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PORTFOLIO / 実績ポートフォリオ

営業プロセスの各工程を、自社で自動化してきた記録。

BtoB営業のターゲット選定から商談後処理・営業管理まで、実際の自社営業で構築・運用してきた自動化実績です。数字はすべて自社運用での実測です。実在の顧客事例ではないからこそ、設計判断や落とし穴まで具体的に公開しています。

Tascaleの実績ポートフォリオとは、代表が自社業務のために構築し、日々運用してきたAI自動化システムの記録です。ターゲット選定・企業リサーチ、商談後処理、CRMの再設計、展示会・イベントフォロー、営業KPI・日次レポートの5つの主実績と、広告運用・問い合わせ仕分けなどマーケティング・管理業務への展開例2件について、改善した数値・処理フロー・人が確認するポイント・他社で応用できる業務をまとめています。工程の全体像は営業AIオペレーションマップをご覧ください。

実績 / PORTFOLIO

営業プロセスの各工程を、どれだけ効率化してきたか。

BtoB営業のターゲット選定から商談後処理・営業管理まで、実際の自社営業で構築・運用してきた自動化実績です。数字はすべて自社運用での実測です。同じ設計力を、御社の営業プロセスにお使いいただけます。

  • 工程①② ターゲット選定〜アプローチ

    ほぼゼロに

    リスト作成・リサーチの手作業

    ターゲット選定・企業リサーチの自動化

    ターゲット条件の定義、リスト作成とアドレス検証、企業リサーチ、アプローチ文の下書き、送信・フォローの段階管理、返信によるステータス更新までを一気通貫で構築。人の仕事は文面の最終確認と返信対応だけに。

    ApolloLinkedInn8n

  • 工程④ 商談後を処理する

    約30分→3分未満

    商談後処理 1件あたり（約90%削減）

    商談後処理（議事録→CRM→フォロー）を自動化

    議事録の要約、CRMへの記録、次回タスク起票、フォローメールの下書きまでを自動化。1件あたり約30分かかっていた後処理が3分未満に。過去171件分の商談データ移行もAIで一括処理。

    Google MeetHubSpotClaude

  • 全工程を支える営業基盤

    168 → 22

    CRMの入力項目数

    CRM項目の再設計（168→22）

    人が入力する項目とAIが埋める項目を分離して再設計。営業が入力で消耗しない項目数まで絞り込み、入力のためのツールから、営業の行動を生む基盤に変えた。

    HubSpotFastAPIn8n

  • 全工程を支える営業基盤

    毎日 自動生成

    架電・追客タスクとアラート

    営業タスク・追客アラートの自動生成

    CRMの条件から「今日やるべき架電・追客タスク」を自動起票。追客漏れ・停滞案件・ホットリードはSlackへ即時通知し、次のアクションが担当者任せにならない状態に。

    HubSpotFastAPISlack

  • 工程③ 商談化する

    当日から

    数百件のフォロー着手

    展示会・イベントフォローの自動化

    参加者リストの取り込み、見込み度の自動分類、担当割当、初日メールの送信予約、返信検知、3〜7日目の条件分岐配信までを自動化。数百件規模でも取りこぼしなく当日から商談化に動ける状態に。

    HubSpotSlackn8n

  • 工程⑤ 営業活動を改善する

    毎朝 自動配信

    営業KPIと今日の行動リスト

    営業KPI・日次レポートの自動配信

    KPIレポートと「今日対応すべきこと」を毎朝Slackへ自動配信。見に行くダッシュボードではなく、届く通知で追客漏れを防ぐ。週次の営業会議資料づくりも同じ仕組みで半自動化。

