CRM × AIで顧客管理を最適化！売上アップにつなげるための具体的な使い方を解説

営業現場にCRMツールを活用し顧客データを蓄積していても、分析できる人材や仕組みが不足しており情報を十分に活用できていないケースが少なくありません。
結果として、データを貯めても「提案に直結しない」「次取るべき行動を導き出せない」といった課題が残っている企業さまも多いのではないでしょうか？

そんな時、CRMにAIを組み合わせれば、CRMに眠るデータを自動で解析し、潜在ニーズの見える化や次回提案の自動生成などを実現できます。

今回は、CRMにAIを掛け合わせるメリットから、実際に活用しやすいツールの特徴、そして実際の活用事例までを詳しく紹介します。
「CRMに蓄積したデータをもっと営業成果につなげたい」「CRMとAIを組み合わせた具体的な活用法を知りたい」という企業さまは、是非ご覧ください。

この記事でわかること

• CRMにAIを組み合わせて顧客特性や購買傾向を分析する方法
• kintone × AIを活用したCRM改善の具体事例とプロンプト

こんな人におすすめの記事です

• 顧客データを活かした営業提案を仕組み化したい方
• AIとCRMを連携させて売上アップを目指したい方

CRMにAIを活用するメリット

CRMは顧客データを体系的に蓄積する基盤として活用されています。
しかし、その情報を営業成果に直結させるには高度な分析や判断が求められ、現場では活用しきれないことが多いのが実情です。

そのため「どの顧客が離脱しやすいのか」「誰にアップセル提案をすべきか」といった部分を人の勘や経験に頼らざるを得ず、再現性に乏しい営業活動になりやすい傾向があります。

このような課題を解決する手段として、AIの活用が注目されています。
データ基盤としてのCRMとAIを組み合わせると、CRMに眠る膨大なデータをAIが自動で解析し、離脱リスクや購買傾向などを予測できます。

行動履歴や問い合わせ内容を分類し、最適なアプローチを提示することで、属人的な判断を補完することも可能です。

従来のAI非搭載型CRMは、売上や取引履歴といった定型データを整理･集計するのが中心でしたが、CRMとAIを組み合わせればメール本文や商談記録といった非構造化データまで幅広く解析の対象にでき、扱えるデータ量と種類が飛躍的に増えます。

その結果、過去の記録を単に管理するだけでなく、未来の行動を予測し、次の一手を自動で導き出せるようになるのです。
CRM × AIによって、担当者の経験値に依存せず、誰でも根拠のある営業活動を展開できるようになるのが大きなメリットと言えます。

AIと連携させるCRMツールはkintoneがおすすめ

AIをCRMと組み合わせて効果を発揮するためには、CRMに正確かつ十分なデータが継続的に蓄積されている必要があります。
案件管理や顧客対応履歴が部門ごとに分散している状態では、AIも十分な分析ができず、期待した効果を得にくくなります。

AI分析に必要な「整ったデータ基盤」を構築するなら、kintone(キントーン)がおすすめです。
kintoneとは、サイボウズ株式会社が提供するクラウド型の業務アプリ構築プラットフォームで、案件管理や顧客対応履歴、問い合わせ記録などをプログラミング不要で自由にアプリ化できるため、部門ごとに散在していた情報をまとめて管理できます。

また、kintoneは外部の生成AIサービスと直接連携できるため、CRMデータを解析する仕組みを構築できます。
たとえば、商談履歴をAPI経由でAIに渡し、自動で要約や次回提案を生成させるといった活用が可能です。

加えて、AIを活用したプラグインも豊富に提供されており、問い合わせ内容の自動分類や顧客対応履歴の要点抽出などを簡単に実装できます。
現場の担当者が自らCRMデータをAIに活かせる環境を整えられるため、営業活動の質を高めることができるのです。

kintoneについて詳しく知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

▼kintone(キントーン)とは？できること･できないことまとめ アプリの活用事例もご紹介！

kintone × AIを活用して顧客管理を最適化した事例

kintoneとAIを組み合わせれば、CRMに蓄積されたデータから営業活動の改善に直結する気づきを得られます。
ここからは、実際にkintone × AIによって顧客管理を最適化した具体的な事例を紹介します。

