NTTデータの営業AIエージェントで商談準備を支援
元記事公開日: 2026年7月27日
出典: https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2026/0728
NTTデータは商談準備向けの営業AIエージェントで、生成AIによる情報収集・仮説立案と、Tableau Next MCP・Salesforce Hosted MCPによる仮説検証・業務連携を組み合わせた。ハーネスエンジニアリングでプロセスを制御し、人が確認したうえで判断・実行できる設計とした。その結果、SalesforceデータとTableau可視化を根拠に仮説を評価し、営業判断へつなげる状態を実現している。
背景
NTTデータは自らを「クライアントゼロ」と位置づけ、Salesforceを中核とした全社営業プラットフォームの構築を進めてきた。営業情報を蓄積・活用できる環境が整いつつある中で、その先の活用を検討している。業務ではダッシュボード、DWH、Excel、Slack、メール、Salesforceなど複数システムを行き来し、人が解釈・判断してアクションに落とし込む必要があった。商談準備はお客さま理解や仮説立案に多くの情報収集・整理が求められ、成果が担当者の経験やスキルに左右されやすい領域でもある。
要望・目的
めざすのは「営業が意のままに情報を活用できる環境」である。営業担当者が必要な情報を探し回るのではなく、必要なタイミングで必要な情報を活用しながら意思決定できる営業活動の実現を掲げている。単にAIで作業を代替するのではなく、情報収集から仮説立案、検証、商談設計、アクション実行までの流れを支援することが重要と位置づけている。
実装・実施内容
商談準備を題材に営業AIエージェントを検討した。プロセスを「調査」「仮説構築」「実データ検証」「商談準備」「TODO登録」に分解し、各ステップで利用するツールや出力形式を制御するハーネスエンジニアリングを採用した。Tableau Next MCPとSalesforce Hosted MCPで業務システムと連携し、利用権限を制御する。業務用語、KPIや比較条件、データ間の関係性をセマンティックモデルとして事前定義し、AIがその定義に沿ってデータ参照できる状態を整えた。判断を伴う検証や業務システムへの書き込みは、人が確認したうえで実行する設計としている。
AIサービス・システム
生成AIが情報収集や仮説立案・構造化を担う。AIが出した仮説はTableau Next MCPを通じ、課題類似条件やスコープ類似条件に基づく類似案件数、提案到達率、受注率、停滞要因など定義済み指標で検証する。Salesforce Hosted MCPは商談情報の参照と、確認後のTask作成に用いる。AIが自由にKPIや類似案件を作るのではなく、人が定義した分析シナリオや指標に基づいて仮説を検証する。ハーネスエンジニアリング、MCP、セマンティックを組み合わせ、業務フローに沿って安全かつ適切に動作する環境を設計している。