SEOに関連するニュースリリースを公開しております。
最新のサービス情報を、御社のプロモーション・マーケティング戦略の新たな選択肢としてご活用下さい。
企業のAI導入率57%、しかし営業現場は29%--「データ欠損」が日本の営業DXを阻むボトルネックに 株式会社MEDIUM、商談の一次情報を自動で構造化する「セールスデータプラットフォーム」構想を発表
[26/04/02]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
企業の生成AI導入率57.7%に対し、営業現場の活用率は28.9%と大差。AI活用に至らない背景は「AIが推論できるデータがない」問題だと捉え、「営業データ基盤」という解決策を提唱。
営業戦略のDXを推進する株式会社MEDIUM（本社：東京都渋谷区、代表取締役：関 翔太郎）は、日本の営業組織におけるAI活用の構造的課題を「営業データの欠損」と定義し、商談の一次情報を自動で蓄積・構造化する『STRIX（ストリクス）』をセールスデータプラットフォームとして提供強化することを発表します。
■ 日本企業のAI導入は加速。しかし営業だけが取り残されている
日本企業の生成AI導入は急速に進んでいます。NRI「IT活用実態調査2025」によると、生成AIを導入済みの企業は57.7%に達し、2023年の33.8%からわずか2年で24ポイント増加しました（※1）。矢野経済研究所は、近い将来、導入率が8〜9割に達すると予測しています（※2）。
図：新技術の導入または検討に関する状況
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/167026/4/167026-4-e3f93d00b27fbc7aa10915c668c89f0e-1200x701.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
画像引用：NRI（野村総合研究所、日本企業を対象に「IT活用実態調査（2025年）」を実施, 2025年11月）
しかし、この波は営業現場には十分に届いていません。
HubSpot「日本の営業に関する意識・実態調査2025」（第6回）によると、営業活動における生成AIの活用率は28.9%です。前年の21.1%からは改善したものの、企業全体のAI導入率57.7%との間には依然として約29ポイントの断絶があります（※3）。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/167026/4/167026-4-ccf874ea2b25a8e913c37fcc9da3ec00-1393x889.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
画像引用：PR TIMES（日本の営業に関する意識・実態調査2025の結果をHubSpotが発表, 2025年2月）
■ なぜ営業だけがAI活用から取り残されるのか？「データ欠損」の構造
生成AIが営業プロセスを支援するには、「何を提案すべきか」「どの案件にリスクがあるか」を判断するための一次情報が必要です。しかし実際の営業現場では「データのサイロ化」「データの抽象化」に代表される問題が生じています。これが生成AIの活用を阻む原因です。
- 【データのサイロ化】AIが参照できるデータが、そもそも散在（サイロ化）しており、AI活用の障壁となっている、個人でのAI活用に止まってしまう
- 【データの抽象化】SFAに残る情報が抽象的・主観的な要約に偏り、顧客の生の発言（一次情報）が欠落している。AIが深い推論に使えない
多くの企業で、SFA/CRMに残る商談記録は数行の要約に止まっています。顧客が何を懸念し、競合とどこを比較し、社内の誰が意思決定者なのか。その情報は営業個人の記憶の中にだけ存在し、どこにも構造化されていません。
そこで私たちは、営業のAI活用は「データ基盤づくり」から始まると考え、STRIXを「セールスデータプラットフォーム」として提供強化するに至りました。
■ 『STRIX』が実現するセールスデータプラットフォームの概要
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/167026/4/167026-4-a6a7e47cb987ecc0c0cb826ec4c9dd19-1537x858.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
STRIXが提供するセールスデータプラットフォームは、単なる議事録ツールでも、単なるSFAでもありません。
従来のSFA/CRMツールを再定義し、営業担当者が手入力するのではなく、生成AIが商談の全量データを解析・構造化し、正確かつ粒度の細かい「使えるデータベース」を構築することで、データサイロ化の問題を解消すると同時に、生成AIが真価を発揮する環境を提供します。
特徴1. 商談の一次情報を“全量”で蓄積する
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/167026/4/167026-4-0dfa1cc62d9f99ae2a13ca792880a82b-1500x837.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
営業データの欠損が起きる最大の要因は、「入力されないこと」ではなく、入力する前段階で一次情報が消えてなくなってしまう（忘れてしまう、どこかに行ってしまう）ことにあります。
STRIXは、オンライン／対面を問わず商談を「録るだけ」で、会話という一次情報を継続的に取得します。これにより、記憶や個人の主観に依存した報告ではなく、後から検証可能な“事実”として会話ログを残せるようになります。
