AI搭載のCRMの主な機能と導入メリットをわかりやすく解説！

AIの登場によって、マーケティングの可能性はさらに広がっています。しかし「どのAI機能をどんな場面で使えばいいのか？」と悩む方も多いはず。本ホワイトペーパーでは、Salesforceが提供するAI機能の活用方法と弊社が活用した結果を、初めての方でもわかりやすく解説します。「Salesforce AIを味方にして、あなたのマーケティングを一歩前へ。」

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近年、企業の営業力・マーケティング力を高めるための“次の打ち手”として注目されているのが CRM（顧客関係管理）とAI（人工知能）を組み合わせた「AI CRM」 です。CRMは従来から顧客情報を管理し、業務フローを整え、顧客との関係を最適化する役割を担ってきました。しかし、企業が扱うデータ量が急増した現在、人手だけでは顧客を深く理解することは困難になっています。

そこにAIが加わることで、CRMの価値は劇的に変化します。AIは膨大な顧客データを瞬時に分析し、購入確率を予測したり、次に取るべき行動を示したり、さらには営業メモを自動作成するなど、人が苦手とする作業を高速かつ正確にこなすことができます。つまりAI CRMとは、顧客中心の組織を実現するためのインテリジェントなプラットフォーム なのです。

多くの企業が今まさに「CRMの限界」を感じています。データはあるのに活用しきれない、入力作業が多くて疲弊している、営業によってアプローチ内容がバラバラ、施策の効果検証に時間がかかる……。こうした課題を根本から解決する手段として、AI CRMは急速に浸透しつつあります。

この記事では、AI搭載CRM（CRM×AI）とは何か？営業・マーケティングを劇的に効率化する最新機能、具体的ユースケース、導入手順、リスク、将来展望まで徹底解説。Salesforceを中心にAI CRMの活用ポイントをわかりやすく紹介します。
ぜひ、参考にしてください。

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AI搭載のCRMについて解説する前にまず「CRM」「AI」それぞれの概要をご紹介します。また、AI搭載CRMとこれまでのCRMの違いについても解説していきます。

CRMとは

CRMは、「Customer Relationship Management」の頭文字をとったもので、顧客に関する情報を一元管理するためのツールです。日本語では、「顧客関係管理」と呼ばれます。

顧客の基本情報のほかに、購入履歴や購入頻度、行動履歴、問い合わせ履歴など顧客に関するあらゆるデータを管理できるため、顧客ごとに最適なアプローチが可能です。

CRMでは、顧客との継続的な関係を構築することで、企業・顧客双方の利益を最大化することを目指しています。

AIとは

AIは、「Artificial Intelligence」の略で、日本語で「人工知能」と呼ばれます。人間の知能を人工的にコンピュータ上で再現した技術で、人と同じようにデータを認識・学習することで、判断や予測も可能です。人間の能力では到底処理できない膨大なデータでも瞬時に処理できることから、高度なデータ分析や将来予測など幅広い分野で活用されています。

AI搭載のCRMとは

AI搭載のCRMとは、AI機能によってデータの分析や予測機能が搭載されたCRMです。

これまでのCRMでは、顧客情報や取引履歴などの顧客データの収集・蓄積と、蓄積されたデータの可視化が主な役割でしたが、AIが搭載されることで高度なデータ分析や将来予測が可能になりました。

企業を取り巻く環境が急速に変化する中で、企業の取り扱うデータも増加しています。顧客ニーズを的確にとらえ、顧客ごとに最適なアプローチを行うためには、大量かつ複雑なデータを迅速に分析して精度の高い将来予測を行うことが不可欠であり、AI搭載のCRMの重要性が高まっているといえます。

企業が保有するデータは、購買履歴、Web行動、メール開封、商談ログ、音声データ、SNS投稿など、かつてないほど増加しています。これらを人間の力で分析し、「顧客は本当は何を求めているのか？」を把握することはほぼ不可能です。AIは、この膨大なデータを高速処理し、機械学習モデルを用いて顧客の未来行動を予測します。

現場では、商談メモの入力やレポート作成などの非生産的な作業が多くを占め、肝心の顧客対応に割ける時間が減っています。AI CRMは、これらの作業を自動化し、営業担当者がより価値の高い業務に集中できる環境をつくります。

顧客は企業の“一律な施策”には反応しなくなり、個人に寄り添った提案やタイミングの最適化が重要視されます。AIの予測能力があってこそ、顧客ごとの最適なコミュニケーションが可能になります。

