どのデータから試せますか？
対象業務に必要な情報に絞って始めます。例えば訪問準備なら、取引実績や前回の商談履歴から確認します。対象データと接続条件を見る
卸売企業向け 営業支援AI
卸営業の訪問準備・提案・商談記録をAIで支援
得意先ごとに散らばる取引実績、商品情報、顧客情報、商談履歴をまとめ、訪問準備、提案、商談後の記録を支援します。営業担当者の手作業を減らし、取引の変化から次の提案候補を見つけます。
各社の営業手順と既存システムに合わせ、一つの業務から試作・実装します。
得意先訪問準備票
サンプル得意先A今回の確認事項
梱包資材Aの発注量が直近3か月で減少しています。前回の商談では、在庫調整の話がありました。
- 確認すること
- 在庫調整の状況と次月の発注見込み
- 提案候補
- 関連する梱包資材のセットと、現行品・代替商品の比較
- 参照した情報
- 取引実績・商談履歴・商品マスタ
AIが材料を整理担当者が確認・決定
取引の変化直近3か月を確認
回答の根拠参照元を表示
卸営業支援AI
既存顧客を継続して訪問する卸営業に向けて、訪問準備・提案・商談記録を支援します。取扱商品や営業手順に合わせて、必要な機能を個別に設計します。
訪問前
必要な情報を探す時間を減らす
得意先を選ぶと、取引の変化、前回の会話、提案候補がまとまって表示されます。複数の画面や資料を行き来する時間を減らします。
情報探し → 内容の確認商談中
過去の経緯を踏まえて提案する
過去の商談と取引実績を確認しながら、提案候補とその根拠を見られます。担当者が顧客の状況に合わせて提案を組み立てます。
記憶頼みの提案 → 経緯を踏まえた提案商談後
商談メモから記録の下書きを作る
商談メモから日報と次回対応の案を作ります。担当者は内容を確認・修正してから、利用中のシステムへ反映できます。
繰り返しの転記 → 下書きの確認・修正
回答には根拠を。判断は担当者に。AIが参照した取引実績や商談履歴を示し、担当者が確認・修正してから業務に反映する設計にします。
プロダクトデモ
訪問候補の確認から、AIへの質問、商談記録の下書き作成まで、実際の画面操作をご覧いただけます。
すべて架空のデータで作成した公開用デモ画面です。訪問候補から得意先を選び、受注額の変化と活動履歴を確認します。AIへ質問して回答と参照元を確認した後、商談メモから記録の下書きを作成します。
デモの流れ
訪問候補を選ぶ
受注額の変化と前回訪問日を見ながら、確認する得意先を選びます。
経緯と根拠を確認する
AIへ質問し、これまでの経緯と回答に使った参照元を確認します。
商談記録を作る
商談メモを入力し、日報と次回対応の下書きを作成します。
画面内の社名・商品名・数値は、すべてデモ用に作成した架空のデータです。画面に表示されるAIの回答も、デモ用の表示例です。実際の機能と連携範囲は、導入条件によって異なります。
活用方法について相談するシステム連携
使い慣れたCRMや基幹システムを活かしながら、営業に必要なAIを追加します。
いまのCRMに、
営業を支援するAIを追加。
CRMには商談履歴、販売管理には取引実績、商品マスタには商品情報。営業に必要な情報は、すでに社内に蓄積されています。
Intentiaは、既存のCRMや基幹システムの入れ替えを前提にしません。必要な情報をつなぎ、訪問前の確認事項や提案候補を整理するAIを追加します。
つなぐ情報・システムの例
- CRM・SFA顧客情報・商談履歴
- 販売管理取引実績・売上
- 在庫管理在庫・出荷情報
- 商品マスタ仕様・商品情報
- Excel・CSV日報・管理表
例えば、いつもの得意先を訪問する前に
- 販売管理購入履歴
- CRM・SFA前回の商談
- 商品マスタ商品の仕様
既存システムから必要な情報を連携
Intentia
得意先ごとに、既存システムに追加する営業支援AI
情報と根拠をひとまとめに。
担当者が確認して活用
得意先ごとの訪問準備
- 確認事項
- 購入履歴の変化と、前回の商談で残った宿題
- 提案候補
- 取引状況に合う商品と、仕様を比較する材料
