DATAFLUCT、自律型AIエージェント「Airlake BI Agent v2」を発表。社内に散在する顧客DBや提案資料を、自然言語で検索・分析・資料化
株式会社DATAFLUCT
情報検索、分析、資料作成、ナレッジマネジメントを自然言語で一体化。HubSpot・Salesforceや基幹システムのデータを元に、営業準備や経営判断を一気通貫で実行。
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株式会社DATAFLUCTは、企業内に分散した顧客情報や提案資料等の様々なデータを自然言語で統合・分析し、顧客分析や提案資料準備までを自律的に完結させるAI分析エージェント「Airlake BI Agent v2」を発表します。
本サービスは、2025年の「Airlake BI Agent」β版公開から得た知見をもとに大幅なアップデートを実施しました。マーケット情報の収集、複雑な販売/顧客データの分析、提案資料作成といった、事務作業から営業担当者を解放し、価値提案という本質的な業務へシフトさせます。
背景：情報の散在と営業における周辺業務負荷
近年、多くの企業でCRM/SFAの導入が進む一方、営業現場では依然として、情報収集や資料作成、データ分析といった周辺業務に多くの時間が費やされています。
たとえば、
・膨大な商品データベースからの情報検索
・過去提案資料の探索・流用
・販売実績や在庫データの分析
といった業務は、営業活動に不可欠である一方、多くの時間と工数を必要としており、営業担当者が本来注力すべき顧客とのコミュニケーションや提案活動を圧迫しています。
また、必要な情報がCRM/SFA、基幹システム、提案資料、PDF、紙文書など複数のシステムやファイルに分散していることで、「必要な情報へ迅速にアクセスできない」「データ分析が一部担当者へ属人化する「過去ナレッジが活用されない」といった課題も顕在化しています。
DATAFLUCTは、これらの課題を解決するため、CRM/SFA、基幹データ、社内ナレッジを横断的に統合・分析し、営業活動から意思決定までを支援するAIエージェントを開発しました。
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Airlake BI Agent画面イメージ
「Airlake BI Agent v2」は、「探す・考える・使う・残す」の4機能で営業活動、経営判断を支援します。
1. 情報検索: 分散した顧客情報を自然言語で探す
SFA/CRM、業務DB、基幹システム、POS、Excel、議事録、提案書、製品カタログなどから、必要な情報を自然言語で検索します。
たとえば、営業担当者や営業企画担当者は「A社の直近商談、販売実績、過去提案をまとめて」といった問いから、顧客別の確認に必要な情報を集め始められます。
2. 分析: What / Why / Next を整理する
売上、粗利、失注理由、提案履歴、顧客別販売データなどをもとに、変化の要因や次アクションの候補を整理します。
既存BIで見えている数字に対して、「次に何をするか」を明らかにするため、構造化データと関連文書をつなぎ、根拠を確認しながら分析を進められる設計です。
3. 資料作成支援: 分析結果を提案準備に落とす
分析して終わりにせず、営業資料、提案準備メモ、顧客別レポート、次アクション案などの業務出力へ接続します。
たとえば「商品XXをA社に提案する準備をして」といった依頼に対し、提案余地、想定される論点、過去の類似の提案資料をまとめることを支援します。
4. ナレッジマネジメント: 過去提案・FAQ・議事録を活用可能に
過去の提案書、FAQ、議事録、営業メモ、成功事例などを検索・再利用しやすい知識として扱います。
属人化しやすい営業知見や提案パターンを組織で活用し、経験値の浅い社員でもすぐに過去のナレッジを活用した営業活動が可能になります。
【ユースケース】
- マネージャー層：「得意先別、販売商品別の売上および粗利率の推移」のような横断的な分析に数日を要していた状況から、即座に数字把握とネクストアクションの検討が可能になります。- 営業企画：市場・自社商品のトレンドや顧客別の販売動向の分析、および営業方針の検討工数を大幅に削減。AIに自然言語で問いかけるだけで、最新の状況に即した営業戦略の立案が可能になります。- 営業担当者：過去の膨大な提案資料から最適なスライドを探す手間をゼロに。たとえば「製造業向けで成約率の高かった構成」などをAIが抜粋し、提案の質を底上げします。
Airlake BI Agentは、Excel、SFA/CRM、POS、基幹システム、議事録などを横断し、自然言語でデータ抽出、可視化、原因分析、次アクションの整理を支援するAI分析エージェントです。SQLやPythonを書かず、今あるデータから分析を始められます。
サービスの詳細・導入についてのご相談：
https://datafluct.com/ai-service/ai-agents/bi-agent/
