Salesflare MCPで構築できるAI CRM自動化ワークフロー4選

Jeroen Corthout 最終更新日 2026年9月10日 Markdown で読む

AIに聞く

CRMの自動化の多くは、かなり決まったルールに基づいています。

これが起きたら、あのタスクを作成する。
商談がこのステージに達したら、あの通知を送信する。

便利ではありますが、AIを使うと、これまでとは違う種類の自動化が可能になります。

すべてのルールを自分で定義する代わりに、AIにCRMへのアクセスを与えて、何が起きているのかを理解するよう頼めます。たとえば、誰が誰を待っているのか、どの商談に注意が必要なのか、電話の前に何を知っておくべきか、あるいは営業担当者がどこを改善できるのか、といったことです。

Salesflareでは、こうしたワークフローのバージョンを自分たちで構築してきました。

私たちの社内版では、SalesflareをOpenClaw、スクリプト、カレンダー、Intercom、文字起こしの情報源、その他の連携と組み合わせています。

ここでは、SalesflareのMCPサーバーを使って、役立つパターンを再現する方法を紹介します。

本当にフォローアップが必要な営業機会を見つける
顧客とのミーティングから明確な次のステップが生まれたかチェックする
顧客への電話に向けた準備を自動で行う
電話の内容をもとに営業担当者をコーチする

Salesflare MCPがどこで役立つのかも説明します。MCPがあれば、カレンダーや文字起こし、スケジュールが魔法のように利用可能になるわけではないからです。

AIを使ったCRM自動化とは？

CRMの自動化とは、フォローアップのタスクを作成したり、レコードを更新したりといった、繰り返し発生するCRMタスクを、手作業を減らしながらソフトウェアに処理させることです。

従来のCRM自動化は、あらかじめ定義したルールに従います。全体像については、営業自動化のガイドをご覧ください。

AIを活用したCRMの自動化では、CRM内のコンテキストも解釈し、何に注意を向けるべきかを判断できます。

SalesflareのMCP接続により、対応するAIツールは、アカウント、連絡先、商談、タスク、アカウントの活動などのCRMデータにアクセスできます。

AIは、その情報をもとに推論できます。

設定は、4つの別々の要素で構成されると考えてください。

コンポーネント	できること	単体では提供しないもの
Salesflare MCP	アカウント、連絡先、商談、パイプラインのステージ、タスク、ユーザー、タグ、アカウントの活動など、CRMのコンテキストと対応するCRM操作を提供します。	スケジュール、外部カレンダーのデータ、電話の文字起こし、Slackメッセージ、メールの配信、Stripe、ProfitWell、Intercomなどのシステムのデータ。
AI	利用可能なコンテキストを分析し、提案を作成します。	接続された情報源に存在しない顧客情報や、その情報を裏付ける証拠。
その他の連携	カレンダー、文字起こし、Slack、メールの配信、その他の外部データを任意で提供します。	接続していないシステムへのアクセス。
自動化レイヤー／スケジューラー	スケジュールまたは対応するイベントに基づいてワークフローを起動します。	それ自体では、CRMのコンテキストや推論を提供しません。

最後の2つがなくても始められます。まずはChatGPTやClaudeなど、MCPに対応したAIでワークフローを手動で動かしてみてください。自動化は後から行えば大丈夫です。

SalesflareをAIに接続する

最も簡単な方法は、ChatGPTやClaudeで利用可能なアプリまたはコネクターを通じてSalesflareを接続することです。SalesflareのChatGPTとClaudeの設定手順に従ってください。カスタムMCPサーバーに対応しているクライアントでは、MCPサーバーに直接接続することもできます。

