AIで「お客様と向き合う時間」が2倍以上に。UPSIDERが実践する、"信頼"に時間を注ぐAI営業

生成AIの登場以降、多くの企業が営業現場へのAI導入を進めています。しかし、その多くは「商談を書き起こしてCRMに転記する」「資料作成を補助する」といった部分最適にとどまり、営業という営みそのもの、ましてやその先にある"信頼"の質を高めるところまでは至っていないのが実情です。

こうした中、既存の組織にAIを後から乗せるのではなく、AI与信モデルを源流として、営業組織そのものをAI前提で組み立ててきたのが、「挑戦者を支える世界的な金融プラットフォームを創る」をミッションに掲げる株式会社UPSIDER様です。同社は、リアルタイムの企業評価にもとづくAI与信モデルを核に、累計10万社* に利用される規模へと成長しました。2025年にはみずほ銀行の連結子会社としてみずほフィナンシャルグループに加わり、メガバンクの基盤とともに挑戦者支援を加速する新たなステージに入っています。そんな同社が貫いているのが、AIで生まれた時間を、あえて「人にしかできない信頼構築」へ振り向けるという営業思想です。

*2025年11月時点、株式会社UPSIDERが提供する全サービスのリリースからの累計登録事業者数

そして、このAIネイティブな営業組織を支えている要素のひとつが、データの質です。AIの判断制度は、最終的に参照するデータの質に左右されます。UPSIDER様は、自ら現場で集める一次情報を中核としながら、外部の企業データも掛け合わせてAIの精度を高めています。そのうちの一つ、企業属性データを補う外部データソースの一つとして活用されているのが、企業データベース「SalesNow」です。

本記事では、UPSIDER様のGrowth組織（営業を担う組織）におけるAI活用の全貌と、その土台を支えるデータ活用の考え方を、執行役員／VP of Growthの米田陽介様と、パートナーセールス責任者の鈴木啓介様に伺いました。

会社概要 — 「信用の測り方を変えれば、挑戦できる人は増える」

米田様：私たちのミッションは「挑戦者を支える世界的な金融プラットフォームを創る」です。一見すると抽象的に映るかもしれませんが、一つひとつのキーワードに深い意味を込めています。

まず「挑戦者」とは誰か。私たちは法人領域で事業を行っていますが、その中で挑戦者とは、頑張って仕事をされている方すべて、とりわけ従業員の人生まで背負って挑戦されている経営者の皆様です。

これまでの金融は、財務諸表という確かな実績にもとづいて信用を評価してきました。これは長年培われてきた、社会にとって不可欠な仕組みです。一方で、創業まもない企業や急成長中の企業のように、実績がこれから積み上がっていく会社の可能性は、過去のデータだけでは捉えきれない面もあります。私たちは、その"これから"の部分を新しい評価の力で補いたいと考えています。

私たちは、過去の財務諸表だけでなく、今この瞬間のビジネスモデルやキャッシュフローという「現在地」で会社を評価したい。お金は、ヒト・モノ・情報すべてをつなぐ結節点です。だからこそ金融のドメインで、「信用の測り方を変えれば、挑戦できる人は増える」と信じ、その実現に挑んでいます。

AIネイティブな営業の原点 — 「営業にAIを足す」のではなく、「AI前提で人の役割を考える」

米田様：私たちは、会社が誕生した時からすでにAIを使っている会社です。信用を出すためのAI与信モデルがこの会社の価値の源泉であり、それがありきの会社なんですね。

世の中の多くは「既存の組織に対してAIをどう乗せるか／どこを巻き取ってもらうか」という後付けの議論をしていると思います。でも私たちは順番が逆で、もともとAIがベースにある中で業務設計をしている。「AIがあるから、AI前提で人は何をやらなければいけないのか」を、当初からずっと考え続けているチームなんです。

だからこそ、営業が「信用・信頼」にフォーカスすることに、最初からこだわってきました。そしてAI自体がより良くなるには、AIが持っていない情報を私たちがどれだけ貯めて提供できるかが大切です。だから一次情報を、お客様の現場に顔を出して、向き合って取りに行く。スタートアップながら、それをすごく大事にしてきた会社だと思います。

米田様：他のSaaSと比べても、私たちは「対面で会うこと」を強く意識している会社です。AIで楽になったぶん、むしろお客様に会いに行く。あえて手間を惜しまないことにこそ価値があると思っているからです。

