Efficは、セールスAIエージェント「Effic」とSFA(営業支援システム)を連携させ、商談の中身を自動で整理・分析し、次に取るべき営業アクションまで示すAIエージェントを展開することを発表した。その第1弾として、Salesforceとの連携を開始し、主要SFAへの対応を順次拡大する。

背景

人手不足を背景に営業DXやSFAの導入が進む一方、営業現場では商談の実態を正確に把握できないという課題が残されている。営業会議で「案件は順調」と報告されていても、実際には顧客の予算承認が進んでいない、意思決定者の懸念が解消されていないといったケースが散見される。
こうした背景には、SFAに蓄積される情報の多くが、営業担当者の主観的な判断に依存しているという構造的な問題がある。商談の進捗は記録されていても、「なぜ前に進んでいるのか」「どこが詰まっているのか」といった判断材料が体系的に整理されておらず、マネジメントや組織全体での判断に活かしきれていないのが実情である。
その結果、成果を上げる営業担当者の成功は「個人の力量」として属人化し、失注の要因も「価格が合わなかった」「タイミングが悪かった」といった表層的な理由で処理されがちである。
人材の流動化や営業人材不足が進む中、営業活動を単なる記録として管理するのではなく、商談の中身や判断の背景まで含めて可視化し、組織の知識として活用することが求められている。
このような背景を受け、Efficでは、SFAとの連携によって、次に取るべき営業アクションまで導く独自のセールスAIエージェント構想を提案した。
「Effic」のアプローチ:Salesforceとの連携

Efficが目指すのは、SFAを単なる営業活動の記録・管理ツールとして使うのではなく、商談の中身や判断の背景をAIが読み解き、営業組織の意思決定を支援する「思考するエージェント」である。
商談の記録から分析、評価、次のアクション提示までをAIが一貫して担うことで、営業担当者やマネージャーが「入力」や「状況把握」に費やしてきた時間を、本来注力すべき判断や顧客対応に振り向けられる環境を可能にする。
さまざまな企業で導入が進んでいるSFAだが、「なぜ売れたのか/なぜ売れなかったのか」という理解に結びついていないのが実情である。Efficは、この構造的課題に対し、SFAの価値を最大化するための次のアプローチを提供する。
| 従来の課題 | Efficのアプローチ |
|---|---|
| データが蓄積されない |
商談内容の自動入力による負荷削減 商談内容をAIが自動的に構造化し、Salesforceをはじめとする主要SFAへ連携する。営業担当者の入力作業を削減することで、SFAへの継続的なデータ蓄積を可能にする。 |
| 入力者の主観的なバイアス |
AIによる客観的な商談分析 商談の音声や議事録をAIが分析し、顧客の関心点や懸念、意思決定の進捗状況を客観的に把握する。営業担当者の主観に依存しないデータをSFAに蓄積することで、より正確な状況把握を支援する。 |
| 改善や再現性への活用 |
商談構造とSFAデータの結合による「なぜ?」の解明 特許取得済みの商談構造分析技術を活用し、商談を組織のナレッジとして構造的に蓄積する。これをSFAの活動データと結びつけることで、「なぜ売れる/売れないのか」を可視化し、組織の学習や戦略的な意思決定を支援する。 |
