物と中止条件を定義します。準委任か請負か、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、再利用条件、障害対応、モデル変更時の費用まで書面で確認します。

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ると失敗しにくくなります。ここでは、発注前によくある疑問へ直接回答します。

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、CRM連携、権限管理、予測モデル、外部データ連携、運用監視まで含めると工数が増えます。まず対象業務を一つに絞ったPoCで、削減時間や商談化率などの効果を測定してから本開発を判断します。

導入できますが、いきなり予測や自動化を始めるのは危険です。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、必須項目と入力ルールを整理します。過去データをすべて完璧にするのではなく、まず現在進行中の案件と新規商談から入力品質をそろえ、AIの回答に根拠を表示させます。

録音前に、正確な議事録作成と社内ナレッジ共有のために利用すること、保存期間、閲覧者、削除方法を伝えます。顧客が拒否した場合は録音しない、または手入力へ切り替えるルールを用意します。AIの精度を理由に同意を省略せず、個人情報や機密情報の取り扱いと合わせて社内規程を整えることが大切です。

まとめ｜営業におけるAI活用は小さく始めて定着させる

営業におけるAI活用は、議事録、SFA入力、資料検索、メール作成、見込み客の優先順位付け、電話業務など、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。AIに営業担当者の判断を置き換えさせるのではなく、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、営業業務への理解、既存システムとの連携、データ整備、セキュリティ、導入後の伴走、契約と知財の条件を確認します。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、1〜2週間、3〜4週間、5〜8週間というように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やすくなります。6社の得意領域を比較し、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」、Sales Marker公式サイト（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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執筆者プロフィール

張田谷凌央

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。