接続したら、次の内容でテストしてみてください。

Salesflareを使って、自分の進行中の商談を表示し、価値の高い5件について最近の活動を要約して。

それがうまくいったら、次はもっと興味深いことに進みます。

まずは読み取り専用から始めるのがおすすめです。CRMデータを変更する権限をAIに与える前に、AIに調査と提案をさせます。

1. 本当にフォローアップが必要な営業機会を見つける

私なら、まずこのCRMワークフローの自動化から始めます。

単純なCRMフィルタで、次のことはわかります。

7日間、活動がなかった商談はどれですか？

でも、本当に知りたいのはそれではありません。

知りたいのは、次のことです。

自分が何か対応する必要のある商談はどれですか？

3つのdealを考えてみましょう。

Brightpath Consulting: 3日前に見込み客から、SSOが含まれているかどうかを尋ねるメールが届きました。まだ誰も返信していません。

Northstar Analytics: 6日前に提案書を送信しましたが、まだ返事がありません。

Harbor Studio: 昨日の午後にフォローアップしました。

日付ベースのルールでは、これらは同じ問題のバリエーションとして扱われます。

AIなら、次の違いを見分けられます。

Brightpath: 相手は私たちからの返事を待っています。優先度は高いです。

Northstar: 私たちは相手からの返事を待っています。フォローアップするのがよさそうです。

Harbor: 私たちは相手からの返事を待っていますが、今はそっとしておくべきです。

ここから、AIが営業プロセスの自動化に役立ち始めます。

Salesflare MCPが処理できること

Salesflareは、AIが次のことに必要な情報を提供できます。

進行中の機会と関連するパイプラインのステージを見つける
関連するアカウントと連絡先を確認する
最近のメール、ミーティング、その他に記録されたアカウントの活動を確認する
既存のタスクをチェックする
最後に誰がやり取りしたのかを把握する
承認後にフォローアップのタスクを作成する（任意）

関連するやり取りがSalesflareに記録されていれば、コアとなるワークフローに別のデータソースは必要ありません。

注意が必要なdealを見つけるプロンプト

ステージ名がこの例と異なる場合は、自分のパイプラインで使っているステージ名を使ってください。

Salesflareを使って、In touchとLikely to buyステージにある、私の進行中の機会を見つけてください。

それぞれについて、最近のアカウントの活動と既存のタスクを確認してください。

現在、注意が必要な機会だけを特定してください。

次の3つを区別してください。

顧客がこちらを待っている

こちらが顧客を待っていて、フォローアップするのに十分な時間が経っている

まだアクションは必要ない

フラグを付けた機会ごとに、アカウント、機会、ステージ、価値、最新の関連するやり取り、どちらがどちらを待っているのか、なぜアクションが必要なのか、次に何をすべきかを教えてください。

こちらを待っている顧客を優先してください。

Salesflareでは何も変更しないでください。

重要な指示は、「注意が必要な機会だけを特定すること」です。

毎朝、AIが作成したパイプラインのレポートが必要なわけではありません。必要なのは例外の検出です。

AIに次のステップを任せる

結果を確認したら、次のように進めます。

今週の木曜日にNorthstar Analyticsへフォローアップするタスクを、Salesflareで私のために作成してください。

または、次のように依頼できます。

Brightpathの質問と、これまでのやり取りをもとに、私が送るべき返信の下書きを作成してください。何も送信しないでください。

私は、次の流れが気に入っています。

AIが見つける → AIが説明する → 人が判断する → AIが実行する

タスクの作成のようなリスクの低いアクションは、いずれさらに自動化できます。顧客へのアウトバウンドコミュニケーションには、より慎重な対応が必要です。文面に困ったときは、フォローアップメールのテンプレートでよくある営業シナリオに対応できます。

自動化する

プロンプトが安定して機能するようになったら、別のスケジューラーや自動化レイヤーを使って、平日の朝に毎日実行するようにします。

ワークフローは次のようになります。

09:00 → 機会をチェック → 例外を特定 → あなたに短いリストを送信

Slackやメールを、別の配信統合として追加することもできます。

そして、何もすることがない場合は？自動化を静かに待機させます。

2. 顧客とのミーティングから明確な次のステップが生まれたかチェックする

顧客とのミーティングも、物事が抜け落ちやすい場所です。

有益な会話をします。誰かが何かを約束します。全員が次の電話に飛び込みます。

2日後には、次のステップがそれほど明確ではなくなっています。

AIにこれをチェックさせられます。

探しているもの

顧客とのミーティングの後、AIは次の点をチェックできます。

顧客があなたから何かを待っているように見えるか
あなたが顧客から何かを待っているか
次のステップが本当に明確か
期待されるフォローアップタスクが存在するか
約束したアクションが実際に行われたように見えるか
その機会が現在のステージでも引き続き意味を持つか

