営業を、記録するための仕事から、価値を生む仕事へ。

課題

既存の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の90%は失われています。

営業担当者は日々の入力作業に追われ、本来やるべき顧客対応の時間が削られる。高コストで導入したのに、データが入力されない、入っても粒度はバラバラ。現場には負担、マネジメント層には致命的なリスク。多くの営業組織がこの構造に悩み続けています。

最近はAI議事録ツールによる自動入力も登場していますが、AIエージェントの時代にはこれでも不十分。なぜなら既存CRMは「先に箱を作って、情報だけ入れる」構造（Schema-on-Write）だから。

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。本当に必要な情報に辿り着けません。

情報がなければ、AIは受注率低下や解約予兆を検知できず、改善策も提示できず、自律的に動くこともできない。この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ありません。

解決策

Frictioは、対面・Web会議・電話・メールなど、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します。

知りたい情報を、知りたい時に、知りたい形で。例えば──

・過去に「受注した商談の特徴」や「顧客ニーズ」は？

・受注した商談を参考に、この顧客に「提案すべき内容」は？

・直近3ヶ月の商談で「価格」が論点だった割合や、「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」のある顧客を全部教えて

Frictioは「後から好きな切り口で問いを立てられる」構造（Schema-on-Read）。

新しい問いが生まれても答えが返ってくる。成果が上がらない原因が見えないまま「営業のスキル不足」が論点になりがちだったPDCAが、明確な原因と打ち手のサイクルに変わります。

さらにAIが状況を判断し、ネクストアクションを能動的に提案・実行。

人はレビューと修正だけで業務が完結する世界、営業人数に依存しない生産性向上をお届けします。

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）への転換を推進します。