DATAFLUCTのAIエージェント実装事例
DATAFLUCTのAIエージェントは、菓子卸大手の株式会社山星屋における「営業支援AIエージェント」の実装など様々な形で国内大手企業で導入いただいております。山星屋におけるプロジェクトでは、商品情報、膨大な販売データ、販促資料、そして現場に蓄積された営業ナレッジを横断。対話型検索や資料の要点抜粋、AIによる企業分析を実際の営業活動に活用する検証を進めています。
（2026年3月発表プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000337.000046062.html）
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今回の「Airlake BI Agent v2」は、こうした先行事例で確認された「現場で本当に求められるAIの使い方」を製品機能として標準化・拡張したものです。
数値と文脈を繋ぐ独自技術「CIE」と、大企業準拠の堅牢なガバナンス
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「Airlake BI Agent v2」は、意図抽出からデータ探索、分析、品質チェック、出力統合まで、専門特化した複数のAIエージェントが自律的に連携する先進的なマルチエージェント構成を採用しています。
独自技術「CIE（Contextual Inference Engine）」とスキーマグラウンディングを組み合わせることで、セマンティックレイヤーを構築し、数値データ（What）と議事録などのテキスト情報（Why）を高度に融合。AI特有の誤回答（ハルシネーション）を徹底的に抑制し、確固たる根拠に基づいた分析を進めることができます。
さらに、Read-only（参照専用）接続、詳細な権限設計、操作ログの保持など、大企業の厳格なITガバナンスに標準準拠。CRM/SFAや基幹ERPといった既存のIT環境を置き換えることなく、社内の情報資産を安全かつそのまま有効活用できます。
今後の展望：データ活用の民主化、1人1AIアナリストの時代へ
今後は、企業・部門単位の共有環境に加え、個人に最適化された専属AIエージェントを提供する次期バージョン「v3」の開発を推進します。 1ユーザ1エージェント構成により、営業担当者一人ひとりの業務文脈に寄り添い、データの力で意思決定を日常的にエンパワーする「1人1AIアナリスト」の実現を目指します。
株式会社DATAFLUCT 代表取締役CEO 久米村隼人 コメント
企業のデータ活用は、ダッシュボードで数字を見る段階から、会議で問われる「なぜ」と「次に何をするか」を同じ根拠で確認する段階へ進んでいます。一方で、SFA/CRMや業務DBに蓄積された情報を、現場が判断できる言葉へ変換する作業はまだ多く残っています。Airlake BI Agent v2では、既存のデータ環境を活かしながら、現場と経営が顧客別の論点を整理できる環境づくりを支援します。DATAFLUCTは、データを商いに変えるための基盤と業務実装を、今後もお客様とともに磨いていきます。
株式会社DATAFLUCTについて
株式会社DATAFLUCTは「データを商いに」をビジョンに掲げ、埋もれていたデータから新たな価値を生み出し、社会課題を解決するデータビジネスパートナーです。非構造化データをはじめ、データの形式にとらわれない「マルチモーダルデータ活用」に強みを持ち、データの収集・蓄積・加工・分析を一気通貫で実現します。
需要予測によるロスの削減、持続可能な都市計画、脱炭素に向けた行動変容など世界基準の課題に着目した自社サービスも展開し、誰もがデータを有効活用することで持続可能な意思決定をすることができる世界の実現を目指しています。2019年JAXAベンチャー※認定企業。
※宇宙航空研究開発機構（JAXA）の知的財産・業務での知見を利用して事業を行う、JAXA職員が出資・設立したベンチャー企業。
本社所在地：東京都渋谷区桜丘町1-4 渋谷サクラステージ SHIBUYA サイド SHIBUYA タワー7階
代表者：代表取締役CEO 久米村 隼人
設立：2019年1月29日
電話番号：03-6822-5590（代表）
資本金：14億9,712万円（資本準備金含む）
事業内容 ：データプラットフォーム構築・運用支援事業、DX推進支援・運用支援事業、サステナブルデータビジネス事業
Webサイト
https://datafluct.com/
公式X
https://twitter.com/datafluct
Facebook
https://www.facebook.com/datafluct/
本件に関するお問い合わせ
サービスの詳細・導入についてのご相談：
https://datafluct.com/
報道関係者からのお問い合わせ：pr@datafluct.com
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
