営業1人あたり週8時間のリサーチ業務を、AIに丸ごと任せる

こんな営業組織のためのツールです

• インサイドセールスが「企業1社調べるのに30分」かけている
• フィールドセールスが商談後に「CRM入力で残業1.5時間」している
• 営業企画が「ターゲットリストを月1回エクセルで手作業作成」している
• マネージャーが「提案資料の品質が担当者ごとにバラバラ」で困っている
• Sansan・Salesforce・HubSpot を入れたが「現場が活用しきれていない」と感じている

解決ストーリー: 営業の「準備時間」をAIが代行する

Before（よくある現場）

月曜の朝。インサイドセールス担当が、今週アプローチする20社のリストを作るために IR BANK と日経電子版とコーポレートサイトを開きっぱなしにする。1社あたり「直近の決算動向 / プレスリリース / 経営層の発言 / 採用状況」をExcelに転記。20社で約10時間。

火曜の夕方。フィールドセールス担当が、明日の商談先5社分の事前準備をする。各社のサイトを読み、業界ニュースを検索し、過去の打ち合わせメモを読み返す。1社30分 × 5社 = 2.5時間。商談メモも別途必要。

水曜の夜。営業担当が商談後にSalesforceに議事録を入力する。話した内容を思い出しながら、活動履歴 / 次回アクション / フェーズ更新を入れる。1商談15分 × 4商談 = 1時間。

After（pigeon workflow導入後）

月曜の朝、担当者は何もしない。前週金曜の夜にAIが既にリストを作成済み。Salesforceに「今週アプローチ推奨20社」がスコア付きで投入されている。各社に「直近IR動向 / 同業他社の動き / 推奨提案アングル」が添付されている。

火曜の夕方も、担当者は何もしない。水曜朝6時にSlackへ通知。「明日商談の5社のブリーフィングです」のメッセージから、各社のサマリ（決算 / 直近ニュース / キーマン情報 / 提案仮説）が箇条書きで届く。

水曜の商談中、担当者はZoomで話すだけ。録音をAIが自動で要約し、Salesforceの活動履歴・次回アクション・フェーズ更新まで自動入力。担当者は内容のチェックボタンを押すだけ。

これが「営業の準備時間をAIが代行する」の実物です。

実機ユースケース

実際に動いている3つの使い方を紹介します。すべて「デモ予約」で実物を触っていただけます。

ユースケース1: 営業リスト作成の自動化（インサイドセールス向け）

従来: 営業企画が月1回、IR BANK / 業界紙 / SNS / 求人情報を手作業で組み合わせ、20-50社のターゲットリストをExcelで作成。1リスト作るのに丸2日。

pigeon workflow: 「資金調達 / 新工場建設 / 採用拡大 / 経営層交代」のいずれかが発生した中堅企業を、AIが毎週月曜にスコア付きで自動抽出。Salesforceに直接投入。1リスト作成 = 2日 → 0時間。

仕組み:

• 業界 / 売上規模 / 地域 / 推奨シグナル（資金調達など）を最初に1度だけ設定
• 週次でAIが公開情報を巡回し、条件マッチ企業を抽出
• 各社に「なぜリストに入ったか」の理由（シグナル根拠）と推奨提案アングルを添付

ユースケース2: 商談前ブリーフィングの自動化（フィールドセールス向け）

従来: 商談前夜、担当者が各社のサイト・IR・最近のニュース・LinkedInを30分ずつ調べる。商談5件 = 2.5時間。

pigeon workflow: 翌日商談予定の企業を Salesforce / Google カレンダーから自動取得。商談前夜の22時にAIが各社の「決算動向 / 直近プレスリリース / キーマン公開情報 / 同業他社との比較 / 想定論点 / 提案仮説」を整理し、翌朝6時にSlackへ投稿。

実際の出力例:

【明日10時 訪問】株式会社○○商事
売上規模: 800億円
直近の動き:
- 2026/Q1決算で営業利益+12%。物流費高騰が依然リスクとして言及。
- 4月に基幹システム刷新の方針を公表（IR P.15）
- 同業他社の○○社が同領域で3月にDX投資を発表

