その失注は、防げたはず。
Upflowは商談データからリスクと状態変化を捉え、どの案件に、いつ、どう介入すべきかを示す。
手遅れになる前に、取りこぼしをなくします。
すべて、自動で。
商談を自動で録画、CRMに保存された案件データを自動で取得。解析から構造化、インサイトの提示まですべて自動で実行します。
いま、商談の中で起きていることが
手に取るようにわかる。
Botが自動で商談に参加し、リアルタイムで商談をサポート。商談後は文字起こしや要約、ToDoを整理。営業担当者は商談に集中するだけ。
なぜ、商談の「中身」はデータにならないのか。
営業現場には、構造的にデータ化されない情報がある。
CRMは「結果」を管理する箱
フェーズ、確度、金額。CRMが記録するのは商談の「結果」であり、「なぜその確度なのか」は管理されていない。
書き起こしは「ログ」であって「構造化データ」ではない
1時間の商談記録から「未解消の懸念」や「決裁者の関与度」を抜き出す仕組みはない。読むのは人。読む時間がなければ、データは埋もれる。
人が構造化するには限界がある
「もっと詳しくCRMに入力して」と言っても、人がやる限り主観が入り、抜け漏れが起きる。そもそも時間もない。人力の入力では追いつかない。
コンテキストが入ると、同じ案件でも見えるものがまったく違う。
案件名
株式会社アップフロー
フェーズ
提案・見積
確度
70%
金額
¥3,600,000
次回アクション
2/25 提案
メモ
概ね前向き。次回提案予定。
順調に見える
CRMはここまで
株式会社アップフロー
提案・見積 / 70% / ¥3.6M
決裁者リスク
第2回以降、意思決定者が商談に出席していない（最終: 1/15）
未解消の懸念
セキュリティ認証（ISO）について質問あり → 未回答のまま
競合検出
2/5の商談で他社名が言及（機能面で比較中）
VoC
「ISO認証がないと稟議が通りにくい」
要介入 — 見かけの確度と実態にギャップあり
同じ案件。同じ数字。でも、わかることがまったく違う。
CRMが記録するのは「結果」。Upflowが構造化するのは「結果に至ったコンテキスト」。
AIにとってのコンテキストの重要性
AIが案件のサマリーを生成しても、CRMの数字しかなければ「確度B、金額500万」を並べるだけ。
商談の中身が構造化されていれば、AIは「直近2回で競合言及が増加・価格懸念が未解消」といった、数字の裏側にあるリスクまで検知できます。
セットアップ10分。次の商談から、コンテキストが見え始める。
CRM連携
Salesforce / HubSpotと5分で連携。案件データを同期。
会議ボット参加
Zoom / Google Meet / Microsoft TeamsにBotが自動参加。録音・文字起こし。
コンテキスト構造化
AIが自動で抽出・構造化。商談後すぐに閲覧可能。
マネージャーの1日が、こう変わる。
CRMを開く。数字は見える。でも「次に何をすべきか」がわからない。
Upflowを開く。「今日確認すべき案件」が3件、理由付きで表示。決裁者離脱、懸念未解消、競合出現。
メンバーとの1on1に30分。「行けそうです」を聞いて、信じるしかない。
1on1は15分に。コンテキストは事前に見ている。「この懸念、どう解消する？」から始められる。
案件Xが突然失注。「え、順調じゃなかったの？」
案件Xは先週の時点で「決裁者未巻き込み」と表示。すでに介入済み。
ヨミ会。フォーキャストはメンバーの申告ベース。
ヨミ会は数字＋コンテキストベース。「懸念が未解消のまま進んでいる案件」がデータで見える。
FEATURES
Upflowでできること
商談書き起こし
Zoom・Google Meet・Microsoft TeamsにBotが自動参加し、商談を録音・書き起こしします。担当者の手間はかかりません。
商談分析
各商談のトピック、顧客の反応、担当者の対応、発話時間などをAIが分析します。重要なシグナルを自動で抽出します。
コンテキストマネジメント
顧客の懸念・決裁者の関与・競合状況・温度感を、案件ごとにAIが構造化します。商談の「なぜ」が見えるようになります。
案件ヘルスチェック
案件の健全度をコンテキストからAIが自動判定します。「確度70%だが実態は危険」をデータで検出できます。
案件ブリーフィング
次の商談前に、過去のやり取り・顧客の懸念・合意事項をAIが自動整理します。万全の準備で商談に臨めます。
案件戦略策定
顧客の意思決定プロセス、関係者マップ、競合状況をコンテキストから可視化します。攻め方の戦略が立てやすくなります。
案件振り返り
プレイブックをもとにAIが商談のよかったところ・改善点を分析します。マネージャーも確認できます。
案件会議
ヨミ会・1on1でスプシLikeなUIで案件のコンテキストを確認しながら議論できます。CRM更新・タスク管理・メモ追加もその場で行えます。
VoC
商談中の顧客発言を自動で分類・タグ付けします。課題・要望・懸念がデータベースとして蓄積されます。
VoC課題分析
蓄積されたVoCから顧客課題を自動で分類・集計します。案件数・顧客数・フェーズ状況を可視化し、市場の声をデータで把握できます。
VoC傾向分析
VoCをAIが時系列で分類・傾向分析します。「今、顧客が最も気にしていること」がデータとして見えるようになります。
レポーティング
予実差異・パイプライン状況・状態変化・VoCなどをダッシュボードで可視化します。AIによるレポート自動生成も可能です。
AIオートメーション
議事録作成、CRM更新、レポーティングをAIが自動で処理します。営業は売ることに集中できます。
AIコンテキスト設定
自社のプロダクト情報や営業プロセスをAIに学習させ、精度の高い分析・提案を実現します。組織に合ったAIに育てられます。
Googleカレンダー連携
Googleカレンダーと連携し、商談スケジュールを自動で取得します。録音対象の会議を自動判定します。
Slack連携
商談サマリーや案件アラートをSlackに自動通知します。チームの情報共有をリアルタイムに行えます。
API提供
RESTful APIを提供しています。自社システムやBIツールとの連携、データの取得・活用が柔軟に行えます。
二要素認証
二要素認証に対応しています。アカウントのセキュリティを強化し、安心してご利用いただけます。
MCP対応
MCPサーバーを提供しています。ChatGPTやClaude上でUpflowのデータを活用し、案件の壁打ち・商談の振り返り・VoC分析など、AIを使った高度な営業支援を実現します。
よくある質問
録音・議事録AIツールは会話の「記録」に特化していますが、Upflowは記録の先にある「構造化」と「活用」に焦点を当てています。商談の文脈を自動で整理し、チーム全体で活用できる形にします。
| 文字起こしツール | CRM (SFA) | Upflow | |
|---|---|---|---|
| 管理するデータ | 商談の記録 | 結果の管理 | コンテキストの管理 |
| 商談録画 | |||
| 扱うデータの単位 | 1商談 | 1案件（全商談横断） | 1案件（全商談横断） |
| なぜ起こったか？ | 自動構造化 | ||
| VoC | 散在 | 対象外 | 自動分類 |
| 主な活用者 | 担当者 | 担当者 / マネージャー / 経営者 | 担当者 / マネージャー / 経営者 / PM・PMM |
文字起こしツールは「1回の商談」を記録します。Upflowは「1つの案件のライフサイクル全体」を構造化します。これは機能の差ではなく、データの持ち方の違いです。
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