【営業に入力させない】30年間変わらなかったCRMが、今生まれ変わる。

課題

旧来のCRMに蓄積されるのは、人が手入力した「売上金額」や「契約日」などの結果データだけ。

商談の温度感、顧客の懸念、提案の文脈──

AIが人を支援するのに最も必要なコンテキスト（文脈）の90%は失われ続けている。

営業担当者は日々の記録作業に追われ、本来やるべき顧客対応の時間が削られる。

高いコストをかけて導入しても、データが入力されない、入っても粒度はバラバラ。

現場には重たい負担、マネジメント層には致命的なリスク。

近年、文字起こしツールでCRMに自動入力も可能になったが、AIエージェント時代にはそれでも不十分。

なぜなら、旧来のCRMは「人が設計し、人が入力し、人が扱う」前提で作られているから。

「先に箱を作って、後から情報を入れる」構造。

決められた箱に入らない情報は、最初から「存在しない」ものとして扱われる。

後から箱を追加しても「過去のデータ」は入らない。使わなくなった箱は「ノイズ」として残る。

情報がなければ、AIは受注率の低下や解約予兆の検知はできず、改善策も提示できない。

自律的に動くこともできず、ノイズが多い情報では正確な分析も邪魔される。

人が使う前提で作られたデータ構造を変えない限り、

AIエージェント時代に機能するシステムが営業組織にインストールされることはない。

解決策

DXに失敗してきた原因は、人がシステムに合わせる必要があったから。

もうその心配はいらない、これからはAIが人に合わせて動く。

Frictioは、対面・Web会議・電話・メール、日々の顧客コミュニケーションを全自動で取得。

音声・映像・テキストの非構造データを独自アルゴリズムで構造化し、

AIと人が同時に活用可能な資産に変換する。

知りたい情報を、知りたい時に、知りたい形で引き出せる。

例えば──

・過去に「受注した商談の特徴」や「顧客ニーズ」は？

・AさんとBさんの「受注率の差」はどこに要因がある？

・直近3ヶ月の商談で「価格交渉」が発生した割合や、「新たに発生した競合」は？

・直近1ヶ月の「失注原因」と、「解約予兆」のある顧客は？

Frictioは「先に全ての情報を収集し、後から分類・整理して格納する」構造。

捨てられていた「全ての情報」が残り、整理されていつでも扱える。

新たな箱を追加しても過去のデータに「遡って反映される」から、新しい問いにも答えられる。

使わなくなった箱は再整理され、「自社に最適な箱」に「学習して進化」する。

成果が上がらない原因が見えないせいで「営業のトレーニング」ばかりに目を向けてきた営業組織が、

明確な原因を特定し、確かな打ち手が生み出されるサイクルに変わる。

さらに、営業1人1人に専属のAIエージェントが付き、顧客との会話から発生したToDoを自律的に実行。

人はレビューと承認だけで業務が完結する世界になり、営業の役割は再定義される。

人を増やさなくても、営業の成果は倍増できる、Frictioとともに。

ミッション

少子高齢化で生産年齢人口の減少が加速する中、テクノロジーで未来の働き方を創り、

日本のビジネスパーソンの生産性向上に貢献します。

「入力前提のシステムからの解放」を掲げ、

記録するCRM（System of Record）から、行動するCRM（System of Action）へ変革します。