会食ひとつとっても、ただ食事をしているのではなく、その会話の中にこそ一次情報が出てきます。旧来型の営業に聞こえるかもしれませんが、原点の価値はAIに代替されない領域にある。「営業という営みそのものの価値とは何か」を突き詰めると、結局そこに返ってくると思っています。

AI・データの位置づけ — 営業を「4つのレイヤー」で捉える

米田様：私の中では、営業活動におけるAI活用を、大きく4つのレイヤーで捉えています。

1. 作業：議事録づくりや資料作成など、シンプルな作業
2. 予測：相手が何を求めているかを予測する
3. 判断：予測をもとに、どうするかを決める（私たちで言えば「与信をいくら出すか」、他社で言えば「値付けをどうするか」など）
4. 信頼：最後に契約に至るかどうかを左右する、人と人がつくる信頼

世界中のAIセールス系サービスのほとんどは、今は1レイヤー目に集中しています。次に2レイヤー目があり、ここはデータをしっかり持っていないとできない領域で、まだまだ精度が伸びていく。一方で1レイヤー目の作業の肩代わりは、すでにかなりの精度で誰もが使いこなせるようになっています。

実は一番難しいのが、3レイヤー目の「判断」です。結果論ではありますが、私たちの与信モデルは、この3レイヤー目をずっと昔からやってきたんだろうと思っています。1・2レイヤー目についても、「どのお客様に、どのタイミングで、誰が、どんな提案をすると成約率が高まるか」を自動的に、デイリーで出していくモデルの開発を進めています。

そして4レイヤー目の「信頼」は、絶対的に代替されないものです。1・2レイヤー目で生まれた時間——本質的には、今までかけていた時間がなくなるということ——を、私たちはあえて人と人との信頼構築に投資する。信頼に注力する、という考え方です。

AIと人の境界線 — 言葉の裏にある「感情」と、会話の「間」は人にしか読めない

米田様：AIと人の境界線で言えば、まだまだ人がやるべき領域があると感じています。

たとえば商談で、こちらの説明に対して「なるほどね」という一言が返ってきたとします。この「なるほどね」が、本当に納得しているのか、口癖で言っているだけなのか——その強弱は、まだAIには判別しきれない。長く付き合っているからこそ汲み取れる、感情を含んだ"意図"の部分は、現段階では人がやらなければいけないところだと思います。

もう一つ超えられない壁が「間（ま）」です。お笑いでも「間が命」と言いますよね。コンマ1秒ずれるだけで違和感が生まれる。その瞬間に「この人と一緒に仕事をしたい」と思えるかどうかは、コンマ1秒の間で決まることがある。ツールを通している時点で、それはもうライブではないんです。だからこそ、できるだけ会いに行くことを大切にしています。

データの棲み分け — 足で稼ぐ一次情報と、SalesNowの網羅性

米田様：4レイヤーで見たとき、2レイヤー目・3レイヤー目では特にデータが効いてきます。モデルをつくるうえで、ベースとなる情報がどこまで精度高く揃っているか、一般には公開されていない情報まで持てているかが、そのまま優位性になる。

ここで、私たちが足で稼ぐ一次情報と、SalesNowのように広範囲・網羅性が高く、さまざまな粒度で持たれているデータの両方が活きてきます。自分たちで足で稼ぐ一次情報を軸にしつつ、SalesNowのデータで網羅性を補っていく。生の一次情報をどれだけ集められるか——営業は、結局そこに尽きると思っています。

営業組織の設計思想 — 「信頼ファースト」で、お客様をチームで見る

米田様：営業組織の思想の根っこは「信頼」です。お客様の一次情報をどれだけ取りに行けるか、お客様の近くに立てているか。AI時代だからこそ、その重要度はむしろ増しています。あわせて、「挑戦者を応援する」と掲げる以上、私たち営業自身も挑戦者でなければならない、という思想もあります。

米田様：「再現性」という言葉はよく使われますが、私は少し慎重に捉えています。プロセスの再現性であれば、オペレーションを構築しルールを決めれば実現できる。そこにAIをうまく使うのは、各社が企業努力としてやっていることです。