    SlackHubSpotn8n
横にスワイプできます

これらを支える基盤として、定期実行ジョブ31本・n8nワークフロー25本・FastAPI 33エンドポイントを自社で構築し、毎日運用しています。

その他、マーケティング・管理業務にも展開可能です。

  • マーケティング連携

    月80万円規模

    広告運用のレポート自動化

    広告・流入データの改善レポートを自動化

    広告・アクセス解析・検索データを統合し、月80万円規模の運用に対するレポート作成と改善示唆の洗い出しを自動化。ターゲット選定と営業活動の見直しに、人の時間を振り替えた。

    Google AdsGA4Gemini

  • 問い合わせ・管理業務

    属人化を解消

    問い合わせ・見積依頼の一次対応

    問い合わせの仕分け・一次対応を自動化

    受信内容の分類、担当と期限の整理、返信文の下書き、管理表への反映までを型として構築。誰でも同じ品質で一次対応が回り、リードを待たせない初動に。

    GmailスプレッドシートClaude

よく作る型：Lead Sourcing｜ターゲット条件 → リスト・優先順位　/　Outreach Ops｜リサーチ・文面下書き → 送信・フォロー管理　/　Inbound Triage｜問い合わせ → 仕分け・一次対応　/　Meeting to CRM｜商談・面談 → CRM更新・フォロー　/　Task Engine｜CRM条件 → 今日の架電・追客タスク　/　Pipeline Watch｜追客漏れ・重要な変化 → Slack通知　/　Weekly Report｜各所データ → 週次レポート

統合してきたツール：HubSpot / Salesforce / Slack / Google Workspace / Google Ads / GA4 / Search Console / Notion / Apollo / n8n / FastAPI / Python / Next.js / TypeScript / Claude / Gemini / OpenAI

この設計力で自社の業務を相談する

Claude Code・Codex等のAIコーディングエージェントを使い、従来の受託開発より速いサイクルで設計・実装します。

DETAILS / 各実績の詳細

各実績の詳細：背景・処理フロー・人が確認するポイント。

各実績に、対応する営業プロセスの工程、着手した背景、処理の流れ、人の確認を残した箇所、成果、他社で応用できる業務を整理しました。これらを支える基盤として、定期実行ジョブ31本・n8nワークフロー25本・FastAPI 33エンドポイントを自社で構築し、毎日運用しています。

Meeting to CRM、Mail to Task、PDF to Sheet、Weekly Report、ATS Assist、Ops Watchの6つについて、入力・AI処理・出力を整理したTascaleの代表的なAI自動化モジュール一覧図
代表的な自動化モジュール。いずれも「入力→AI処理→出力」の型で、既存ツールに組み込んで動かします。
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ほぼゼロに

リスト作成・リサーチの手作業

工程①② ターゲット選定〜アプローチ

ターゲット選定・企業リサーチの自動化

背景

ターゲット選定・リスト作成・企業リサーチ・文面作成は、新規開拓で最も時間を奪う準備作業です。全工程の上流はリストの鮮度とメールアドレスの検証で、ここが崩れると後工程がすべて無駄になります。文面の個別化は、長い紹介文より「相手の役職から見た課題仮説1行」が効くという判断で設計しました。

処理フロー

  1. ターゲット条件の定義
  2. リスト作成・アドレス検証
  3. 企業リサーチ
  4. 文面の下書き
  5. 送信・フォローの段階管理
  6. 返信・ステータスを自動更新

人が確認するポイント

  • 送信する文面は人が最終確認する
  • 返信への対応と商談化の判断は人が行う

成果（自社運用での実測）

  • リスト作成・リサーチの手作業がほぼゼロになり、人の仕事は最終確認と判断だけに
  • ステータス管理まで含めて自動化（手動のステータス管理は数週間で破綻するため）
  • 基盤はn8nワークフロー25本・FastAPI 33エンドポイントで構成

他社で応用できる業務

新規開拓の営業リスト整備採用スカウトの候補者リサーチ代理店・パートナー開拓
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約90%減