ここでは、AI搭載のCRMの代表的な機能をご紹介します。

AIは顧客の行動・過去の商談データを分析し、「どの顧客が最も購買につながりやすいか」を予測します。従来のルールベースとは異なり、AIは特徴量（閲覧ページ数・滞在時間・過去の反応・類似顧客の行動など）を自動で学習するため、精度が高くなります。

この機能により、営業は優先順位を明確にし、成果につながる顧客へ集中できるようになります。

高精度な売上予測・パイプライン分析

AI搭載のCRMでは、AI機能を活用して精度の高い売上予測やpipeline分析を行えます。

CRMに蓄積された売上の実績データを、生成AIが年度別・月別、地域別、商品別、カテゴリー別、担当者別などあらゆる角度から分析することで、データにもとづく客観的かつ高精度な予測が可能です。

トレンドも把握できることからスピード感を持った経営判断にも役立つでしょう。

生成AIによる営業メール・提案文書の自動生成

AI搭載のCRMを利用すると、顧客属性・購入履歴・問い合わせ履歴・アクセスログなど、顧客にひもづくあらゆるデータを分析したうえで、生成AIが顧客ごとに最適な営業メールを自動で作成してくれます。

従来、営業メールを送る場合にはデータベースで顧客情報を確認し、顧客に合った内容の営業メールを人手によって作成していましたが、自動化により大幅な業務効率の向上が期待できます。

AIエージェントによる営業活動の記録やレポートを自動生成

AI搭載のCRMでは、営業活動の記録やレポートをデータにもとづき自動で生成する機能が搭載されています。営業担当による手作業は不要で、見込み客の発掘・育成、商談・アフターフォローといった営業プロセスにおける活動履歴を効率的に記録として残せるため、属人化を防ぐとともに営業活動を最適化するのに有効です。

例えば、AIエージェントは以下のような業務を行うことができます。

• 商談通話をリアルタイムで解析し、重要ポイントを抽出

• 会話内容から「次に取るべきアクション」を提案

• CRMへの記録を自動入力

• タスク管理を代行

• 見込み客に自動フォローアップメールを送信

営業担当者が「記録や事務作業に追われる」という状況を大きく改善し、本来の顧客対応に時間を使えるようになります。

顧客分析と行動予測

AI搭載のCRMには、顧客分析と行動予測の機能があります。

具体的には、顧客の購入履歴や購入頻度、行動履歴、問い合わせ内容、アンケート回答など、企業内に蓄積された顧客情報をもとに、生成AIが顧客のニーズと行動予測を自動で分析します。そして、分析結果をもとにメール送信やアポイント取得など、顧客と接触するのに最適なタイミングを提案してくれます。営業活動の効率化に加え、CRM利用ユーザー全体の営業スキル向上にも役立つでしょう。

業務フローの改善提案

AI搭載のCRMは、利用するユーザーの日々の操作履歴をもとに、効率化できる業務・操作について改善・自動化の提案をしてくれます。

毎日行っている業務であるほど、なかなか改善や自動化の発想につながりませんが、過去のデータや履歴にもとづきAIが客観的に判断するため、業務に反映することで生産性の向上につながるでしょう。

AIは、類似した顧客情報を自動で検出し、重複や記載ミスを修正します。これにより、データ品質が向上し、レポートや分析の精度が飛躍的に高まります。

AIは顧客の属性や行動データから「どのようなメッセージを、いつ、どう届けるべきか」を判断します。メールマーケティングや広告配信の最適化にもAIは欠かせません。

AI CRMを導入することで得られるメリットは多岐にわたります。

• 営業の非生産的作業が削減され、成約率が向上する

• 顧客一人ひとりの行動予測ができ、最適なタイミングでアプローチできる

• マーケティング施策の精度が高まり、リード育成が効率化される

• データ入力の自動化により、CRMの定着率が劇的に改善する

• マネージャーはリアルタイムで各商談の状況を把握できる

AI CRMは単なる効率化ツールではなく、企業の競争力を高める“戦略的基盤”といえます。
具体的に、AI搭載のCRMを導入することによって期待できるメリットを具体的な事例を交えて4つご紹介していきます。