ただ、会話のニュアンスや「間」まで含めた究極的な再現性は、そう簡単なものではありません。同じ資料・同じ基準でも、人によって差は生まれる。その差がどこから来るのかを突き詰めると、「お客様の声に耳を傾け続けているか」に行き着く。だからこそ、才能の領域までは届かなくても、育成によって組織全体の基準を一定まで引き上げることはできると考えています。プロセスに沿って誰もが一定レベルに達する育成と、一人ひとりの営業スタイルに合わせた個別化された育成。この両輪を回しています。

米田様：組織としては、いわゆる「The Model」で整理しきってはいません。The Modelの秀逸さやスケーラビリティは前職（楽天）で理解していますが、分業によってサイロ化し、お客様の情報やオーナーシップが分断されてしまう側面がある。

私たちは信頼ファーストなので、「このお客様はどういう会社で、何が好きで、どんな思いで事業をされているか」までを大切にしたい。そこで、お客様をいくつかのセグメントジャンル（現在は大きく4〜5チーム）に分け、新規のお客様も長年のお客様も、顧客情報をチーム全体で共有しています。誰かが抜けても情報が引き継がれ、休んでいてもカバーできる。お客様の視点に立ったとき、「この会社は自分たちの意図を汲み取り続けてくれている」という信頼を、プロセス設計として大事にしています。

現場実装 — Salesforce上に「次の一手」を自動で立ち上げる

米田様：1レイヤー目では、議事録の自動生成、音声議事録からのレポート整形、資料・スライド作成、提案設計の仮説出しといった事前準備にAIを活用しています。利用しているのは基本的にClaudeで、用途に応じてChatGPTやGeminiも併用しています。

2レイヤー目では、「どのお客様に、どのタイミングで、誰が、どんな切り口で当たるべきか」を導き出すエンジンを独自に開発しています。顧客データとさまざまな情報を投入し、営業担当が「次に誰へ何を提案すればよいか」に優先順位をつけて自動で提示する仕組みです。

米田様：顧客管理はSalesforceで行っており、このエンジンをSalesforceと連動させて、取引先・商談に「次にどんな提案をすべきか」を立ち上げていきます。SalesNowの企業データと、私たちが持つリアルタイムな情報を組み合わせて、「このお客様には、このソリューションが必要ではないか」といった示唆が自動で出てくる。開発は、営業組織とデータチームが連携して進めています。

AI定着の工夫 — 「使うのが当たり前」を、文化と評価制度の両輪で

米田様：まず大きいのは、AIが全社員に配られていることです。役員も、AIで作ったアウトプットを持ってくる。「わからないことは、まずAIに聞いてから持ってこい」という文化もあり、「入ったら使うもの」という感覚が当たり前に定着しています。

米田様：そのうえで、評価制度にAIの活用度を組み込んでいます。AIを使って業務の効率や速度を高めている人がしっかり評価される。開発ではGitHubのコミット状況が可視化され、よく使っている人がひと目でわかる。営業も同じで、レイヤー1・2でAIを使ってどれだけ時間を捻出し、その時間を信頼という本質的な価値にどれだけ投資できているか。そこを大事にしています。「徹夜で資料を作る」ような時間の使い方は、もうしなくていいよね、という考え方です。

直面した壁 — AI活用と表裏一体の「セキュリティ」

米田様：ぶつかった壁として一番大きいのは、やはりセキュリティです。AIを使うということは、セキュリティとの付き合いがより大変になるということ。お客様の大切な一次情報を扱っているので、それが外に漏れれば大変なことになります。効率と背中合わせで、どう向き合うか。これは今まさに直面している課題です。

私たちは金融機関でもあり、セキュリティへの意識と責任は、あらゆるドメインの中でもトップレベルだと思っています。「金融だから難しい」と言ってしまえば終わってしまう。逆に、だからこそそこをうまく乗り越えられれば、大きな差別化になると考えています。

SalesNowの位置づけ — 新規開拓と、与信モデルを補うデータ活用

米田様：SalesNowは、大きく二つの場面で活用しています。

一つは新規開拓です。新しい市場を攻めようとするとき、社内にはまだ十分なデータがありません。そこでSalesNowのデータベースを起点に、狙うべき企業のリストを生成してアプローチします。自前では持っていない企業情報を網羅的に補っていただき、自社のデータと掛け合わせることで、「この条件に合う企業は、他にどこにいるのか」を一気に洗い出せる。闇雲に当たるのではなく、最初から的を絞って動けるのが大きな価値です。