特徴2. 営業活動に必要な粒度で“構造化”する（AIが使えるデータにする）
[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/167026/4/167026-4-058e59e3f7f247808fd839ae7f6ad642-1497x838.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
会話ログが残っても、そのままでは検索も分析も難しく、AIにとっても扱いづらい非構造データです。
STRIXは、会話内容からヒアリングサマリ、BANT、意思決定プロセス、懸念点、合意事項、ネクストアクションといった営業活動に必要な要素を自動で抽出し、会社／取引（案件）／商談ログという三階層で文脈を保ったまま整理します。
結果として、単発の議事録ではなく「案件がどう進んでいるか」「何がボトルネックか」を時系列で追える、営業のためのデータモデルが出来上がります。
特徴3. SFA/CRMと接続し、データ欠損と抽象化を解消する
[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/167026/4/167026-4-98f8a104c357c0ebc5d0d2c8d35c40d9-1500x834.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
多くの組織でSFA/CRMが形骸化するのは、入力が現場の追加業務になっているからです。
STRIXは、商談から得られた構造化データをSFA/CRMへ連携することで、入力負荷の削減とデータ品質の担保を同時に狙います。
現場にとっては「報告が楽になる」「入力しなくても情報が残る」という体験になり、マネジメントにとっては「案件の見立てが揃う」「レビューと育成の材料が揃う」という状態に近づきます。
STRIXはSFA/CRMを置き換えるのではなく、SFA/CRMが“価値を出せる場所”として機能するためのデータ供給源になります。
特徴4. 蓄積データを横断探索し、生成AIが“推論”できる環境を整える
[画像7: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/167026/4/167026-4-1c81098accad6fc24c32f397afce3004-1501x839.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
データが集まり、構造化され、文脈を保って蓄積されると、生成AIははじめて営業組織の意思決定を前に進める役割を担えます。
STRIXでは、類似案件の検索や過去提案の再利用、失注リスクの兆候検知、停滞要因の抽出、勝ちパターンの横断抽出とプレイブック更新などを、商談の一次情報に根ざして行えるようになります。
つまりSTRIXのセールスデータプラットフォームは、データを「貯める」だけでなく、データが「使われ、学習され、更新され続ける」循環をつくるための基盤です。
■ 生成AIが「真価を発揮する」環境を構築し、商談のブラックボックス化を解消・受注率を向上させるSTRIX
[画像8: https://prtimes.jp/api/file.php?c_id=167026&t=animationGifImage&f=aa58a7610621e88769542bf3406c8a83.gif ]
画像：STRIX Agent（AIエージェント機能）
セールスデータプラットフォームによってデータが蓄積・構造化されると、生成AIは単なる文章生成を超え、営業現場で以下を実現できます。
- 少し先の未来が推測できる（失注の予見・受注に最も近い提案の作成）
- 過去の商談ログを資産化し、ナレッジマネジメントにようやく成功できる（成功パターンの横展開）
- AIエージェントが商談後業務をタスク化・実行できるようになる（提案活動への集中）
「議事録やメールを速く作る」だけでは、営業成果に直結しません。真価が発揮されるのは、商談の一次情報が継続的に蓄積され、案件文脈のまま構造化され、組織横断で参照できる。つまりAIが“推論できるデータ基盤”がある状態です。
■ 代表取締役コメント（株式会社MEDIUM 代表取締役 関 翔太郎）
生成AIを営業に実装する上で本当に難しいのは、モデル選定でもプロンプトでもなく、AIが参照できる営業データが存在しないことです。
日本企業のAI導入率は57%を超えました。しかし営業現場では、商談の一次情報が記録されず、SFAには2行の要約しか残らず、個人の記憶と勘で営業が動いています。これでは、どれほど優秀なAIを導入しても、推論の原材料がない以上、成果には結びつきません。
私たちは、営業のAI活用は『ツール導入』ではなく『データ基盤づくり』から始まると確信し、STRIXをセールスデータプラットフォームとして再定義しました。『個人の勘』ではなく『組織の科学』で営業を動かす。その基盤を、日本の営業組織の標準装備にしていきます。
【株式会社MEDIUMについて】
AIプロダクト開発と戦略コンサルティングを行うスタートアップ。代表の関が持つシリアルアントレプレナーとしての知見と、営業現場のリアルな課題を融合させたソリューションを提供。2026年、新機能「STRIX Agent」のリリースを皮切りに、停滞する日本の営業DXを強力に推進している。
STRIX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。
■ 調査データ出典
※1. NRI「IT活用実態調査2025」（https://www.nri.com/jp/news/newsrelease/20251125_1.html）