目的は、すべてのミーティングの後に10個のタスクを自動で作成することではありません。

何かが抜け落ちそうになっているように見えるケースを見つけることです。

プロンプト：最近の顧客とのミーティングをチェックする

どの顧客とミーティングしたかをすでに把握している場合は、次のように指示できます。

Salesflareを使って、Brightpath Consulting、Northstar Analytics、Harbor Studioとの最近の活動を確認してください。これらの顧客とは昨日ミーティングしました。

各アカウントについて、ミーティングとその前後のアカウント活動、現在の機会、既存のタスクをチェックしてください。

次のようなケースにフラグを立ててください。

顧客が私たちから何かを待っているように見える;

私たちが何かを約束したものの、実行されたように見えない;

明確な次のアクションがない;

期待されるフォローアップタスクがない;

何かが期限を過ぎているように見える。

Salesflareで確認できる事実と、推測している結論を分けてください。

対応が必要なケースだけを表示してください。何も変更しないでください。

事実と推測を分けるという指示は重要です。

CRMのデータが必ずしも完全とは限りません。AIは、誰かが忘れたと自信たっぷりに非難するのではなく、「これが実行されたという証拠を見つけられません」と伝えるべきです。

カレンダーを追加する

AIが別の統合を通じてカレンダーにもアクセスできるなら、顧客を手動で指定する必要はありません。

問いかけ：

昨日行った社外の顧客ミーティングをすべて見つけてください。

各顧客をSalesflareと照合し、そのミーティングで明確な次のステップが決まったかどうかをチェックしてください。

未解決または何かが欠けているように見えるミーティングだけを指摘してください。指摘するものについては、それぞれの根拠を説明してください。

CRMは変更しないでください。

これで、それぞれの役割が明確になりました：

カレンダー統合： どのミーティングが予定されていたかを確認し、利用可能な活動情報を使って実際に行われたことを確認する。
Salesflare MCP： 顧客、機会、記録された活動、タスクを確認する。
AI： 注意が必要なものがあるかどうかを判断する。
スケジューラー： 監査を自動的に実行する。

これを各営業日の終わり近くに実行して、その日のミーティングを監査します。あるいは翌朝に実行して、昨日のミーティングを監査してもかまいません。これだけで、約束の抜け漏れに対するシンプルなセーフティネットになります。

3. 顧客との電話に向けた準備を自動化する

これも、小さな作業ですが積み重なると大きな効果になります。

10分後に顧客との電話があります。

CRMを開きます。最新のメールを読みます。機会をチェックします。タスクを確認します。そして、3週間前に何を話したかを思い出そうとします。

あるいは、こう尋ねます：

Brightpath Consultingとミーティングがあります。準備してください。

AIはSalesflareを直接確認できるので、その代わりにブリーフィングを作成できます。

役に立つミーティングブリーフに含まれるもの

30分の顧客との電話を前に、5ページもの資料が欲しいわけではありません。

知りたいのは、次のことです：

誰と話すのか
関係や機会がどの段階にあるのか
最近何が起きたのか
誰が誰からの返事を待っているのか
未完了のタスクと約束
この電話の目的として考えられるもの
忘れてはいけない重要なこと
役に立つ質問や話題をいくつか

プロンプト：1件の顧客との電話に向けて準備する

今日の後半にBrightpath Consultingとミーティングがあります。

Salesflareを使って、電話の準備をしてください。

アカウント、関連する連絡先、未完了の機会、タスク、最近のアカウント活動を確認してください。

次の内容を含む簡潔なブリーフィングを作成してください：

相手がどのような会社で、誰と話すのか

現在の機会のステータス

最近の重要なやり取り

相手がこちらからの対応を待っていること

こちらが相手からの対応を待っていること

未完了のタスクや約束

この電話の目的として考えられるもの

役に立つ話題や質問を5つ

最近の情報と未解決の問題を優先してください。タイムライン全体を単に要約するだけにはしないでください。

最後の一文が、大きな違いを生みます。

ブリーフィングはCRMの要約ではありません。準備のためのものです。

すべてのミーティングに自動で備える

別の統合を使ってAIにカレンダーへのアクセスを与え、次のように尋ねます：

今日の社外の顧客ミーティングをすべて見つけてください。

それぞれについて、Salesflare内の対応するアカウントを特定し、その連絡先、機会、タスク、最近のアカウント活動を使ってブリーフィングを作成してください。

各ブリーフィングは2分で読める長さに収めてください。

最も重要な未解決の問題を最初に置いてください。

次に、自動化レイヤーでワークフローが毎朝実行されるようスケジュールします。

これで、次のものがそろいました：

カレンダー統合 → 今日のミーティング
Salesflare MCP → CRMのコンテキスト
AIセールスアシスタント → 簡潔なミーティングブリーフ
Slack／メール統合 → オプションの配信
スケジューラー → 毎朝実行

