MEDIUM 發布銷售數據平台，解決銷售DX中的「數據缺失」瓶頸

致力於推動銷售策略DX的MEDIUM公司（總部：東京都澀谷區，代表取締役：關 翔太郎）今日宣布，已將日本銷售組織中AI利用的結構性課題定義為「銷售數據缺失」，並將強化其作為銷售數據平台提供的「STRIX」，以自動累積和結構化洽談的一手資訊。 ■ 日本企業AI導入加速。然而，銷售領域卻被遠遠拋在後面 生成式AI在日本企業中的導入正在迅速推進。根據NRI的「IT活用實態調查2025」，已有57.7%的企業導入了生成式AI，較2023年的33.8%在短短兩年內增加了24個百分點（※1）。矢野經濟研究所預測，導入率在不久的將來將達到80-90%（※2）。

圖：新技術的導入或考慮狀況 圖片來源：NRI（野村綜合研究所）針對日本企業實施「IT活用實態調查（2025年）」，2025年11月

然而，這股浪潮並未完全觸及銷售現場。

根據HubSpot的「日本銷售意識與實態調查2025」（第六回）顯示，銷售活動中生成式AI的利用率為28.9%。雖然較去年的21.1%有所改善，但與企業整體AI導入率57.7%之間仍存在約29個百分點的差距（※3）。 圖片來源：PR TIMES HubSpot發布「日本銷售意識與實態調查2025」結果，2025年2月

為何銷售領域獨自被AI利用排除在外？「數據缺失」的結構 生成式AI要支援銷售流程，需要判斷「該提出什麼」、「哪些案件有風險」的一手資訊。然而，實際的銷售現場卻出現了「數據孤島化」、「數據抽象化」等問題，這阻礙了生成式AI的利用。 ・【數據孤島化】 AI可參考的數據本身就分散（孤島化），成為AI利用的障礙，僅限於個人使用AI。

・【數據抽象化】 SFA中留存的資訊偏向抽象、主觀的摘要，缺乏客戶的原始發言（一手資訊）。AI無法用於深度推理。

在許多企業中，SFA/CRM中留存的洽談記錄僅止於幾行摘要。客戶擔心什麼、與競爭對手比較了哪些方面、公司內部誰是決策者——這些資訊僅存在於銷售人員的記憶中，並未在任何地方被結構化。

因此，我們認為銷售AI的利用始於「建立數據基礎設施」，這促使我們強化了STRIX作為「銷售數據平台」的提供。 ■ 「STRIX」實現的銷售數據平台概要

STRIX提供的銷售數據平台，不僅僅是會議記錄工具，也不是單純的SFA。 它重新定義了傳統的SFA/CRM工具，透過讓生成式AI分析和結構化洽談的全部數據，而非由銷售人員手動輸入，來構建精確且細粒度的「可用數據庫」，從而解決數據孤島化問題，同時提供一個讓生成式AI發揮真正價值的環境。 特點1：累積洽談的「全部」一手資訊

銷售數據缺失的最大原因，並非「未輸入」，而是輸入前一手資訊就已消失（忘記或遺失）。

STRIX透過「僅僅錄製」線上/線下洽談，持續獲取對話作為一手資訊。這使得能夠將對話記錄作為事後可驗證的「事實」保留下來，而非依賴記憶或個人主觀的報告。 特點2：以銷售活動所需的粒度進行「結構化」（讓AI能使用的數據）

即使留存了對話記錄，若未經處理，搜尋和分析仍有困難，對AI而言也是難以處理的非結構化數據。 STRIX能從對話內容中自動提取必要元素，如訪談摘要、BANT、決策流程、擔憂點、共識事項、下一步行動等，並在公司/交易（案件）/洽談記錄的三層結構中，保持脈絡關係進行整理。

結果是，它創建了一個銷售數據模型，可以按時間順序追蹤「案件的進展情況」和「瓶頸是什麼」，而不僅僅是單次的會議記錄。 特點3：連接SFA/CRM，解決數據缺失與抽象化問題

許多組織的SFA/CRM之所以流於形式，是因為輸入成為現場人員的額外工作。 STRIX透過將洽談中獲得的結構化數據連結到SFA/CRM，同時實現了減輕輸入負擔和確保數據品質的目標。

對現場人員而言，這是一種「報告更輕鬆」、「不需輸入資訊也能保留」的體驗；對管理層而言，則能更接近「案件評估一致」、「備齊審核與培養材料」的狀態。 STRIX並非取代SFA/CRM，而是作為SFA/CRM能夠發揮價值的「數據供應來源」。 特點4：橫向搜尋累積數據，建立生成式AI能「推理」的環境

當數據被收集、結構化並保持脈絡地累積後，生成式AI才能首次扮演推動銷售組織決策的角色。

在STRIX中，可以基於一手洽談資訊，進行類似案件的搜尋、過往提案的再利用、失單風險跡象的偵測、停滯原因的提取、獲勝模式的橫向提取與戰術手冊更新等操作。 也就是說，STRIX的銷售數據平台不僅是「儲存」數據，更是建立一個數據「被使用、學習、持續更新」的循環基礎。 ■ STRIX 建立生成式AI「發揮真正價值」的環境，消除洽談的黑盒子，提升成交率 圖片：STRIX Agent（AI代理功能）

透過銷售數據平台累積和結構化數據後，生成式AI將超越單純的文本生成，在銷售現場實現以下目標： ・預測稍遠的未來（預見失單、創建最接近成交的提案）

・將過往洽談記錄資產化，最終成功進行知識管理（成功模式的橫向展開）

・AI代理能夠將洽談後工作任務化並執行（專注於提案活動）

「快速製作會議記錄或郵件」並不能直接轉化為銷售成果。真正的價值體現在：洽談的一手資訊持續累積，案件脈絡得以結構化，並能在組織橫向參考——也就是說，存在一個AI能夠「進行推理的數據基礎設施」。 ■ 代表取締役評論（MEDIUM公司 代表取締役 關 翔太郎） 在銷售領域實施生成式AI時，真正困難的並非模型選擇或提示工程，而是AI無法參考的銷售數據的缺失。 日本企業的AI導入率已超過57%。然而，在銷售現場，洽談的一手資訊未被記錄，SFA僅留下兩行摘要，銷售人員憑藉個人記憶和直覺進行業務。這樣一來，無論導入多麼優秀的AI，若缺乏推理的原材料，也無法帶來成果。

我們堅信，銷售AI的利用始於「建立數據基礎設施」，而非「工具導入」，並重新定義了STRIX為銷售數據平台。我們將以「組織的科學」而非「個人的直覺」來驅動銷售，並將此基礎設施打造成日本銷售組織的標準配備。 ■ 關於MEDIUM公司 一家從事AI產品開發和戰略諮詢的新創公司。代表取締役關先生擁有連續創業家的經驗，並將其與銷售現場的真實課題相結合，提供解決方案。從2026年起，以新功能「STRIX Agent」的發布為開端，強力推動停滯不前的日本銷售DX。

STRIX服務網站：https://strixai.jp/ 希望安排服務介紹會議者：https://strixai.jp/contact * 請透過表單聯繫。

調查數據來源 *1. NRI「IT活用實態調查2025」（https://www.nri.com/jp/news/newsrelease/20251125_1.html） *2. 矢野經濟研究所「生成AI利用實態調查」（https://www.yano.co.jp/press/pdf/202407031.pdf） *3. HubSpot「日本銷售意識與實態調查2025」（https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000068.000037724.html）