営業活動の可視化と営業効率の向上

AI搭載のCRMでは、データの一元管理によって営業活動を可視化・分析できるとともに、案件の優先度をAIが提案してくれることで営業効率の向上が期待できます。

一例をあげると、当社が導入支援をさせていただいた医療業界の企業様では、営業活動や成果の可視化ができておらず効果測定が行えない、顧客情報が散在しており顧客に対して効率的なアプローチができていないという課題をお持ちでした。

そこで、AI搭載のCRM導入により、データを一元管理できる環境を構築し営業活動を可視化しました。また、データにもとづく効果検証や分析が行えるようになり、効率的な営業活動を実現しています。

自動化による業務効率の向上

AI搭載のCRMは、生成AIの機能を活用してさまざまな業務・作業を自動化でき、業務効率の向上に大きく貢献します。

自動化できる業務の具体例としては、営業データの入力・集計、フォローアップメールの送信、タスクのリマインダー設定、成約の可能性が高いリードの抽出、リードのスコアリング、リスク分析、名刺入力など多岐に渡ります。製品によって利用できる機能は異なりますが、単純で繰り返し行う作業を自動化することで、集中したい業務により多くの時間を使うことが可能です。

スピード感のある精度の高い分析

AI搭載のCRMでは、蓄積されたデータをすばやくかつ高い精度で分析が可能です。人手による場合には、データの集計・分析のスピードには限界がありますが、AI機能を活用すれば膨大かつ複雑なデータでも瞬時に分析が行えます。

ほぼリアルタイムで関係者間で分析結果を共有できることから、最新のビジネス状況や変化が激しい顧客ニーズを把握でき、経営および業務の意思決定を迅速に行えるでしょう。

AI搭載のCRMは、さまざまな機能を持つサービスが多数提供されていますので、選ぶときのポイントを6つご紹介します。

必要な機能の搭載状況

導入目的を明確にしたうえで、自社の課題解決に必要な機能が搭載されているCRMを選びましょう。

たとえば、見込み顧客に対して1通1通メールを送信している、あるいは営業日報を毎日手作業で作成している場合には、業務効率の改善のためにAIによる自動生成機能が必要になるでしょう。

導入後に使いたい機能を搭載していなかったとならないように、AI搭載のCRMで実現したいことをあらかじめピックアップしておくのが重要です。

導入形態

AI搭載のCRMを導入する場合、オンプレミス型とクラウド型の2種類から選択可能です。

オンプレミス型は自社専用のサーバー環境を構築するため、セキュリティ面で優れているのに加え、ニーズに合わせて柔軟なカスタマイズができます。

しかし、導入期間が長くなりやすく、また、サーバーの運用を自社で行うためIT知識を有する専門人材が必要です。

一方のクラウド型は、サービス提供会社のサーバーを利用できるため、運用・メンテナンスの手間が掛からず、短期間で導入を行えます。また、利用した分を毎月支払う形態のサービスが主流で、オンプレミス型と比較するとコスト負担を押さえられます。

ただし、セキュリティ面・カスタマイズ性では、自社独自のサーバーを持つオンプレミス型に劣ります。

それぞれメリットとデメリットを有しているため、自社の利用環境に合わせて選ぶのが重要です。

操作性

AI搭載のCRMは、サービスごとに搭載するインターフェースが異なり、操作性が大きく変わってきます。

操作が複雑で使いにくいとユーザーが感じた場合には、導入したCRMが活用されず、当初期待していた効果が十分に得られない可能性があります。

したがって、直感的でわかりやすく誰もが使用しやすいと感じるCRMを選びましょう。

ツールによっては、無料のトライアルが用意されており、導入前に実際に操作性を確かめることが可能なため積極的に活用しましょう。

セキュリティ対策の実施状況

AI搭載のCRMでは、大量の顧客情報を取り扱うことになりますが、万が一、情報漏えいした場合には企業の存続にもかかわる甚大な影響が想定されます。

したがって、セキュリティ対策の実施状況はAI搭載のCRMを選ぶうえで重要なポイントといえるでしょう。

権限設定による厳格なアクセス管理、データの暗号化、不正アクセスの防止、定期バックアップといったセキュリティ対策機能が備わっているか確認するのが重要です。また、要求されるセキュリティレベルが高い金融機関や官公庁などが導入実績に含まれれば、セキュリティ対策に関する判断の材料にできます。

サポート体制の充実度

AI搭載のCRMを選ぶときは、サービス提供会社のサポート体制の充実度も重要です。

導入後は、ユーザーが日常業務の中でCRMに触れる機会が多く、操作上の不明点や突然のエラーが発生した場合には早期の解決が求められます。充実したサポート体制が提供されていれば、問題をすみやかに解決でき業務の中断を最小限に抑えることが可能です。