推奨提案アングル:
- 物流費削減との関連で、業務自動化による間接コスト削減を打ち出す
- 基幹システム刷新と並走できるノーコード周辺ツールとして位置付ける

想定論点:
- 既存ITとの連携工数
- 現場の運用負荷

ユースケース3: 提案資料ドラフトの自動生成（営業全員向け）

従来: 担当者が前回の提案書を流用し、宛先と業界事例を差し替え、競合比較表を1から作り直す。1提案 = 3-5時間。担当者ごとに品質がバラつく。

pigeon workflow: 「提案先企業URL」「提案する自社サービス」「想定予算規模」の3つを入力するだけ。AIが「業界課題仮説 / 提案ストーリー / 競合比較表 / ROIシミュレーション」をPowerPointドラフトで生成。担当者は最後の確認と顧客カスタマイズだけ実施。1提案 = 3-5時間 → 30-60分。

「テンプレート流用」との違い:

• 提案先企業の最新IR・直近ニュースを反映した「今の状況に刺さる」内容になる
• 競合比較表は提案先が実際に検討中の他社（公開情報から推定）を含めて作られる
• 担当者の経験値に依らず、品質の下限が安定する

なぜ pigeon workflow なのか — 競合との違い

「営業向けAIツール」はいくつかあります。それぞれ得意領域が違うため、pigeon workflow が選ばれる理由を整理します（取得日 2026-05-27）。

pigeon workflow が取りに行く領域

• 「Salesforceを入れたが、現場が使い切れていない」企業の業務自動化
• 「Sansanはあるが、商談前準備の質は担当者依存」の状態の解消
• 「営業AIに興味はあるが、IT部門の工数を取れない」中堅企業の現場主導導入

競合差別化の根拠（事実ベース）

• Salesforce Einstein / Agentforce は Sales Cloud 上で完結する設計。Salesforce 外の自由フォーマット業務 (PDF読取・社外サイト調査・PowerPoint 提案資料生成等) は別ツールでカバーが必要
• Sansan は名刺接点ベースの「ビジネスデータベース」で国内エンタープライズ向け認証が手厚い。一方で名刺接点のない企業の決算動向リサーチ・提案資料ドラフト生成は機能の主目的ではない
• HubSpot は日本語UI・チャット/メールサポートを提供するが、電話は英語のみ・日本語ヘルプは自動翻訳と公式に明記
• Apollo は北米中心で credit 制。日本中堅企業のデータ精度は自社条件のトライアルで確認推奨
• Zapier / Make / Workato は 2026年時点で主要LLMをノード単位で利用可能。一方で pigeon workflow は GPT-4.1 / Claude / Gemini 3社対応・日本語フルサポート・AWS東京リージョン完全配置・ISMS（JQA-IM2071）取得で国内エンタープライズ要件をカバー

pigeon workflow が向いていないケース

• 既に Salesforce + Einstein/Agentforce を全社導入済で、業務の中心が Salesforce 内データの分析・予測である場合 → Salesforce 内で完結するほうが運用負荷が低い
• 業務の中心が単純なSaaS連携 (Slack→Notion→Google Drive 等) で、LLM処理がほぼ無い場合 → Zapier / Make のほうが安く、対応アプリ数も豊富

出典: Salesforce / Sansan / HubSpot / Apollo / Zapier / Make / pigeon workflow 公式（取得日 2026-05-27）

よくある質問

運営会社・開発体制

• 運営: 株式会社ロフタル
• 本社所在地: 東京都渋谷区
• 開発体制: PigeonCloud（300社で本番運用中のSaaS）と同じ開発チームが pigeon workflow を開発
• 強み: 業務系SaaSの運用知見を持つチームが、現場で起こる「想定外」を吸収しながら設計している

「AIスタートアップが急に出してきた業務ツール」とは違い、業務ソフトを長年運用してきたチームが、現場の地雷を踏まずに作ったツールです。