※2. 矢野経済研究所「生成AI利用実態調査」（https://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3783）
※3. HubSpot「日本の営業に関する意識・実態調査2025」（https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000068.000037724.html）
営業戦略のDXを推進する株式会社MEDIUM（本社：東京都渋谷区、代表取締役：関 翔太郎）は、日本の営業組織におけるAI活用の構造的課題を「営業データの欠損」と定義し、商談の一次情報を自動で蓄積・構造化する『STRIX（ストリクス）』をセールスデータプラットフォームとして提供強化することを発表します。
■ 日本企業のAI導入は加速。しかし営業だけが取り残されている
日本企業の生成AI導入は急速に進んでいます。NRI「IT活用実態調査2025」によると、生成AIを導入済みの企業は57.7%に達し、2023年の33.8%からわずか2年で24ポイント増加しました（※1）。矢野経済研究所は、近い将来、導入率が8〜9割に達すると予測しています（※2）。
図：新技術の導入または検討に関する状況
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/167026/4/167026-4-e3f93d00b27fbc7aa10915c668c89f0e-1200x701.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
画像引用：NRI（野村総合研究所、日本企業を対象に「IT活用実態調査（2025年）」を実施, 2025年11月）
しかし、この波は営業現場には十分に届いていません。
HubSpot「日本の営業に関する意識・実態調査2025」（第6回）によると、営業活動における生成AIの活用率は28.9%です。前年の21.1%からは改善したものの、企業全体のAI導入率57.7%との間には依然として約29ポイントの断絶があります（※3）。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/167026/4/167026-4-ccf874ea2b25a8e913c37fcc9da3ec00-1393x889.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
画像引用：PR TIMES（日本の営業に関する意識・実態調査2025の結果をHubSpotが発表, 2025年2月）
■ なぜ営業だけがAI活用から取り残されるのか？「データ欠損」の構造
生成AIが営業プロセスを支援するには、「何を提案すべきか」「どの案件にリスクがあるか」を判断するための一次情報が必要です。しかし実際の営業現場では「データのサイロ化」「データの抽象化」に代表される問題が生じています。これが生成AIの活用を阻む原因です。
- 【データのサイロ化】AIが参照できるデータが、そもそも散在（サイロ化）しており、AI活用の障壁となっている、個人でのAI活用に止まってしまう
- 【データの抽象化】SFAに残る情報が抽象的・主観的な要約に偏り、顧客の生の発言（一次情報）が欠落している。AIが深い推論に使えない
多くの企業で、SFA/CRMに残る商談記録は数行の要約に止まっています。顧客が何を懸念し、競合とどこを比較し、社内の誰が意思決定者なのか。その情報は営業個人の記憶の中にだけ存在し、どこにも構造化されていません。
そこで私たちは、営業のAI活用は「データ基盤づくり」から始まると考え、STRIXを「セールスデータプラットフォーム」として提供強化するに至りました。
■ 『STRIX』が実現するセールスデータプラットフォームの概要
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/167026/4/167026-4-a6a7e47cb987ecc0c0cb826ec4c9dd19-1537x858.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
STRIXが提供するセールスデータプラットフォームは、単なる議事録ツールでも、単なるSFAでもありません。
従来のSFA/CRMツールを再定義し、営業担当者が手入力するのではなく、生成AIが商談の全量データを解析・構造化し、正確かつ粒度の細かい「使えるデータベース」を構築することで、データサイロ化の問題を解消すると同時に、生成AIが真価を発揮する環境を提供します。
特徴1. 商談の一次情報を“全量”で蓄積する
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/167026/4/167026-4-0dfa1cc62d9f99ae2a13ca792880a82b-1500x837.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
営業データの欠損が起きる最大の要因は、「入力されないこと」ではなく、入力する前段階で一次情報が消えてなくなってしまう（忘れてしまう、どこかに行ってしまう）ことにあります。
STRIXは、オンライン／対面を問わず商談を「録るだけ」で、会話という一次情報を継続的に取得します。これにより、記憶や個人の主観に依存した報告ではなく、後から検証可能な“事実”として会話ログを残せるようになります。
特徴2. 営業活動に必要な粒度で“構造化”する（AIが使えるデータにする）
[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/167026/4/167026-4-058e59e3f7f247808fd839ae7f6ad642-1497x838.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