CRMを導入する前に、サポート窓口、対応時間、サポートの方法(電話・メール・チャットなど)を確認しておきましょう。

既存システムとの連携

CRMは、MA(Marketing Automation)・SFA(Sales Force Automation)・CMS(Contents Management System)・ERP（Enterprise Resource Planning）・コールセンターシステムなどほかのツールと組み合わせることで、営業活動の効率化、売上・成約率・生産性の向上といったさまざまな相乗効果が得られます。このため、導入を検討しているCRMと自社の既存システムとが連携できるかを確認しましょう。

たとえば、MAはマーケティング活動の効率化・自動化に役立つツールですが、CRMと連携することで営業部門とマーケティング部門での円滑な情報共有ができ、顧客の属性に応じた適切なアプローチが可能です。

AI搭載のCRMを利用するときの注意点をご紹介します。

データ量・データ品質によりAIの予測精度が変わってくる

AI搭載のCRMでは、AI機能を活用して将来の売上や顧客行動などさまざまな予測を行えますが、予測の精度は保有するデータ量・データ品質に依存します。
そのため、営業の記録が偏っていると、AIの予測も偏った結果になります。データ品質管理は最重要課題です。

たとえば、データ量が不足していて、かつ誤ったデータを含む場合には、AIが十分な学習を行えず、正確な予測をするのが難しいといえます。

したがって、日ごろからスムーズにデータを収集できる環境を整え「データ量」を確保するとともに、蓄積されたデータのチェックやクリーニングを実施して「データ品質」の向上を意識しましょう。

著作権侵害のリスクがある

AIの使い方によっては、著作権侵害のリスクがあるため注意が必要です。わが国の著作権法では、AIに関する規制が諸外国と比較すると緩く、営利・非営利問わずAIの学習用途で他者の著作物を利用することが認められています。

しかし、AIによって生成された成果物が著作物と同じ、あるいは類似している場合には、著作権侵害に該当する可能性があります。

法的なリスクを事前に正しく理解したうえで、AI搭載のCRMを利用しましょう。

新しいトレンド・アイデアには対応しきれない

AIは、収集・蓄積された過去のデータをもとに学習を行うため、これまでにないトレンドやパターンが発生したときには正しく予測分析を行うのには限界があります。したがって、常に最新データにもとづきAIが学習できるように、環境を整えるのが重要です。

また、AIは過去にないアイデアをゼロから創り出すことはできません。データをもとにAIが生成した結果を参考にしつつ、人間の創造力で補う必要があるといえるでしょう。

AI CRMを導入すると、扱うデータの種類と量は一気に増加します。これによりセキュリティリスクが高まる点は見逃せません。特に生成AIやAIエージェントは、CRM内の情報へ広範囲にアクセスするケースが多く、従来よりも厳格なデータ管理体制が求められます。

まず、AIモデルへ入力するデータには 個人情報・営業戦略・契約内容など機密度の高い情報 が含まれます。これらを外部AIサービスと連携する場合、データ送信のプロセスで漏えいリスクが発生します。万が一情報流出が起これば、企業の信用失墜や法的責任につながるため、暗号化やアクセスログの厳格な管理が不可欠です。

さらに、AIは通常のユーザーより広範な情報にアクセスするため、誤設定による「過剰権限」付与の問題も起きがちです。権限設計が曖昧だと、本来アクセスできない情報をAIが参照し、その内容を別のユーザーに返すなどの事故につながる可能性があります。

生成AIが作成した文章や提案の中に、意図せず機密情報が混ざることもあります。これにより、顧客に不要な情報を提示したり、社内の戦略を外部に漏らすリスクが生じます。

AI導入企業は、次のようなセキュリティ対策が求められます。

• AIエンジンへのアクセス権限の明確化

• AIログの記録と監査

• API連携部分の暗号化

• 外部AIサービスへのデータ送信ルールの策定

• 社内教育（AIに入力してはいけない情報の明確化）

AI CRMは強力な武器ですが、適切なガバナンスがなければ大きなリスクにもなります。

AIは高度な分析や効率化を実現する一方で、「AIの判断が絶対だ」という思い込みが生まれやすい点が危険です。AIの予測値や提案は、あくまで過去データに基づく確率計算にすぎません。未来の顧客行動は常に変化しており、過去のパターンが当てはまらないケースも多く存在します。