各コンポーネントが、1つの役割を担います。

電話の文字起こしでさらに改善する

Salesflareの活動履歴からは十分なコンテキストを得られますが、文字起こしを加えると、CRMに明示的には記録されていない詳細も把握できます。

文字起こしのソースを接続すると、AIは次のような情報も拾えるようになります：

詳細な反論
顧客が具体的に達成したい目標
顧客が話していた社内の制約
以前の電話で交わされた約束
価格やタイミングに関するニュアンス

Salesflare MCPは、顧客と機会を取り巻くコンテキストを引き続き提供します。一方、文字起こしのソースは実際の会話を提供します。

この組み合わせによって、ブリーフィングは大幅に強化されます。

4. AIを営業電話のコーチングに活用する

顧客との電話の後にも、同じ組み合わせを使えます。

営業電話のコーチングが最初の3つのワークフローと少し異なるのは、Salesflareが会話そのものの情報源ではないからです。

Zoom、Gong、Fireflies、その他のレコーダーからの文字起こし、または文字起こしファイルが必要です。

Salesflareは、会話を取り巻く営業上のコンテキストを加えます。

たとえば、文字起こしによってAIに次のような情報を伝えられます：

見込み客は、導入についていくつか質問しました。

Salesflareによって、それが評価段階にある25,000ユーロの機会で、以前にも導入上の懸念が出ており、その後dealが停滞していることが分かるかもしれません。

そのほうが、コーチングに使えるシグナルとしてははるかに有用です。

1件の営業電話をコーチングするプロンプト

AIにトランスクリプトとSalesflareへのアクセス権を渡します。

この顧客との電話を、営業コーチとして分析してください。

まずSalesflareを使って顧客、コンタクト、対応する機会を特定し、関連するアカウントの履歴を理解してください。

次に、トランスクリプトを分析してください。

以下を評価してください。

営業担当者が顧客の状況をどの程度理解していたか

ディスカバリー質問の質

重要なニーズを十分に深掘りできていたか

異議にどう対応していたか

価値を明確に示せていたか

具体的な次のステップに合意できていたか

CRMのコンテキストにある情報のうち、営業担当者が見落としたもの、またはもっと有効に使えたもの

会話の具体例を挙げてください。

最後に、次回、営業担当者が変えるべき最も重要な3つのことを示してください。

これは、個々の電話を振り返るうえでは有用です。

ただし、1回の会話から、より広い結論を導き出すときは注意してください。

週次のAI営業コーチングレポートを作成する

本格的なコーチングを行うなら、複数の電話をまとめて分析します。

過去1週間にAndreaが行った、顧客との電話を分析してください。

まず、それぞれの電話を個別に扱ってください。

各電話について、次のことを行ってください。

Salesflareで対応する顧客と機会を特定する

関係と営業状況を理解するために、十分なCRMのコンテキストを取得する

トランスクリプトを分析する

強み、見逃した機会、具体的なコーチングポイントをメモする

次に、すべての電話に共通するパターンを探してください。

複数の電話にまたがる証拠がある場合にのみ、繰り返し見られるパターンとして説明してください。

以下を作成してください。

全体的な強み

繰り返し見られる改善点

具体例

来週のコーチングで優先する3つの項目

試してみる実践的な行動

1回だけの変わった電話から一般化しないでください。

私なら、週次レポートを作成する前に、役に立つ電話が最低何件あるかという条件も設けます。

1回の奇妙な会話が、その人の新しい人格プロフィールになってはいけません。

各システムが提供するもの

AIによる営業コーチングでは、次のように分担します。

トランスクリプトのソース: 実際に何が話されたか。
Salesflare MCP: 顧客、機会、履歴、タスク、営業のコンテキスト。
AI: 分析、パターンの検出、コーチングの提案。

