営業のAIエージェント開発では、営業業務を理解し、既存のデータやCRMと安全につなげられる会社を選ぶことが大切です。
株式会社riplaを含む6社について、特徴と向いている企業、費用の目安、依頼先を選ぶ際の確認事項を並べて比べます。
AIシステム開発を依頼する会社の選び方やRFPの作り方については、無料ホワイトペーパー「AIシステム開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
営業のAIエージェント開発でパートナー選びが重要な理由
営業のAIエージェントは、顧客データや商談履歴、商品情報、社内規程、メールや会議の記録を使い、営業業務の一部を実行するシステムです。チャットで質問に答えるだけの仕組みとは異なり、顧客情報の検索や商談の要約から、次の行動の提案、CRMへの登録までを連続して支援できます。
開発会社には、モデルを選ぶ力に加えて、業務設計、データ連携、権限管理、運用後の改善まで考える力が求められます。
2026年の営業AIエージェントの動向
生成AIの活用は、文章を作る段階から、計画を立てて業務ツールを操作する段階へ広がっています。Gartnerは、タスク特化型AIエージェント搭載アプリが2026年末までに40％に達すると予測しています（Gartner「Emerging Tech」、2025年）。
営業では、見込み顧客の調査や商談前の企業分析が導入候補になります。このほか、議事録からのBANT情報の抽出、フォローメールの作成、失注理由の分類も候補に入ります。
営業のAIエージェントが自動化できる業務
営業のAIエージェントは、目標に必要な情報を集めて判断を助け、許可された範囲で作業を実行するソフトウェアです。たとえば、訪問予定の製造業の顧客について、過去の商談と最新ニュースを調べ、提案の論点をまとめるよう依頼できます。
また、CRMや社内文書を検索して報告を作ることも、承認済みの書式でメールを下書きさせることもできます。ただし、値引きや契約条件の変更、個人情報を含む外部送信には、人が確認する段階を設けます。
すべての操作を自動化するのではなく、どこまで任せるかを決めて進めます。さらに、どの作業を自動で進め、どこで担当者に引き継ぐかを業務フローに落とし込めるかも、会社選びの基準になります。
株式会社ripla｜コンサルから開発までの一気通貫の支援
株式会社riplaは、営業AIエージェントの企画から開発まで一貫して相談できるパートナーです。IT事業会社として社内DXを進めた経験を活かし、事業成果につながる設計と導入後の定着を支援します。
営業、顧客、生産、販売管理などの基幹システムを構築・導入してきた実績があります。その実績をもとに、企業ごとの業務要件に応じて対応します。
特徴と強み
riplaは、AIの導入そのものを目的とせず、営業現場で使われる業務システムとして設計します。
まず、CRMやSFA、メール、チャット、会議記録を整理して、回答に使う情報を定めます。そのうえで、社内検索、会議要約、次の行動の提案、入力自動化を優先順に開発できます。
得意領域・向いている企業
営業に加えて、顧客管理、販売管理、社内申請などとも連携したい企業に適しています。PoCで終わらせず、利用状況を見ながら本番へ移行したい場合にも相談できます。
導入目的や業務に合う形がまだ定まっていない企業や、既存システムを活かして段階的に導入したい企業は、業務整理から支援を受けると開発範囲を絞りやすくなります。
株式会社NTTデータ｜Smart AI AgentとLITRON Salesで営業業務を高度化
株式会社NTTデータは、大規模な企業システムの開発と生成AI活用を支援するITサービス企業です。複数AIを連携させる「Smart AI Agent」構想を掲げ、営業向けには「LITRON Sales」を提供して、営業活動の高度化と効率化を支援します。
特徴と強み
LITRON Salesは、営業の付随業務を自動化し、特化型エージェントで営業スキルを補うとともに、複数の入力情報を分析するサービスです。
NTTデータは、活用コンサルティングや実現性調査、PoCに加えて、導入後のデータ保護やアクセス管理まで支援します。閉域環境や既存アプリケーションも考慮できるため、大企業や規制の厳しい業界でも検討しやすい選択肢です。
得意領域・実績
NTTデータは、営業会議の議事録からBANTCなどを抽出し、営業支援システムを更新するサービスを発表しています。
2026年には自社を「クライアントゼロ」と呼び、Agentforce SalesやData 360による全社営業基盤の導入事例を公開しました。複数事業部にまたがる権限・データ連携を整え、全社で営業を変革したい企業に向いています。
アクセンチュア｜複数エージェントを組み合わせた営業変革
アクセンチュアは、経営・業務コンサルティングからシステム開発、運用までを支援するグローバル企業です。
営業では、AIによる分析やガイドに加えて、自律型エージェントを組み合わせる構想を示しています。その自律型エージェントは、案件推進や顧客維持に加えて、コンプライアンスやコスト削減も担います。
特徴と強み