例えば、AIが「成約確率が低い」と判断した顧客でも、営業担当者の実体験やインサイトからアプローチすべきケースがあり得ます。また、AIのアルゴリズムがデータの偏りを学習してしまうと、誤った判断を強化してしまう「バイアス問題」も発生します。

さらに、AIによる自動化が進みすぎると、次のような問題が起こりやすくなります。

• 営業担当者が自分で考える力を失う

• 顧客との関係構築がおざなりになる

• なぜその予測が出たか説明できない「ブラックボックス化」

• データにない情報（直感・現場感覚）が軽視される

特に営業現場では、顧客の細かなニュアンスや感情の変化をとらえる「人の力」が決定的に重要です。AIは補助ツールであり、判断のすべてを任せるものではありません。

企業は次の姿勢を持つことが不可欠です。

• AIの提案は「参考値」として扱い、最終判断は人が行う

• AIの予測と実際の結果を比較し、継続的に改善する

• 営業担当者がAIの仕組みを理解し、使いこなす教育を行う

“AIに使われる”のではなく、“AIを使いこなす”組織文化が必要です。

AI CRMは導入したら終わりではありません。むしろ、導入後のほうが運用負荷が高くなる場合も多く、これを理解していないと「導入したのに成果が出ない」状態に陥ります。

まず、AIモデルは常に最新のデータで学習させる必要があります。顧客行動や市場環境が変化すると、古いデータで学習したモデルは即座に精度が落ちます。そのため、定期的な再学習・検証・パラメータ調整が欠かせません。

また、CRM側でも以下のような作業が継続的に発生します。

• データ項目の追加・整理

• 重複データの統合

• インポートデータの品質管理

• API連携のメンテナンス

• AIエージェントの動作確認

• 権限設定の見直し

• 新機能リリースへの追従

これらの作業には専門知識が必要であり、社内に運用体制を整えるか、外部パートナーに委託するか を早い段階で検討する必要があります。

さらに、AI CRMは通常のCRMよりも：

• ライセンス費用が高い

• 外部AIサービス利用料が加算される

• ストレージ使用量が増える

• インフラ負荷が高くなる

といったコスト面での負担も大きくなります。

一方で、正しく運用できれば 営業生産性向上・商談化率アップ・離脱防止・業務削減によるコスト削減 といったメリットが十分に上回るケースも多いため、“コストをかけるべき領域を見極める”ことが重要になります。

AI CRMを成功させるためには、段階的な導入が効果的です。

「売上予測の精度向上」「入力作業削減」「商談化率向上」など、目的により導入すべきAI機能が変わります。

AIの精度はデータの質に依存します。重複データの統合、欠損補完、データ項目の整理は必須です。

まずは一部チームで試験導入し、効果を可視化。改善点を洗い出します。

成功パターンを他チームに共有し、ワークフローを標準化します。

AIモデルは定期的に再学習が必要。
KPIとしては、成約率、商談化率、入力時間、営業生産性などが用いられます。

今後、AI CRMはさらに進化すると予想されます。

• AIエージェントによる“半自律営業”が当たり前になる

• 顧客の感情をリアルタイム分析する機能が浸透

• 顧客との対話履歴をAIが再構築し、最適な価値提案を自動生成

• LTV最大化のための施策立案をAIが主導する

こうした進化は、AIが「人の業務を助ける」段階から、「人と協力して価値を生み出す」段階へ移行することを意味します。

この記事では、AI搭載のCRMの概要、主な機能、導入するメリット、選ぶときの注意点などについて解説しました。
AI搭載のCRMでは、精度の高い将来予測ができるとともに、自動化によって業務効率を大幅に向上させることが可能です。
また、顧客分析と行動予測も可能なため、顧客ごとに最適なタイミングでのアプローチができます。

選び方も詳しくご紹介しましたので、当記事を参考にぜひ自社に合ったツール選びにご活用ください。

AIの登場によって、マーケティングの可能性はさらに広がっています。しかし「どのAI機能をどんな場面で使えばいいのか？」と悩む方も多いはず。本ホワイトペーパーでは、Salesforceが提供するAI機能の活用方法と弊社が活用した結果を、初めての方でもわかりやすく解説します。「Salesforce AIを味方にして、あなたのマーケティングを一歩前へ。」

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