「入力する箱」を、動く仕組みに変える。
― 貯めたデータに、仕事をさせる ―
Salesforceは導入したが、入力が追いつかず、レポートも見られていない。よくある状態です。AIは、この詰まりを2方向から解きます。入力の負担を下げることと、貯まったデータから次の打ち手を出すこと。MGCはその設計と実装を支援します。
- 入力を減らす
- データから示唆を出す
- 標準機能で足りるかから判断
こうなっていませんか
Salesforceが定着しないとき、原因はたいていツールではなく、入力と活用の非対称にあります。
- 01入力が営業担当の負担になっていて、商談後の記録が数日遅れる、または埋まらない
- 02項目は埋まっているが、内容が「訪問」「検討中」ばかりで後から使えない
- 03レポートは作ったが、誰も見ていない。会議では結局それぞれのExcelが出てくる
- 04過去に似た案件があったはずなのに、探せないので毎回ゼロから提案を作っている
- 05Agentforce や Einstein を勧められたが、自社に必要なのか判断できない
3つの段階で考える
一気に「AIエージェントが自律的に動く」状態を目指すと、まず失敗します。土台から順に積みます。下の段が埋まっていないと、上の段は機能しません。
入力を減らす
人が手で打つ量を減らします。ここを飛ばして分析に進んでも、元のデータが薄いため何も出ません。最初に必ず取り組む段階です。
- 商談後の音声メモから、活動記録の下書きを自動生成する
- メールのやりとりから、次のアクションと期日を抽出して登録する
- 名刺・問い合わせフォームからのリード登録と重複チェックを自動化する
示唆を出す
貯まったデータから、人が気づいていない傾向を出します。「見に行かないと分からない」レポートではなく、必要なときに向こうから届く形にします。
- 受注・失注の傾向から、確度の高い案件の特徴を言語化する
- 停滞している商談を検知し、担当者に理由の候補とともに通知する
- 過去の類似案件と、そのとき使った提案資料を検索できるようにする
エージェントが動く
示唆を出すだけでなく、AIが実際に処理を進めます。ここまで来て初めて、Agentforce のようなエージェント基盤が意味を持ちます。
- 問い合わせの一次回答を作成し、担当者の承認を経て返信する
- 条件を満たした案件のフォローアップを自動で起票・実行する
- 見積の下書きを過去案件から生成し、人が確認して確定する
標準機能で足りるか、作るべきか
Salesforce の標準AI機能（Einstein / Agentforce）で足りるなら、それが最短です。MGCは作ることを前提にせず、まずここを判断します。
| 標準機能で進めたほうがよい | 個別に作る価値がある | |
|---|---|---|
| 業務の形 | 一般的な営業プロセスに沿っている | 自社独自の商習慣・承認フローが強く効いている |
| 扱うデータ | Salesforce の中でほぼ完結する | 基幹システム・Excel・外部SaaSにまたがる |
| 必要な精度 | 参考値として使えれば十分 | 判断の根拠になるため、精度と説明が要る |
| ライセンス | 対象ユーザーが限られ、費用が見合う | 全社に配ると費用が跳ねる、または対象外の利用が多い |
| 立ち上がり | 早く始めることを優先したい | 時間をかけても自社に合った形にしたい |
ライセンスを売る立場ではないこと
MGCはSalesforceの再販を目的としていません。そのため、標準機能で足りる場合は素直にそう申し上げます。
要否の判断から入る
「AIを入れる前提」で話を始めません。今の詰まりが入力設計や運用ルールの問題であれば、AI以外の解決策を先に提案します。
外部システムとつなぐ
実務のデータはSalesforceの外にも散らばっています。基幹システムやExcel、他のSaaSを含めて、どこを正とするかから設計します。
現場が使う形にする
管理側だけが便利な仕組みは入力されません。入力する人の手数が実際に減っているかを基準に、設計を判断します。
運用を残す
作った後に誰も手を入れられない状態を避けるため、判断基準と手順を残しながら進めます。運用の引き継ぎまでを想定します。
進め方
現状の使われ方を見るところから始めます。設定画面だけでなく、実際に入っているデータを見せていただきます。
- 01
現状把握
項目の埋まり方、入力までの時間、実際に見られているレポートを確認します。ここで詰まりの本当の原因が分かります。
- 02
対象の決定
効果が出て、かつ検証しやすい業務を1つ選びます。全社展開は最初に狙いません。
- 03
構成の判断
標準機能で足りるか、個別に作るかを判断します。費用とライセンスの見積もりもこの段階で出します。
- 04
実装と並走
一部のチームで先に使い、実際の入力データで精度を確認します。既存の運用は止めずに並走させます。
- 05
展開と定着
手順を文書化し、対象を広げます。運用を続けるための判断基準を社内に残します。
このサービスが向く場合、向かない場合
AIで解ける詰まりと、そうでない詰まりがあります。先に切り分けられるよう条件を開示します。
向いています
- すでにSalesforceを導入していて、入力の負担が課題になっている
- 案件数が多く、人が全部を見きれなくなっている
- 過去案件のデータはあるが、検索・活用ができていない
- 標準機能で足りるかどうかを、中立的に判断してほしい
今は向きません
- 運用ルールが未整備で、そもそも何を入力するか決まっていない
- 導入直後でデータがほとんど蓄積されていない
- 現場がSalesforceを使っておらず、別のExcelで実務が回っている
- 費用対効果より先に、組織側の合意形成が必要な状態にある
費用の考え方
構成によって大きく変わるため、一律の価格表は出していません。最初の判断でどちらに寄せるかが費用を決めます。
- 調査・判断
- 現状のデータと運用を確認し、標準機能で足りるか、個別に作るかを判断します。ここだけの依頼も可能です。
- 構築費用
- 対象業務の実装。標準機能の設定で済むか、外部連携を作るかで大きく変わります。
- 月額費用
- 運用と改善。精度の確認と調整、社内への定着支援を含みます。
- ライセンス
- Salesforce標準のAI機能を使う場合に発生。MGCを経由せず、直接ご契約いただきます。
- 対象とする業務の数と、その複雑さ
- 標準機能で足りるか、個別開発が必要か
- 連携する外部システムの数（基幹システム・Excel・他SaaS）
- 利用ユーザー数（ライセンス費用に直結します）
Salesforceの標準AI機能を使う場合は、別途ライセンス費用が発生します。MGCはライセンスの再販をしていないため、標準機能と個別開発のどちらが安く済むかを、利害なく比較してお出しできます。
関連する事例
同じ課題に取り組んでいる案件です。
よくあるご質問
- Agentforce や Einstein のライセンスは必要ですか？
- 構成によります。標準のAI機能を使う場合は該当するライセンスが必要ですが、外部のAIをAPI経由で連携する構成なら不要なこともあります。どちらが費用と要件に合うかを、最初の判断として整理してお出しします。
- Salesforce の中のデータを外部のAIに渡すことになりますか？
- 構成によって変わります。データを外に出さない構成も、限定した範囲だけを渡す構成も可能です。どの情報がどこまで出るのかを明示したうえで、社内規程に合う形を選びます。ここを曖昧にしたまま進めることはしません。
- 入力されていないデータが多いのですが、始められますか？
- 始められますし、むしろそこが最初の対象になります。データが薄いまま分析に進んでも成果は出ないため、入力の負担を下げる段階（STAGE 1）から着手するのが一般的な進め方です。
- kintone や他のCRMでも同じことはできますか？
- 可能です。MGCはSalesforce専業ではなく、APIが用意されているCRMであれば同様の構成を組めます。現在お使いのツールを変える前提ではご提案しません。