会話ログが残っても、そのままでは検索も分析も難しく、AIにとっても扱いづらい非構造データです。
STRIXは、会話内容からヒアリングサマリ、BANT、意思決定プロセス、懸念点、合意事項、ネクストアクションといった営業活動に必要な要素を自動で抽出し、会社／取引（案件）／商談ログという三階層で文脈を保ったまま整理します。
結果として、単発の議事録ではなく「案件がどう進んでいるか」「何がボトルネックか」を時系列で追える、営業のためのデータモデルが出来上がります。
特徴3. SFA/CRMと接続し、データ欠損と抽象化を解消する
[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/167026/4/167026-4-98f8a104c357c0ebc5d0d2c8d35c40d9-1500x834.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
多くの組織でSFA/CRMが形骸化するのは、入力が現場の追加業務になっているからです。
STRIXは、商談から得られた構造化データをSFA/CRMへ連携することで、入力負荷の削減とデータ品質の担保を同時に狙います。
現場にとっては「報告が楽になる」「入力しなくても情報が残る」という体験になり、マネジメントにとっては「案件の見立てが揃う」「レビューと育成の材料が揃う」という状態に近づきます。
STRIXはSFA/CRMを置き換えるのではなく、SFA/CRMが“価値を出せる場所”として機能するためのデータ供給源になります。
特徴4. 蓄積データを横断探索し、生成AIが“推論”できる環境を整える
[画像7: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/167026/4/167026-4-1c81098accad6fc24c32f397afce3004-1501x839.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
データが集まり、構造化され、文脈を保って蓄積されると、生成AIははじめて営業組織の意思決定を前に進める役割を担えます。
STRIXでは、類似案件の検索や過去提案の再利用、失注リスクの兆候検知、停滞要因の抽出、勝ちパターンの横断抽出とプレイブック更新などを、商談の一次情報に根ざして行えるようになります。
つまりSTRIXのセールスデータプラットフォームは、データを「貯める」だけでなく、データが「使われ、学習され、更新され続ける」循環をつくるための基盤です。
■ 生成AIが「真価を発揮する」環境を構築し、商談のブラックボックス化を解消・受注率を向上させるSTRIX
[画像8: https://prtimes.jp/api/file.php?c_id=167026&t=animationGifImage&f=aa58a7610621e88769542bf3406c8a83.gif ]
画像：STRIX Agent（AIエージェント機能）
セールスデータプラットフォームによってデータが蓄積・構造化されると、生成AIは単なる文章生成を超え、営業現場で以下を実現できます。
- 少し先の未来が推測できる（失注の予見・受注に最も近い提案の作成）
- 過去の商談ログを資産化し、ナレッジマネジメントにようやく成功できる（成功パターンの横展開）
- AIエージェントが商談後業務をタスク化・実行できるようになる（提案活動への集中）
「議事録やメールを速く作る」だけでは、営業成果に直結しません。真価が発揮されるのは、商談の一次情報が継続的に蓄積され、案件文脈のまま構造化され、組織横断で参照できる。つまりAIが“推論できるデータ基盤”がある状態です。
■ 代表取締役コメント（株式会社MEDIUM 代表取締役 関 翔太郎）
生成AIを営業に実装する上で本当に難しいのは、モデル選定でもプロンプトでもなく、AIが参照できる営業データが存在しないことです。
日本企業のAI導入率は57%を超えました。しかし営業現場では、商談の一次情報が記録されず、SFAには2行の要約しか残らず、個人の記憶と勘で営業が動いています。これでは、どれほど優秀なAIを導入しても、推論の原材料がない以上、成果には結びつきません。
私たちは、営業のAI活用は『ツール導入』ではなく『データ基盤づくり』から始まると確信し、STRIXをセールスデータプラットフォームとして再定義しました。『個人の勘』ではなく『組織の科学』で営業を動かす。その基盤を、日本の営業組織の標準装備にしていきます。
【株式会社MEDIUMについて】
AIプロダクト開発と戦略コンサルティングを行うスタートアップ。代表の関が持つシリアルアントレプレナーとしての知見と、営業現場のリアルな課題を融合させたソリューションを提供。2026年、新機能「STRIX Agent」のリリースを皮切りに、停滞する日本の営業DXを強力に推進している。
STRIX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。
■ 調査データ出典
※1. NRI「IT活用実態調査2025」（https://www.nri.com/jp/news/newsrelease/20251125_1.html）
※2. 矢野経済研究所「生成AI利用実態調査」（https://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3783）
※3. HubSpot「日本の営業に関する意識・実態調査2025」（https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000068.000037724.html）
SEO関連