対応履歴から顧客の潜在ニーズを把握

営業担当者は、既存顧客の潜在ニーズに気づけず、アップセルやクロスセルの提案機会を逃してしまう課題を抱えることがあります。
コムデックではこの課題を改善するため、日々kintoneに記録している対応履歴(日報)をAIに参照させ、潜在ニーズを抽出する仕組みを構築しました。

こちらがインプットする情報の例です。

このデータを元に、AIには次のようなプロンプトで分析するよう指示を出しています。

このプロンプトは、顧客対応履歴を単なる記録として残すのではなく、会話の裏側にある課題や改善要望を引き出し、それを具体的な提案に変換する構造になっています。
従来は営業担当者の勘や経験に依存していた部分を、AIが体系的に整理できるのが特徴です。

以下が実際の出力例です。

アウトプットでは顧客ごとに「課題」「業務上のヒント」「改善要望」「提案内容」が整理され、人間が見落としがちな潜在ニーズを可視化できました。
このCRM分析により既存顧客への追加提案が容易になり、満足度の向上と売上拡大に貢献しています。

お問い合わせの対応優先度を自動判定

企業に届く問い合わせには、緊急性が高い相談から情報収集目的の連絡、さらには対応不要な営業メッセージまでが混在します。
人の目で一件ずつ確認して選別していると、対応が遅れ、顧客満足度の低下につながるリスクがあるため改善が必要です。

コムデックではこの課題に対し、kintoneとChatGPTを連携させ、問い合わせ内容を自動でランク付けする仕組みを構築しました。
重要度や緊急度が高い案件は優先度A、営業的な連絡は低ランクに分類されるとともに、AIによる判定理由も記録される仕組みです。

さらにRPAツールを組み合わせることで、問い合わせ内容の転記作業も自動化し、人手を介さずに情報を処理できる体制を実現しました。
最終確認は人が行うことで精度を担保しつつ、問い合わせ対応のスピードを大幅に向上しています。

詳しくは、以下の記事をご覧ください。

▼kintoneとChatGPTの連携で問合せの優先度を自動判定して対応の効率化を実現！

商談履歴から顧客の特性を分析して次回提案を作成

顧客からの問い合わせや過去の商談履歴は多岐にわたり、担当者によって対応品質にばらつきが生じることがあります。
とくに新人営業担当者は顧客特性の把握に時間がかかり、十分な提案準備が難しいのが課題です。

コムデックではこの状況を改善するため、kintoneに蓄積された顧客対応記録や商談履歴をAIで分析し、顧客ごとの特性や興味関心を整理する仕組みを構築しました。
さらに過去の成功事例やよくある質問に対する最適な回答を提示することで、営業担当者の業務を支援しています。

こちらが今回実際にインプットした内容です。
顧客と案件を紐づけて、いつどのような対応を行ったかを記録しています。

AIには次のようなプロンプトを与えています。

このプロンプトは、商談履歴を単なる記録として残すのではなく、顧客特性の把握と次回提案に直結する情報へ変換する構造になっています。
AIは顧客の興味領域や購買傾向を整理し、提案内容や根拠、商談時の注意点まで具体的に出力できるのが特徴です。

このプロンプトで実際に出力された結果がこちらです。

アウトプットでは顧客ごとに「特性」「提案推奨」「注意事項」が体系的に整理されました。
これにより顧客ごとの課題や特性に合わせた提案が可能となり、顧客満足度の向上と商談成約率の改善につながります。

CRM × AIで顧客へのアプローチを改善し売上アップにつなげよう

CRMにデータを蓄積しても、人材や仕組みが不足すると営業成果に直結しにくい課題がありますが、AIを組み合わせれば、潜在ニーズの発見や次回提案の自動生成が可能となり、営業活動の質を改善できます。
とくにkintoneなら顧客対応履歴や商談メモを一元管理でき、分析から提案までを仕組み化して顧客満足度向上と売上拡大につなげることが可能です。

コムデックでは、kintoneとAIを掛け合わせてお客さまの課題を解消する「kintone × AI活用事例集」を提供しています。
「CRMにAIを取り入れて営業活動を改善したい」「蓄積した顧客データを売上につなげたい」という企業さまは、是非ご覧ください。

「kintone × AI 事例集」ダウンロードはこちら