担当者が参照元を確認し、今回の訪問で話す内容を決めます。
図は活用イメージです。上記のアイコンは情報・システムの種類を示しています。実際の連携可否・方法・対応範囲は、ご利用中の環境に応じて個別に確認します。
接続条件・セキュリティ
連携で確認すること
APIやCSVなどの接続方法を確認し、対象業務に必要な情報からつなぎます。
- 対象データ
- 取引実績・商品マスタ・顧客情報・商談履歴
- 更新・反映
- 更新頻度、AIが作成した記録の反映方法
- 権限
- システムへの接続権限、閲覧・登録できる範囲
データの取り扱い
利用するデータと環境に合わせ、導入前に必要な対策を整理します。
- 利用権限誰が、どのデータを参照できるか
- 操作履歴参照・生成・操作履歴をどう扱うか
- データ管理保持期間と削除方法をどう定めるか
- 利用環境利用モデルとデータ利用条件をどう選ぶか
導入の進め方
まず一つの業務で試し、現場で使えるかを確認します。結果をもとに実装範囲を決め、利用手順の整備と運用後の改善まで支援します。
業務選定
対象業務を決める
現在の営業手順と利用しているデータを確認し、AIが支援する範囲と、担当者が判断する範囲を切り分けます。
試作・検証
実際の業務に近い条件で試す
一つの業務に絞って試作し、必要な情報が揃うか、営業担当者が日々の仕事で使えるかを確かめます。
実装・定着
業務に組み込み、改善する
現場のフィードバックを反映し、連携方法と利用手順を整えます。運用開始後の改善方法も整理します。
検証で確認すること
実際の業務で導入効果を確認します
- 訪問準備情報収集にかかる時間と確認漏れ
- 記録作成日報・SFA入力にかかる時間と転記回数
- 提案提案候補の採用・修正状況
- 出力品質AI出力の修正箇所と修正内容
導入前によくあるご質問
既存システムの入れ替えは必要ですか？
全面的な入れ替えは前提にしません。利用中の環境に合わせて連携を設計します。システム連携の仕組みを見る
会社情報
商社での営業・事業開発と、コンサルティングファームでの業務改革・AI導入の経験を持つチームが、業務整理から設計・実装・運用まで支援します。
共同創業者・代表取締役
内匠屋 理一 RIICHI TAKUMIYA
米国の大学を卒業後、三菱商事に入社。ヘルスケア事業で投資先管理、新規事業開発、投資戦略を担当。医療機器卸への出向時には営業実務及びPMを担当。シカゴ大学経営大学院（MBA）。
共同創業者・代表取締役
田部井 祐介 YUSUKE TABEI
早稲田大学大学院を修了後、三井物産でEC・AI事業に従事。ボストン・コンサルティング・グループでは、AIエンジニアとして物流やサプライチェーン業務へのAI導入を担当。Sakana AIを経て現職。早稲田大学大学院講師。シカゴ大学経営大学院（MBA）、コンピューターサイエンス修士。
- 商号
- Intentia株式会社（インテンティア）／ Intentia Inc.
- 代表者
- 代表取締役 内匠屋 理一 ／ 代表取締役 田部井 祐介
- 設立
- 2026年3月
- 資本金
- 100万円
- 所在地
- 〒151-0064 東京都渋谷区上原2丁目
- 事業内容
- 卸売業界向け営業支援AIの導入設計・実装、業務システム開発・運用支援、AI活用研修、データ分析・業務改善支援
お知らせ
- 詳しく見る
「Founder University Japan Cohort 2」に採択されました
LAUNCHと日本貿易振興機構（JETRO）が共同で実施する起業家育成プログラムに、2026年7月から参加しています。
資料請求・相談
資料請求と導入相談を、こちらのフォームで受け付けています。ご希望に応じて担当者からメールで資料をお送りするか、ご相談内容についてご連絡します。
お送りする資料
卸営業支援AIエージェント
支援内容・画面・導入ガイド
- 対象業務と操作画面
- 既存システムとの連携とデータの取り扱い
- 導入の進め方と検証項目
メールでのご相談
support@intentiainc.com