情報のサイロ化と抽象化を打破し、高解像度データベースから「勝ち筋」を自動抽出。AI活用の先陣を切る
情報のサイロ化と抽象化を打破し、高解像度データベースから「勝ち筋」を自動抽出。AI活用の先陣を切る
営業戦略のDXを牽引する株式会社MEDIUM（本社：東京都渋谷区、代表取締役：関 翔太郎、以下「MEDIUM」）は、すべての商談を高解像度に構造化し、AIが受注へのネクストアクションを導き出す新機能『Stockwork Agent』を、2026年2月より正式に提供開始いたしました。
■ AI活用の壁「情報のサイロ化と抽象化」を乗り越える
多くの日本企業でAI活用が進まない背景には、データが散在する「サイロ化」と、入力情報の「抽象度の高さ」があります。
Stockworkは商談を一言一句書き起こして「全量」を確保。その上で、営業活動に必要な粒度・観点で多角的に解析し、一つの統合データベースに保存します。
この圧倒的な解像度を持つデータベースを『Stockwork Agent』（営業向けAIエージェント）が横断的に探索することで、これまでのAIツールでは成し得なかった「受注に直結する示唆」の提供を可能にしました。
■ 開発の背景｜なぜ、これまでの営業AI活用は「失敗」してきたのか
多くの日本企業がAI導入を試みながら、現場の生産性向上や売上増といった目に見える成果創出に至らなかった理由は、主に2つの構造的な欠陥にあります。
1. 情報のサイロ化（個別最適の限界）
商談ログが担当者ごとに散在し、組織全体で横断的に探索・活用できる仕組みが欠如していました。AIが本来持つ「複数の情報を繋ぎ合わせ、傾向を見出す力」を活かせていなかったのです。
2. 情報の抽象度の高さ（解像度不足）
SFA（顧客管理システム）に残される日報は、担当者の主観を通した「要約」であり、顧客の生の声（一次情報）が削ぎ落とされています。解像度の低いデータでは、AIは表面的な示唆しか出せず、実戦で使える「勝ち筋」を導き出せませんでした。
『Stockwork Agent』は、この停滞した現状を打破するために開発されました。商談を一言一句書き起こして「全量」を確保し、営業活動に必要な粒度・観点で解析。
一つの「営業データベース」に集約することで、これまでのAIツールでは成し得なかった「受注に直結する示唆」の提供を可能にしました。
■ 営業のブラックボックス化を解消する、Stockworkのプロセス
1. 同席させるだけで、初回商談から受注までの全ての定性データが蓄積される
Stockworkは、初回商談から受注、その後のフォローアップに至るまでの一連の対話を一言一句逃さず書き起こし、営業活動に不可欠な粒度（予算感、決裁フロー、課題の優先度、競合に対する本音など）で多角的に解析。これらを組織で共有される一つの「統合営業データベース」へ自動的に保存します。
これにより、「担当者の異動や不在で過去の経緯がわからない」「数ヶ月前の細かな合意事項が曖昧になる」といった、情報の分断による損失を根絶します。現場の入力負荷を徹底的に排除しながら、組織全体でいつでも探索・活用可能な「高解像度な定性データベース」を構築し、営業活動の全行程を可視化します。
2. 「何が起きたか」ではなく「なぜそうなったか」を解明できる
一般的な顧客データ分析（CRM等）は「誰が、いつ、何を買ったか」という事実はわかりますが、Stockwork Agentは商談の「対話の構造」を読み解きます。
顧客が発した一言一句から、「論理的な懸念点はどこにあったのか」「合意形成のボトルネックは何だったのか」といった文脈を特定。
Stockworkデータベースに蓄積された全商談ログを探索し「受注に至らない共通の理由」といった、数字だけでは決して見えてこない構造的な課題を言語化します。
3. 専門スキルがなくても「聞くだけ」で深い分析ができる
高度なデータ分析を使いこなすには、本来SQLなどの専門スキルが必要でした。しかし、Stockwork Agentは自然な言葉によるチャット操作のみで完結します。
「最近の商談の課題をまとめて」「競合他社と比較された際の主な失注要因は？」「お礼メールを作成して」と問いかけるだけで、数千時間のログから深いインサイトを抽出。情報を「探す」手間をゼロにし、AIと一緒に「考える」という、営業担当者にとって最強の思考パートナーとしての体験を提供します。
Stockworkサービスサイト：https://strixai.jp/サービス紹介の打ち合わせを希望される方：https://strixai.jp/contact※フォームからお問い合わせください。
■ 国内先進企業における実績
『Stockwork Agent』は、正式リリースに先駆けて導入された各社において、営業組織のあり方を根本から変える成果を創出しています。
1. 国内大手SIer：大規模・複雑化した案件情報のブラックボックス化を解消
数多くのプロジェクトが同時並行する大規模組織において、案件ごとのリスク把握が属人化していたことが課題でした。
- リスク検知の自動化：複数案件を横断してAIがモニタリング。失注の予兆となる顧客の発言を検知し、マネジメント層へ自動通知することで、意思決定サイクルを従来の半分以下に短縮しました。
- ナレッジの即時再利用：過去の膨大な類似案件から、成功に寄与した提案ロジックをAIが自動抽出。目の前の案件を受注するために「今、何を話すべきか」をサジェストすることで、組織的なナレッジマネジメントを実現しています。
2. 急成長中のITスタートアップ：営業組織の急速な拡大に伴う教育コストの増大を解消
メンバー急増により、ベテランの「勝ちパターン」を若手に継承するスピードが追いつかない状況にありました。
- 「勝ちパターン」の構造化： 全商談ログから、受注に繋がる決定的な問いかけや説明の順序をAIが特定。再現性の高い営業プレイブックを作成しました。
- 教育のセルフサービス化：若手層の商談をAIが自動解析。マネージャーが同席せずとも、AIが改善ポイントや次回提案内容を具体的にフィードバックすることで、教育工数を大幅に削減。早期戦力化により、全社的な受注率の向上を達成しました。
3. 専門領域特化のコンサルティング企業：長期にわたる検討プロセスでの情報の断絶
高度な専門性が求められ、検討期間が半年以上に及ぶ中、過去のヒアリング情報が活用しきれていない課題がありました。
- 休眠資産のインテリジェンス化：「まずは溜めるだけ」というシンプルな運用からスタート。半年前に別担当者がヒアリングしていた微細なニーズをAIが掘り起こし、現在の商談に接続しました。
- クロージングの精密化：過去の対話ログをベースに、顧客が最も重視している論点をAIが整理。提案内容の正確性が劇的に向上しただけでなく、クロージングに向けた具体的な論点化までをAIがサポート。営業担当者の受注率を底上げする強力なブースターとなっています。