会議・商談後の手作業

工程④ 商談後を処理する

商談後処理（議事録→CRM→フォロー）の自動化

背景

商談や会議が終わるたびに、議事録の整理・CRMへの記録・次のタスク起票・フォローメールの作成で1件あたり約30分かかっていました。先に決めたのは議事録の要約精度ではなく「CRMのどの項目に何を書くか」の定義です。要約も、社内共有用と顧客フォロー用は別物として分けて生成しています。

処理フロー

  1. 商談・会議（Google Meet）
  2. 議事録をAIが要約
  3. HubSpotへ商談・活動を記録
  4. 次回タスクを起票
  5. フォローメールを下書き
  6. 人が確認して送信
商談後処理のBefore/After比較図。導入前は議事録の読み返し・CRMへの手入力・フォローメール作成・Slack共有で1件あたり約30分。導入後はAIが要約・CRM更新案・フォロー文の下書きまで下ごしらえし、人が確認して送信するだけで1件3分未満に（約90%削減、代表の自社運用での実測）
商談後処理のBefore / After。数値は代表の自社運用での実測です（実在の顧客事例ではありません）。

人が確認するポイント

  • フォローメールは送信前に人が確認・修正してから送る
  • 商談レコードの重複はルールで判定し、迷うケースは人の判断に回す
  • 議事録なし・同時刻の複数商談などの例外は自動処理せず、人のキューに落とす

成果（自社運用での実測）

  • 1件あたり約30分かかっていた後処理が3分未満に（手作業のフォロー工数を約90%削減）
  • 過去171件の商談データもAIで一括移行。少量で精度を検証してから全件を実行する手順を踏んだ

他社で応用できる業務

営業商談後のCRM入力・フォロー人材紹介の面談後処理・ATS入力士業・コンサルの面談記録の整理
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168 → 22

CRMの入力項目数

全工程を支える営業基盤

CRM項目の再設計（168→22）

背景

項目を増やし続けた結果、入力されないCRMになっていました。再設計の基準は「その項目を見て行動が変わるか」。入力率が低い項目は入力を求めるのではなく、自動で埋めるか削除し、人が入力する項目とAI・自動化が埋める項目を分離しました。

処理フロー

  1. 商談・架電・メールの活動データ
  2. AI・自動化が項目を更新
  3. 条件に応じて今日の架電タスクを自動生成
  4. 架電結果で次回架電・停止を自動分岐
  5. 営業は毎朝1つのタスクキューを見るだけ

人が確認するポイント

  • タスクは「作る」条件より「止める」条件（停止条件）の設計を人が持つ
  • 自動分岐に当てはまらない架電結果は、人が次のアクションを決める

成果（自社運用での実測）

  • CRMの入力項目を168個から22個に整理し、入力のためのツールから行動を生む基盤に転換
  • 営業が毎朝見る場所を1つのタスクキューに集約

他社で応用できる業務

入力が定着しないCRM・SFAの立て直し案件管理表・日報の再設計架電・訪問リストの自動生成
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当日から

数百件のフォロー着手

工程③ 商談化する

展示会・イベントフォローの自動化

背景

イベント後は48時間が勝負なのに、参加者リストの整理と割り振りに数日かかると機会を失います。「当日に最初のアクションが出る」ことを、人の頑張りではなく仕組みで保証する設計にしました。

処理フロー

  1. 参加者リスト（CSV）の取り込み
  2. 見込み度Tierを自動分類
  3. 担当をラウンドロビンで割当
  4. 初日メールを送信予約
  5. 毎朝のコールリストをSlack配信
  6. 返信検知でステータス自動更新
  7. 3〜7日目の後続メールを条件分岐配信

人が確認するポイント

  • 見込み度の自動分類は、人がいつでも上書きできるようにする
  • 返信検知の漏れは信頼を落とすため、二重にチェックする
  • 送るメールは、事前に人が確認した文面の型だけを使う

成果（自社運用での実測）

  • 数百件規模の参加者フォローに、取りこぼしなく当日から着手できる状態に
  • 3〜7日目の後続フォローまで、返信状況に応じた条件分岐で自動配信

他社で応用できる業務

展示会・セミナー・ウェビナー後のフォロー資料請求・キャンペーン応募への対応
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毎朝 自動配信