この違いは重要です。

Salesflare MCPがトランスクリプトを生成するわけではありません。会話を実際の顧客との関係に結び付けることで、トランスクリプトをより有用なものにします。

AIに自動で変更させるべきものは何か？

4つのワークフローすべてで、私なら自律的な実行ではなく、まずは分析から始めます。

CRMデータの検索、履歴の要約、ミーティングブリーフの準備、例外の発見、コーチングレポートの作成は、自動化に適しています。

タスクの作成や機会のステージ変更といったアクションについては、最初は承認を求めるようにします。

顧客とのコミュニケーションについては、ワークフローを十分にテストするまでは、人が確認できる状態にしておきます。

そのルールは、あとから緩めてもかまいません。

プロンプトから自動化へ

次の2つには、大きな違いがあります。

注意が必要な機会をチェックして

そして、そのチェックを毎朝自動的に実行することです。

MCPによって、AIはSalesflareにアクセスできます。ただし、AIを起動するには別の何かが必要です。

そのため、本番環境のワークフローは通常、次の5つの要素で構成されます。

トリガー: 平日の毎日09:00、ミーティングのあと、毎週月曜日など、スケジューラーや自動化レイヤーが起動します。
コンテキスト: Salesflare MCPに加えて、オプションのカレンダーや文字起こしソースを使います。
推論: AIが、すでにテスト済みのプロンプトに従います。
アクション: 例外を報告したり、ブリーフィングを準備したり、CRMの変更を提案したりします。
配信: 結果はAIツールに表示されるか、別の統合を通じてSlackやメールに届きます。

この順番で、それぞれを動く状態にしていきます。

まずはワークフローを手動でテストします。

次に、十分な数の実際の状況でテストし、どのような失敗パターンがあるのかを把握します。

そのあとで初めて、スケジュールを設定します。

悪いプロンプトを自動化しても、悪い結果がより安定して返ってくるだけです。😄

まずは1つのCRM自動化から始める

始めたばかりなら、4つすべてを作る必要はありません。

まずは次から始めます。

本当に注意が必要なオープンな機会を見つけて、その理由を説明し、次に何をすべきか教えて

CRMデータだけがあればよいので、準備はほとんど必要ありません。

次に、顧客ミーティングの監査を追加します。

続いて、ミーティングの準備です。

そして、信頼できる文字起こしデータのソースを用意できたら、AI営業コーチングを追加します。

AIとCRM自動化における最大の機会は、CRMにもっと高度な質問をすることではありません。

AIに、チームがすでに把握している情報をつなぎ合わせてもらうことです。つまり、顧客が誰なのか、dealがどの段階にあるのか、何が起きたのか、誰が誰を待っているのか、そして次に何をすべきなのかをつなぎ合わせてもらうのです。

そこで、実際の作業を節約できるようになります。

よくある質問

SalesflareはChatGPTやClaudeと一緒に使えますか？

はい。SalesflareはChatGPTのアプリディレクトリとClaudeのコネクタディレクトリで利用可能です。アカウントを接続して、AIにCRMの情報を調べてもらったり、タスクを手伝ってもらったりできます。利用できる機能や操作は、AIのプラン、ワークスペースの設定、Salesflareの権限によって異なります。

AIでCRMを自動化するのに、コーディングのスキルは必要ですか？

このガイドのプロンプトを試すために、Salesflareを対応するAIツールに接続しても、コードを書く必要はありません。これらを自動で実行するには、追加の自動化レイヤーが必要です。コードが必要かどうかは、選ぶツールとワークフローに必要な連携によって決まります。

最初に自動化すべきCRMタスクはどれですか？

まずは、フォローアップが必要な進行中の商談を見つけることから始めます。必要なのは関連するCRMの活動だけで、何かを変更する前におすすめの内容を確認できます。これが安定して機能するようになったら、ミーティングのチェックと電話の準備を追加します。電話のコーチングは、信頼できる文字起こしソースを用意できてからにしましょう。

この記事を楽しんでいただけたならうれしいです。よかったら、ぜひ広めてください！

👉 @salesflareは Twitter、Facebook や LinkedIn でフォローできます。