synergeee 株式會社正式推出專為合作夥伴銷售設計的 AI 代理「synergeee」
synergeee 株式會社於2026年5月22日推出了專攻合作夥伴(代理商)銷售的 AI 代理平台「synergeee」。該公司提出了名為「PRI(Partner Relationship Intelligence)」的新類別,特色是無需合作夥伴登入系統,即可從 Slack 或電子郵件自動收集活動數據,並將合作關係視覺化與評分。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年5月22日 20:01
- 🔍 收集: 2026年5月22日 11:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年5月23日 10:19(收集後22小時47分鐘)
synergeee 株式會社(所在地:東京都世田谷區,代表取締役 Co-CEO 葛西了太 / 鍋本真吾)於今日,即2026年5月22日,正式推出了專為合作夥伴銷售(代理商銷售)設計的 AI 代理型平台「synergeee(Synergy)」。
▶︎服務網站:https://synergeee.com
「synergeee」是一個屬於新類別「PRI(Partner Relationship Intelligence)」的平台,它能從 Slack、電子郵件、Chatwork 等現有的通訊工具中,自動收集各個合作夥伴的活動數據,並將這些關係數據化以進行視覺化與評分。透過不要求合作夥伴登入任何新系統的獨特架構,加上能根據關係數據提出並執行「下一步行動」的 AI 代理功能(將陸續推出),該平台致力於將過去高度依賴個人經驗與黑箱作業的合作夥伴銷售,轉變為任何人執行都能穩定產生結果的「機制」。
■ 背景:身為日本 B2B 最大的銷售管道,卻是結構化最落後的領域
日本 B2B 市場的大部分運作,都是透過代理商、經銷商、系統整合商(SIer)與顧問公司等「合作夥伴(間接銷售)」來進行。儘管其市場規模超越直銷,但現實中,這些銷售營運仍高度仰賴 Excel、個人化的訣竅、默契以及資深員工的直覺來支撐。
在2024年成立的「合作夥伴銷售研究會」中,我們在兩年多的時間裡舉辦了超過30場各類活動與研討會,並與超過250家企業討論了合作夥伴業務的實際痛點。在此過程中,我們發現了一個不分行業與規模,幾乎所有企業都面臨的共通難題。
・「合作夥伴不夠積極活躍」
・在100家合作夥伴中,實際採取行動的僅有5到10家。其餘90多家則被當作黑箱擱置。
・即便導入了 PRM(Partner Relationship Management,合作夥伴關係管理)工具,仍有約八成的企業無法有效累積數據,未能達到實質應用。
・當資深負責人離職的瞬間,過去建立起來的關係也會隨之歸零。
這些看似各自獨立的問題,其實都源自同一個核心原因。那就是:「從一開始就不存在一個能將合作夥伴關係作為數據來處理的基礎平台(System of Record)。」
■ 為何現有的 PRM 無法解決問題?
過去在合作夥伴銷售領域備受期待的 PRM,其設計前提是「讓合作夥伴的業務人員登入 PRM,並由他們進行案件登錄、進度更新與溝通」。
然而,在日本的合作夥伴商業環境中,結構上的權力關係更傾向於合作夥伴。相對於「希望產品被賣出」的製造商,合作夥伴處於可以決定「從數百種商品中挑選什麼來賣」的優勢地位。對於合作夥伴的負責人而言,特地為了製造商登入專用系統並輸入資訊的誘因幾乎不存在。結果導致「雖然導入了 PRM 卻無法累積數據」的情況,成為了整個業界的常態。
問題不在於 PRM 這個概念本身,而在於「強迫合作夥伴登入」的作法,根本不符合日本合作夥伴商業的結構。── 這就是我們在產品開發時所設定的核心假設。
■ synergeee 所提倡的新類別「PRI(Partner Relationship Intelligence)」
「synergeee」是從將焦點由「管理(Management)」轉向「智慧(Intelligence)」的思維轉變中,所誕生的一個全新類別產品。
PRM 與 PRI 的差異
・傳統的 PRM
核心思想:讓合作夥伴「使用」
合作夥伴端登入:需要
資料輸入:由合作夥伴端手動輸入案件
管理單位:案件、業務管道、線上學習課程完成數等
主要目的:案件與進度管理
涵蓋領域:商機設定之後的階段
AI 代理:-
・synergeee 的 PRI
核心思想:讓合作夥伴「什麼都不用做」
合作夥伴端登入:不需要
資料輸入:從製造商端的 Slack、電子郵件、Chatwork 自動收集
管理單位:與合作夥伴的關係、聯繫與活動紀錄
主要目的:關係的視覺化與規模化
涵蓋領域:商機建立「之前」的階段
AI 代理:具備專為合作夥伴銷售設計的獨特自動化機制
PRI 涵蓋了連 CRM/SFA 都無法處理的「商機開始之前」的領域。
▶︎服務網站:https://synergeee.com