レポートと今日の行動リスト

工程⑤ 営業活動を改善する

営業KPI・日次レポートの自動配信

背景

ダッシュボードは、作っても次第に見られなくなります。そこで「見に行く画面」ではなく「届く通知」に発想を変えました。通知は情報を全部流すと無視されるため、今日やることの行動単位に絞り、緊急（即時）と定時（毎朝）を分けています。

処理フロー

  1. CRM・各ツールのデータ
  2. KPIを集計
  3. 今日対応すべきリストを生成
  4. 毎朝Slackへ自動配信
  5. ホットリード・要対応は即時通知

人が確認するポイント

  • 届いた通知への優先順位づけと対応は人が判断する
  • 何を通知し、何を流さないかは運用しながら人が調整する

成果（自社運用での実測）

  • KPIレポートと「今日対応すべきこと」が毎朝Slackに自動で届く状態に
  • システムを見に行かなくても、必要な行動がメンバーに届く

他社で応用できる業務

週次・月次の経営レポート営業チームの朝会資料対応漏れ・重要な変化のSlack通知

その他、マーケティング・管理業務にも展開可能です。

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月80万円規模

広告運用のレポート自動化

マーケティング連携

広告・マーケ運用レポートの自動化

背景

レポート自動化の価値は、作る時間の削減以上に「毎週決まって見る習慣ができる」ことにあります。GA4とSearch Consoleではクリックとセッションのように意味の違う指標を混ぜない、といったデータ定義の整理から着手しました。

処理フロー

  1. Google Ads・GA4・Search Consoleを統合
  2. レポートを自動作成
  3. AIが改善示唆を洗い出し
  4. LP・広告コピーの作成を補助
  5. 人が採否を判断して実行

人が確認するポイント

  • AIが出した改善示唆の採否は人が決める
  • 予算や入札の変更は人が実行する

成果（自社運用での実測）

  • 月80万円規模の広告運用に対し、レポート作成と改善示唆の洗い出しを自動化
  • 人の時間を、レポート作成の作業から改善の判断に振り替えた

他社で応用できる業務

広告運用の週次・月次レポートSEO・アクセス解析の定例レポートマーケ定例の資料準備
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属人化を解消

メール・書類の一次対応

問い合わせ・管理業務

メール・書類の仕分けと転記の自動化

背景

問い合わせ・依頼メールの一次対応やPDF・申請書の転記は、特定の人しか手順が分からない属人業務になりがちです。分類カテゴリは最初から増やしすぎず（5±2）、「どれにも当てはまらない」枠を用意して人に回す。転記は全項目ではなく、後工程で使う項目だけに絞る設計です。

処理フロー

  1. メール・PDF・申請書の受信
  2. 自動分類・必要項目の抽出
  3. 担当・期限・不備の整理
  4. 返信文の下書き・管理表への反映
  5. 人が確認して送信・確定

人が確認するポイント

  • 「どれにも当てはまらない」に分類されたものは人が対応する
  • 返信文は人が確認・修正してから送る
  • 足りない項目（不備）はシステムが指摘し、人が補完する

成果（自社運用での実測）

  • 誰でも同じ品質で一次対応が回る状態になり、属人化を解消
  • メールの分類・整理からPDF・申請書の転記までを同じ型で運用

他社で応用できる業務

共有メールボックスの一次対応見積依頼・注文書の内容整理申請書・帳票から管理表への転記

実装ログ（ブログ）で、作る過程まで公開しています。

このページの各実績は、設計判断・つまずいた箇所・人の確認ポイントまで踏み込んだ「実装ログ」として、ブログで順次公開しています。実在の顧客事例ではなく自社運用の一次情報だからこそ、うまくいかなかった判断も含めて記録しています。

実装ログの記事一覧を見る

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