「Trusted Agent Huddle」は、異なるシステム上のエージェントを安全に連携させる取り組みです。2025年の発表では、Adobe、AWS、Google Cloud、Microsoftとの相互運用を示しました。Oracle、Salesforce、SAP、ServiceNowも対象です。
また、エージェント間の協調を評価する機能についても説明しています。マーケティング、営業、顧客サービスをまたぐ顧客体験を設計したい企業に適しています。
得意領域・実績
Accentureの公式ページでは、金融機関のデジタル営業モデル再構築の事例を紹介しています。同ページでは、新規顧客が5年間で117％増加したと示しています（出典：Accenture「Reinvent Sales」）。
リード獲得から受注、顧客維持までの業務モデルを見直し、大規模に展開したい企業では、構想から実装まで支援できるかが選定の材料になります。
株式会社日立システムズ｜営業ドメイン知識を組み込んだアシスタントAI
株式会社日立システムズは、業種や業務に応じたシステム開発と運用を手がけています。2025年10月には、製造業向けに続くサービスとして、営業向けアシスタントAIの提供開始を発表しました。
このアシスタントAIは、Microsoft Azure OpenAI Serviceを使い、自社の実証で得た営業業務の利用例と専門知識を組み込んでいます。
特徴と強み
営業業務を社内で実証した知見を活かして、日常的な情報検索や提案準備を支援する構成になっています。
Azureを中心とするMicrosoft環境を使っている企業は、既存の認証やデータ基盤、セキュリティ方針との適合性を確認したうえで導入できます。営業で効果を確かめたあと、製造や保守などにも活用範囲を広げたい企業に向いています。
得意領域・実績
同社は、社内の営業知識と生成AIを組み合わせたアシスタントAIを提供しています。2025年8月に製造業向け、同年10月に営業向けの提供を開始したと公表しています（出典：株式会社日立システムズ「業種ナレッジを搭載したアシスタントAI」）。
検索や報告、提案準備から試し始め、効果を確かめながら対象業務を増やしたい企業に適しています。
Deloitte｜販売・マーケティング向けの機能別エージェントを展開
Deloitteは、監査、税務、コンサルティングなどを世界で提供するプロフェッショナルサービス企業です。
米国Deloitteは2025年に業務向けの「Zora AI」を発表しました。財務や人事、サプライチェーン、調達から、販売・マーケティングや顧客サービスへ機能を広げていく方針です。
特徴と強み
Zora AIは、業務ごとのエージェントが人や他のエージェントと連携する構想で、一つの万能なボットを前提にしていません。
営業では、見込み顧客の分析や提案準備、顧客対応、マーケティング施策を役割ごとに分け、統制を保ちながら自動化できます。業務の標準化や経営・リスク管理まで含めて変革を目指す企業に適しています。
得意領域・実績
公式発表では、Hewlett Packard Enterpriseが財務向けのZora AIで、財務諸表やシナリオ、競合・市場を分析する事例を紹介しています。
営業単独の小規模導入より、販売・マーケティングや顧客サービスを含む全社変革を計画する企業が相談の候補になります。海外拠点に共通の統制を求める場合や、多数の利用者へ展開する場合にも検討できます。
Salesforce｜CRMに接続したAgentforce Salesの提供
Salesforceは、CRMを中心に営業、マーケティング、サービスを支援するクラウド企業です。「Agentforce Sales」は、見込み顧客の調査、営業コーチング、案件整理、メール作成などをAIエージェントで支援します。
既存のSalesforce環境にある顧客情報を、業務の文脈として活かしやすい点が特徴です。
特徴と強み
CRM、顧客データ基盤、営業アプリを同じ基盤で運用していれば、エージェントが参照する情報と実行する操作を設計しやすくなります。CRMのデータ品質を整え、現場への定着も進めたい企業に向いています。
Salesforceの調査では、営業担当者の54％に利用経験がありました。2027年までの利用予定は約9割です（出典は「State of Sales Report 2026」、2025年8〜9月調査）。
得意領域・実績
Agentforce Sales Development Representativeや営業コーチ、見込み顧客の調査など、営業の各工程に沿った機能が用意されています。
導入前には、標準機能で対応できる範囲と、独自の承認手順や基幹システム連携として開発する範囲を分けて検討します。
Salesforceを中核に早く展開したい企業や、パートナーと一緒に自社データを整備したい企業に適しています。
営業のAIエージェント開発会社を選ぶ5つのポイント
本番で使い続けられるかは、社名やモデルの新しさよりも、営業部門の目標、データの状態、利用権限、導入後の改善体制を一緒に確認して見極めます。現場で定着する計画かどうかも、その確認の中で判断できます。
候補を比べるときは、成果の測り方から本番後の責任分担まで、次の観点をそろえて確認します。
