営業の“記憶”を拡張する、新しい標準が動き出した
営業の現場は情報であふれているのに、いざという時に必要な断片を手繰り寄せられない。
そんな長年の課題に対し、AIが“記憶の補助装置”として並走する時代が来ました。
2025年9月1日、BBDイニシアティブのグループ企業ブルーテックが、生成AIネイティブ設計の次世代型SFA/CRM「Knowledge Suite+」とAIソリューション「AIエージェント×」の先行提供を開始しました。
チャットでAIエージェントと1対Nの対話ができ、名寄せなどデータ整備を高精度に自動化。
「入れる」「探す」「思い出す」をAIが引き受け、営業は「話す」「決める」「動く」に集中できます。
営業の意思決定に必要な“文脈”を、リアルタイムに呼び出せる。この体験価値の転換がポイントです。
発表の要点とリリース計画
「『Knowledge Suite+（プラス）』は、AIエージェントによって営業担当者の生産性を高め、マネージャーがリアルタイムに蓄積されたアクションデータを活用し、確実に成果へと結びつける『生成AIネイティブで設計されたSFA/CRM』です。」
出典：PR TIMES｜BBDイニシアティブ プレスリリース
正式発表によれば、先行提供の段階で以下が示されています。
9月1日に「顧客分析」機能、10月上旬に「AIファイルボックス（RAG）」機能を順次リリース予定。
また、チャットベースでAIエージェントと1対Nで対話可能、高精度な名寄せ機能などの特長を搭載しています。
- 先行提供開始：2025年9月1日
- 即時提供：顧客分析機能（9/1）
- 予定提供：AIファイルボックス（RAG）（10月上旬）
- キー機能：1対Nチャット対話、名寄せの高精度化、行動データのリアルタイム活用
製品の背景には、SFA/CRMの“入力の負担”をAIが肩代わりし、行動データを成果につなげる循環を標準化する狙いがあります。
営業の最前線で、メモ取りや記憶・検索といった“摩擦”を極小化することが主眼です。
Knowledge Suite＋とAIエージェント×：どんな体験が変わるか
1対NのAI対話で、調査と判断が同時進行に
複数のAIエージェントが、名寄せ・要約・競合調査・提案書の下書きなどを分担しながら同時並行で支援。
担当者はチャットで要望を投げるだけで、候補案と根拠が返り、意思決定のスピードが上がります。
問い合わせの“段取り”が自動化され、「最適解の候補」を素早く比較できる体験に変わります。
“覚えている前提”からの解放
過去のやり取り、直近の合意事項、次の一手。
AIが会話の文脈から関連情報を引き、「次に何を確認すべきか」まで提案。
商談の“地図”が自動で更新され、再現性のある営業運営へと寄せられます。
先行機能の使い方ガイド：現場シナリオでイメージする
顧客分析：スコアリングとセグメントが自動で整う
見込み顧客の行動・接点・進捗を取り込み、スコアリングとリスト化を自動化。
「今週プッシュすべき10社」「失注回避の打ち手が有効な5商談」といった具体的な優先順位が提示されます。
マーケと営業の境界を横断して、“動くべき理由”が説明可能な形で可視化されます。
AIファイルボックス（RAG）：過去資産が即・回答になる
10月上旬リリース予定のRAGでは、提案書・議事録・価格表・FAQなどの社内ドキュメントを安全に取り込み、質問に対して根拠付きで回答を生成。
属人化していた「社内のどこにあるか問題」を解消し、最新情報での回答率を底上げします。
“探す時間”を“考える時間”へ振り替えるのが狙いです。
名寄せの高精度化：重複を止血し、信頼できる土台へ
企業名・個人名・ドメイン・電話などの揺れを統合し、重複レコードを賢く統合。
ABMやメール施策の“誤爆”を抑え、分析の精度を支えます。
名寄せが効くほど、AIの推奨精度も上がります。
アーキテクチャの要点：生成AIネイティブ設計を読み解く
- イベントドリブンな行動データ基盤：入力（会話、通話、メール、訪問）を自動整形し、意思決定に必要な特徴量へ変換。マネジメントのレビューは“結果”ではなく“過程”に踏み込みやすくなります。
- RAG×ポリシー制御：AIファイルボックスでの検索・生成は、権限とデータ鮮度を加味。根拠URLとバージョンを示し、監査可能なAI出力を実現します。
- 名寄せ×プロファイル統合：接点の分断を解消し、人物・組織・案件を1枚の関係図に。重複排除が、予測・レコメンドの精度を底上げします。
- 1対Nエージェント・オーケストレーション：要約・抽出・分析・生成のタスクを専用エージェントが並列処理。“待ち時間”が意思決定のボトルネックにならない設計です。
この全体像は、既存のSFA/CRMを“AIで拡張”するのではなく、最初からAIを前提に再設計したことを示します。
現場の入力負荷を減らし、データ品質を担保し、説明可能性を確保する。
その三位一体が、営業の再現性に効きます。
市場動向との比較：Agentforceや大手CRMの潮流
CRM大手もAIエージェントへ舵を切っています。
Salesforceは「Einstein/Agentforce」で対話型UIや業務フローへのAI組み込みを加速。
EinsteinはCRMとデータを前提に、プロンプトやスキルを業務に密接化しています。
一方で、「生成AIネイティブ」な再設計は、入力・整備・検索・判断の連続体をどこまで無摩擦にできるかが肝。
国産SFA/CRMの最新潮流でも、AI搭載や要約・自動記録は一般化しつつありますが、Knowledge Suite+は名寄せとRAG、1対Nエージェントを早期に束ねる点が特徴です。
“日本の商習慣”に合わせた運用設計が刺さる可能性があります。
導入の勘所：KPIとガバナンスをどう設計するか
- 入力負荷の可視化：日報・議事録・名刺の自動取り込み率、手動入力時間の削減率を追い、現場の“楽さ”を確実に体感させる。
- データ品質KPI：名寄せ成功率、重複再発率、権限違反ゼロ件維持。RAGの根拠提示率も監査指標に。
- 営業成果KPI：初回接点から提案までのリードタイム、案件のステージ滞留日数、予実差の縮小。AI推奨活用率と受注率の相関も見る。
- プロンプト運用：現場テンプレートを“業務単位”で標準化。属人プロンプトから組織プロンプトへ。
- セキュリティと権限整備：RAG範囲・公開レベル・個人情報の取り扱いを運用設計に落とし込み、変更ログと合わせて継続監査。
ポイントは、“AIができること”ではなく“現場の摩擦がどこで消えるか”から逆算すること。
導入3カ月でのクイックウィン（要約自動化、名寄せ、RAGのFAQ化）を設け、半年で業務標準を刷新するロードマップを引きましょう。
まとめ：AIと営業の距離が、一気に縮まる
Knowledge Suite+とAIエージェント×は、入力・整備・検索・判断を貫く“AIの一本道”を引き、営業の再現性とスピードを底上げします。
1対Nのエージェント対話、名寄せ、RAGという三本柱で、現場の“探す・思い出す・書く”を自動化。
営業は価値ある対話と意思決定に集中できる未来が現実味を帯びました。
まずは顧客分析と名寄せでデータの土台を整え、RAGで知の資産を“即・使える形”に。
AIを“頭脳の外部メモリ”として使いこなせば、組織はもっと軽く、強くなれます。
先行提供の今こそ、運用設計とKPIの見直しから始める好機です。
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