「synergeee」是一個屬於新類別「PRI(Partner Relationship Intelligence)」的平台,它能從 Slack、電子郵件、Chatwork 等現有的通訊工具中,自動收集各個合作夥伴的活動數據,並將這些關係數據化以進行視覺化與評分。透過不要求合作夥伴登入任何新系統的獨特架構,加上能根據關係數據提出並執行「下一步行動」的 AI 代理功能(將陸續推出),該平台致力於將過去高度依賴個人經驗與黑箱作業的合作夥伴銷售,轉變為任何人執行都能穩定產生結果的「機制」。
■ 背景:身為日本 B2B 最大的銷售管道,卻是結構化最落後的領域
日本 B2B 市場的大部分運作,都是透過代理商、經銷商、系統整合商(SIer)與顧問公司等「合作夥伴(間接銷售)」來進行。儘管其市場規模超越直銷,但現實中,這些銷售營運仍高度仰賴 Excel、個人化的訣竅、默契以及資深員工的直覺來支撐。
在2024年成立的「合作夥伴銷售研究會」中,我們在兩年多的時間裡舉辦了超過30場各類活動與研討會,並與超過250家企業討論了合作夥伴業務的實際痛點。在此過程中,我們發現了一個不分行業與規模,幾乎所有企業都面臨的共通難題。
・「合作夥伴不夠積極活躍」
・在100家合作夥伴中,實際採取行動的僅有5到10家。其餘90多家則被當作黑箱擱置。
・即便導入了 PRM(Partner Relationship Management,合作夥伴關係管理)工具,仍有約八成的企業無法有效累積數據,未能達到實質應用。
・當資深負責人離職的瞬間,過去建立起來的關係也會隨之歸零。
這些看似各自獨立的問題,其實都源自同一個核心原因。那就是:「從一開始就不存在一個能將合作夥伴關係作為數據來處理的基礎平台(System of Record)。」
■ 為何現有的 PRM 無法解決問題?
過去在合作夥伴銷售領域備受期待的 PRM,其設計前提是「讓合作夥伴的業務人員登入 PRM,並由他們進行案件登錄、進度更新與溝通」。
然而,在日本的合作夥伴商業環境中,結構上的權力關係更傾向於合作夥伴。相對於「希望產品被賣出」的製造商,合作夥伴處於可以決定「從數百種商品中挑選什麼來賣」的優勢地位。對於合作夥伴的負責人而言,特地為了製造商登入專用系統並輸入資訊的誘因幾乎不存在。結果導致「雖然導入了 PRM 卻無法累積數據」的情況,成為了整個業界的常態。
問題不在於 PRM 這個概念本身,而在於「強迫合作夥伴登入」的作法,根本不符合日本合作夥伴商業的結構。── 這就是我們在產品開發時所設定的核心假設。
■ synergeee 所提倡的新類別「PRI(Partner Relationship Intelligence)」
「synergeee」是從將焦點由「管理(Management)」轉向「智慧(Intelligence)」的思維轉變中,所誕生的一個全新類別產品。
PRM 與 PRI 的差異
・傳統的 PRM
核心思想:讓合作夥伴「使用」
合作夥伴端登入:需要
資料輸入:由合作夥伴端手動輸入案件
管理單位:案件、業務管道、線上學習課程完成數等
主要目的:案件與進度管理
涵蓋領域:商機設定之後的階段
AI 代理:-
・synergeee 的 PRI
核心思想:讓合作夥伴「什麼都不用做」
合作夥伴端登入:不需要
資料輸入:從製造商端的 Slack、電子郵件、Chatwork 自動收集
管理單位:與合作夥伴的關係、聯繫與活動紀錄
主要目的:關係的視覺化與規模化
涵蓋領域:商機建立「之前」的階段
AI 代理:具備專為合作夥伴銷售設計的獨特自動化機制
PRI 涵蓋了連 CRM/SFA 都無法處理的「商機開始之前」的領域。
常見問題
「synergeee」とはどのようなサービスですか?
パートナーセールス(代理店販売)に特化したAIエージェント型プラットフォームです。パートナーの活動データを自動収集し、関係性を可視化・スコアリングします。
synergeeeが提唱する「PRI」とは何ですか?
PRI(Partner Relationship Intelligence)は、パートナーにシステムへのログインを求めず、既存のコミュニケーションツールから自動でデータを収集し、関係性を可視化・スコアリングする新しいカテゴリです。
既存のPRMツールとsynergeeeの違いは何ですか?
既存のPRMがパートナーにシステムへのログインや入力を求めるのに対し、synergeeeはログインを一切求めず、Slackやメールなどのツールからデータを自動収集する点が最大の違いです。
株式会社synergeeeの代表は誰ですか?
代表取締役Co-CEOの葛西 了太氏と鍋本 真吾氏です。
日本のパートナービジネスにおける主な課題は何ですか?
市場規模は大きいものの、営業オペレーションがExcelや属人化されたノウハウに依存しており、パートナーとの関係性をデータとして扱える基盤が存在しないことが主な課題です。