米田様：もう一つは、営業活動やAI活用を支える企業データベースとしてです。どういうドメインのお客様か、どれくらいの規模かなど、自社だけでは十分に把握しきれない企業属性をSalesNowで補完できるのは非常に助かっています。従業員数をはじめとする企業データは、自社データと組み合わせながら営業活動や各種AI活用に役立てています。

新規開拓でもAI活用でも、共通しているのは「AIに正しい判断をさせるための土台」だということです。AIを使った営業は、結局のところ、その判断が拠って立つ企業データの質と網羅性で決まります。その意味でSalesNowは、私たちにとって単なるリストの提供元ではなく、AI営業を足元から支える"企業データインフラ"になっています。

営業組織の変革後の成果 — お客様と向き合う時間（コアタイム）が2倍に、準備時間はほぼゼロへ

米田様：最大の成果は「時間の使い方」が大きく変わったことです。本質的にお客様へ価値提供できる時間を「コアタイム」と定義したとき、その時間が圧倒的に増えました。

メンバーのカレンダーを、商談準備・社内ミーティング・実際の商談といった種別でラベリングし、その時間配分の変化を2年ほど継続してウォッチしています。結論として、コアタイムは計測開始時の2倍以上になっています。商談準備の時間は半分以上減り、「どうしようかと悩む時間」はほぼなくなりました。

その背景には、営業アシスタントが事前に情報を準備し、そこに最新の一次情報をつなぎ合わせれば、すぐに話し始められる状態が整っていることがあります。顧客情報や仮説立ては一定まで自動で出てくる。最終的なアウトプットは、提案書ならGoogleスライド、社内共有はNotionが中心です。ただし、現場の一次情報を踏まえた最終判断と仕上げは、必ず人（営業担当）が行う。そこは人の特性や感情の機微が入る領域なので、AIに丸ごと任せることはしません。

今後の展望 — みずほグループ連携と、「信頼」への再投資

鈴木様：今後も、結局は「信頼関係をどう積み上げ、構築していくか」に尽きると思っています。

私たちの事業ステージは大きく変わりました。2025年、UPSIDERはみずほ銀行の連結子会社としてみずほフィナンシャルグループに加わりました。自力で資金調達して伸ばすスタートアップから、みずほフィナンシャルグループの基盤と共に動く体制へ。使えるリソースの幅が一気に広がり、まったく違うレベルの世界観に挑めるようになっています。自社サービスを直接ご契約いただくお客様の信頼だけでなく、パートナーの皆様の信頼を丁寧につなぎながら成長を加速させる——これが次のフェーズの挑戦です。

鈴木様：その象徴が、みずほフィナンシャルグループとの連携です。「メガバンクとAI企業が組んで何をするのか」という関心は強いと思いますが、私たちがまず取り組んだのは、効率化ではなく信頼関係づくりでした。みずほフィナンシャルグループの全国の支店網は、長年かけて築かれたお客様との信頼の上に成り立っています。そのご縁を引き継がせていただく以上、まずは私たち自身が信頼に値する会社だと示すことが先だと考えました。

鈴木様：実際に、3ヶ月で全国30部支店を訪問しました。まずは直接お会いし、顔の見える関係をつくるところから始めています。こうして一社ずつ信頼を積み重ねていけるのも、AIによって時間が生まれているからこそです。AIで得られるのは「時間効率」と「精度・コンバージョンの向上」。その果実を、私たちは迷わず関係構築に振り向けています。

SalesNowへの期待 — 営業活動を支える企業データベースとして

米田様：SalesNowには、優先順位づけ・効率化のためのエンジンづくりを支える「企業データベース」として、大きく寄与いただいています。先ほどの4つのレイヤーで言えば、2レイヤー目の「予測」、3レイヤー目の「判断」は、土台となるデータの質によって精度が決まります。決算書だけでは把握しづらい企業属性を補完できるため、自社データを補強する外部データとして活用しています。営業活動や各種AI活用において、企業をより立体的に理解する上で役立っています。

AIの判断は、最終的に参照するデータの質で決まる——だからこそ、企業データソースとしての信頼性に大きく期待しています。

そのうえで、「こんな情報が取れたら、もっとこういう判断ができる」という要望は、現場の営業視点からどんどんお伝えしていきたいと思っています。実際に使う中で見えてくるニーズがSalesNowの進化に反映され、それがまた私たちの精度を押し上げる——そんな好循環を一緒に回していけたら嬉しいですね。