- KPI：時間や入力率など、導入前後で比べる指標
- データと権限：参照範囲、根拠表示、ログ、連携方法
- 費用と運用：初期費用、保守、本番移行、改善担当
営業成果に直結するKPI
まず自動化したい業務を特定し、導入前後で比べられるKPIを置きます。たとえば、CRM入力や提案準備にかかる時間、フォロー漏れの件数などを測定対象にします。
受注額だけでなく、入力率、返信速度、商談化率のような先行指標も設定しておくと、成果の変化を早くつかめます。
データ連携とセキュリティ
エージェントが参照する情報を、顧客情報や商談履歴、契約書、価格表の範囲で定め、役職や案件ごとに閲覧権限を設定します。回答の根拠を表示できるか、ログを保存できるか、個人情報を外部モデルへ送らない構成にできるかを確認します。
見積もりには、CRM・SFAとのAPI連携や認証、データ更新に失敗したときの通知も含まれているかを確かめます。
PoC・本番・運用別の費用
国内の情報では、小規模な生成AI PoCは100万〜500万円、本番は1,000万〜5,000万円程度が目安とされています（出典：LASSIC「AI開発の委託・外注」、2026年）。また、RAGや複数ツール連携、承認手順、監視を含むエージェント開発は、単純なチャットボットより費用が上がります。
WEELは、小規模PoCを150万円前後から、大規模案件を1,000万円以上としています。運用・保守は本開発費の5〜10％程度とされています（出典：WEEL「生成AI受託開発の費用」、2026年）。
費用の内訳には、要件整理やデータ整備、評価設計があります。さらに、画面やAPIの開発、クラウドとモデルの利用料も含まれます。加えて、監視や改善、セキュリティ審査も費用に入ります。初期費用だけでなく、月々の保守費、利用量に応じたAPI費、利用者教育、データ更新の作業費も、同じ条件で比べます。
PoCから本番までの責任範囲
PoCの成功条件や対象ユーザー、検証データ、本番へ移る条件は、契約前に定めておきます。同じ会社が本番開発や運用まで担えば、検証の結果を引き継ぎやすくなります。
評価では、回答精度に加えて、誤回答率、処理時間、利用率、担当者による修正率を確認します。さらに、公開後のログ分析と改善を担う担当者も明確にしておきます。
よくある質問
導入費用や適用範囲、安全性、既存システムとの連携について、相談の前に確認しておきたい疑問をまとめました。
営業のAIエージェント開発費用はいくらですか？
目安は、小規模PoCで100万〜500万円、本番システムで1,000万〜5,000万円程度です。実際の費用は、CRM連携の数やデータ整備、権限管理、音声・画像対応、利用者数によって変わります。
まず営業業務を一つ選んで実データで検証し、その結果をもとに本番の範囲を決めると、予算を判断しやすくなります。
中小企業でも営業AIエージェントを導入できますか？
導入できます。全業務を一度に自動化するより、議事録の要約や顧客情報の検索、メールの下書きなど、効果と安全性を確かめやすい仕事から始めます。
連携先のSFAや基幹システムを絞り、既存のクラウドAIやAPIを使えば、独自モデルを一から作るより初期費用を抑えられる場合があります。
AIエージェントに顧客情報を扱わせても安全ですか？
安全性は、モデルだけでなく、データの送信制御、アクセス権、ログ、承認手順、回答根拠の表示によって確保します。顧客や契約の情報を扱う際は、学習利用の有無、閉域環境や専用テナント、保存期間、削除方法を確かめます。
特に、外部送信や契約変更は、AIだけで実行させず、人の承認を挟む設計が必要です。
営業AIエージェントとSFA・CRMは連携できますか？
連携できます。SFA・CRMから顧客や案件の情報を取得し、AIが要約・分類・提案したあと、承認を経て活動履歴や次の行動を登録する流れが一般的です。
API、データ項目の品質、更新権限、失敗時の再実行方法を確かめます。担当者が画面上で確認・承認する手順を先に決め、そのうえで必要な連携先を選びます。
まとめ
営業AIエージェントの役割は、顧客情報の収集、商談準備、記録、フォローをつなぎ、担当者が提案や関係構築に集中できるよう支援することです。
2026年は、業務アプリへの組み込みが進み、営業現場でも試行から本番運用へ移る時期です。
候補企業は、営業理解、データ連携、セキュリティ、KPI、PoC後の運用を基準に比較します。
企画から定着まで相談したい場合は、株式会社riplaが候補になります。全社変革ならNTTデータやアクセンチュア、業務別なら日立システムズやDeloitteと比較します。CRM中心で進めるなら、Salesforceを含めて、自社の課題と環境に合う会社を選びます。
最初に、営業担当者が繰り返す業務を一つ選び、短縮したい時間と保護するデータを整理します。そのうえで、同じ業務シナリオを複数社に示し、デモ、費用、期間、運用範囲を並べて比べると、自社に合う導入計画を選びやすくなります。
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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。