ＣＢヘルスケアが「bellSalesAI」を本格導入し営業基盤を刷新、データドリブンな組織へ変革

ＣＢヘルスケアが「bellSalesAI」を本格導入し営業基盤を刷新、データドリブンな組織へ変革

ＣＢヘルスケアが「bellSalesAI」を本格導入し営業基盤を刷新、データドリブンな組織へ変革

医療・介護・福祉業界に特化した経営支援・M&A仲介を手がける株式会社ＣＢヘルスケアは、Salesforce入力エージェント「bellSalesAI」を営業部門に本格導入しました。これにより、商談後の記録作成やSalesforceへの入力にかかる負担を大幅に軽減し、より質の高い商談記録を効率的に蓄積できる仕組みを構築しています。

導入の背景：データ入力の課題と営業戦略の転換点

株式会社ＣＢヘルスケアは、薬局・医療・介護・障害福祉分野において多角的な情報サービスを提供しています。2026年4月のグループ会社統合を機に、Salesforceを共通の営業基盤として本格活用する方針を打ち出しました。

しかし、現場では以下の課題が顕在化していました。

入力負荷の高さ: 商談後の記録作成やSalesforceへの入力が担当者の負担となり、顧客対応の時間を圧迫していました。
記録のばらつき: 入力のタイミングや情報量が担当者ごとに異なり、案件の進捗管理や部門間の引き継ぎを共通データで行うことが困難でした。
機密性の高い情報を扱う業務特性: 医療・介護・福祉事業者の経営や事業承継に関わるため、会話の背景や顧客の意向を正確に記録し、組織として継続的にフォローできる状態が不可欠でした。

これらの課題は、統合後の営業戦略を実行する上での経営課題と位置づけられ、「無理なく、正確にデータが残る仕組み」の必要性から「bellSalesAI」の導入検討に至りました。

トライアルで確認された顕著な効果

導入に先立ち、情報の機密性を考慮し、録音データ・文字起こし・Salesforce連携における情報管理を慎重に確認した上でトライアルを実施しました。その結果、以下の2つの効果が確認されています。

入力工数の大幅削減:
1商談あたりの入力時間が25.4分から8.5分へと約3分の1に短縮されました。これにより、手入力の時間が削減され、営業活動に充てる時間の創出につながることが確認されました。
記録の情報量が約2倍に増加:
1商談あたりの履歴文字数が756文字から1,588文字へと約2倍に増加しました。担当者の記憶やメモに依存することなく、会話に基づいた客観的で情報量の豊富な商談記録がSalesforceに蓄積されるようになったのです。工数を削減しながら記録の質を高められる点が、本格導入の決め手となりました。

営業部門での本格導入と定着への取り組み

トライアルの結果を受けて、ＣＢヘルスケアは2026年7月27日より、「bellSalesAI」を活用して商談履歴を残す運用へ移行しました。Salesforceの必須項目を見直した上で、担当者の意欲に頼るのではなく、日常の営業フローの中で自然にデータが蓄積される仕組みを設計しています。

また、定着に向けたKPIとして「利用率80％」「商談稼働率80％」「1履歴あたり文字数1,000文字超」を設定し、データ蓄積の量と質の両面から運用状況を検証していく方針です。

現場とマネジメントの変化

「bellSalesAI」の導入により、現場の営業担当者からは「会話の内容を一から書き起こす必要がなくなり、業務負担が減った」「メモを取ることに意識を向けすぎず、お客様の話を聞けるようになった」といった声が上がっています。これにより、顧客の意向を深く汲み取ることが求められる商談において、営業担当者が対話そのものに集中できる環境が整いつつあります。

マネジメント面では、要約機能により商談のポイントを絞って理解できるほか、書き起こしを確認することで実際の会話に基づいた内容を把握できるため、管理職による具体的な指導や助言が可能になっています。

株式会社ＣＢヘルスケア営業推進本部本部長の藤本進氏は、「お客様の人生や地域医療の未来に関わるテーマを扱う当社にとって、商談で交わされた言葉の背景やお客様の想いを、組織の記録として正確に残すことに大きな意味があると考えています。グループ統合という節目に、部門の垣根を越えて同じデータ基盤の上で仕事をする文化を築けたことは、単なる効率化以上の価値がありました。今後はこのデータを土台に、AIも活用しながら、お客様一人ひとりにより深く寄り添える組織を目指していきます」とコメントしています。

今後の展望：Agentforce活用を見据えたデータ基盤づくり

ＣＢヘルスケアでは、「bellSalesAI」の運用を定着させ、Salesforceに蓄積されるデータの量と質を安定させた上で、SalesforceのAIエージェント機能「Agentforce」などの段階的な活用を検討しています。

想定されるユースケースは以下の通りです。

会話内容からのフォロータスク生成
顧客の課題・意向に応じた次回アクションの提案
商談の数値化
過去の成功商談との比較

将来的にはM&Aの案件情報と組み合わせ、成果につながる行動や顧客の兆候を早期に予測する運用の実現を目指しています。これは、「まず商談データをSalesforceに蓄積する→そのデータをAgentforceでAI活用する」という段階的なDX推進モデルであり、「bellSalesAI」がその重要な起点となっています。