DX推進担当者必見：ＣＢヘルスケアの事例から学ぶ「bellSalesAI」で営業活動を劇的に変革する方法

営業DXを加速する「bellSalesAI」：ＣＢヘルスケアの成功事例から学ぶ

多くの企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）推進に取り組む中で、営業活動の効率化とデータ活用は重要なテーマです。特に、顧客管理システム（CRM）であるSalesforceの活用は、営業戦略の中核を担います。しかし、商談後の記録作成やSalesforceへの入力作業は、営業担当者にとって大きな負担となりがちです。

医療・介護・福祉業界に特化した経営支援を行う株式会社ＣＢヘルスケアは、この課題に対し、Salesforce入力エージェント「bellSalesAI」を導入しました。その結果、営業部門のデータ入力時間を大幅に短縮し、記録の質を向上させることに成功しています。本記事では、ＣＢヘルスケアの事例を通して、bellSalesAIがどのように営業活動を変革し、企業のDXを加速させるのかを具体的に解説します。

bellSalesAIとは？営業活動のこんな課題を解決

bellSalesAIは、営業担当者の商談情報をAI（人工知能）が自動で抽出し、Salesforceへの入力を効率化するサービスです。AIエージェント（人工知能がユーザーの代わりに特定のタスクを実行するシステム）が、会話内容から必要な項目を自動で抽出し、構造化することで、営業担当者の負担を軽減します。

bellSalesAIが解決する主な課題：

入力負荷の高さ：オンライン・対面商談後の記録作成やSalesforceへの入力作業が担当者の負担となり、本来注力すべき顧客対応の時間を圧迫していました。
記録のばらつき：入力のタイミングや情報量が担当者ごとに異なり、案件の進捗管理や部門間の引き継ぎを共通データで行うことが困難でした。
機密性の高い情報の正確な記録：医療・介護・福祉事業者の経営や事業承継に関わるため、会話の背景や顧客の意向を正確に記録し、組織として継続的にフォローできる状態が不可欠でした。

bellSalesAIは、Salesforceを利用している企業全般、特に営業部門のデータ入力に課題を抱え、営業活動の効率化とデータドリブン（データに基づいて意思決定を行うこと）な組織運営を目指す企業に適しています。提供形態は、Salesforce連携に特化したクラウドサービスとして提供されています。

ＣＢヘルスケアに学ぶ、具体的な導入効果と活用シーン

ＣＢヘルスケアは2026年4月のグループ会社統合を機に、Salesforceを共通の営業基盤として本格活用する方針を掲げました。しかし、前述の通り、現場では入力負荷の高さと記録のばらつきが課題となっていました。

トライアルで確認された効果：

入力工数の大幅削減：1商談あたりの入力時間が25.4分から8.5分へと約3分の1に短縮されました。これにより、手入力の時間が削減され、営業活動時間の創出につながることが確認されています。
記録の情報量が約2倍に増加：1商談あたりの履歴文字数が756文字から1,588文字へと約2倍に増加しました。担当者の記憶やメモに依存せず、会話に基づいた客観的で情報量の豊富な商談記録がSalesforceに蓄積されるようになりました。

これらの結果を受け、ＣＢヘルスケアは2026年7月27日よりbellSalesAIを活用した商談履歴を残す運用へ移行しました。担当者の意欲に頼るのではなく、日常の営業フローの中で自然にデータが蓄積される仕組みを設計している点が特徴です。

現場とマネジメントの変化：

現場の声：「会話の内容を一から書き起こす必要がなくなり、業務負担が減った」「メモを取ることに意識を向けすぎず、お客様の話を聞けるようになった」といった声が上がっています。営業担当者が対話そのものに集中できる環境が整いつつあります。
マネジメント面：要約によりポイントを絞って商談を理解できるうえ、書き起こしを確認すれば実際の会話に基づいた内容を把握できるため、管理職による具体的な指導や助言が可能になっています。

株式会社ＣＢヘルスケアの営業推進本部本部長藤本進氏からは、「お客様の人生や地域医療の未来に関わるテーマだからこそ、商談で交わされた言葉の背景やお客様の想いを、担当者個人の記憶ではなく、組織の記録として正確に残すことに大きな意味がある」とのコメントが寄せられており、データ基盤構築の価値を高く評価しています。

セキュリティと将来的なAI活用（Agentforce連携）

ＣＢヘルスケアでは、扱う情報の機密性の高さを踏まえ、bellSalesAIの導入にあたり、録音データ・文字起こし・Salesforce連携における情報管理の確認を慎重に行いました。

同社は、まずbellSalesAIの運用を定着させ、Salesforceに蓄積されるデータの量と質を安定させたうえで、SalesforceのAIエージェント機能「Agentforce」などの段階的な活用を検討しています。

Agentforce活用で想定されるユースケース：

会話内容からのフォロータスク生成
顧客の課題・意向に応じた次回アクションの提案
商談の数値化
過去の成功商談との比較

将来的にはM&Aの案件情報と組み合わせ、成果につながる行動や顧客の兆候を早期に予測する運用の実現を目指しており、「まず商談データをSalesforceに蓄積する→そのデータをAgentforceでAI活用する」という段階的なDX推進モデルを採用しています。bellSalesAIがその起点となっていることが伺えます。