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公開：2025-05-23

リバネスナレッジとdotDataがSalesforceデータ活用推進で協業、AIによる営業DX加速

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• リバネスナレッジとdotDataがSalesforceデータ活用推進に関する協業を発表
• dotData Insight for Salesforceサービス提供開始
• AIによる営業インサイト発見とSalesforce運用ノウハウ提供

リバネスナレッジとdotDataの協業発表

dotData, Inc.と株式会社リバネスナレッジは2025年5月22日、企業のSalesforceデータ活用を革新するための協業を発表した。両社はSalesforceに関する深い知識とコンサルティング力、そしてdotData独自の特徴量自動設計技術を組み合わせることで、Salesforceに蓄積されたデータを最大限に活用できるデータドリブンな営業DX強化を実現する。

本協業では、「dotData Insight for Salesforce」サービスを提供する。このサービスはSalesforceデータから営業を強化するインサイトをAIが抽出する機能を備えている。商談の成功やリード獲得につながるパターンをAIが自動的に発見し、「商談成功要因分析」「失注理由の特定」「優秀営業の行動パターン分析」といった営業部門がすぐに使える分析をテンプレート化するのだ。

さらに、Salesforceのアセスメントサービスも提供する。これは、Salesforceデータの蓄積状況や品質に不安のあるユーザー向けに、分析に必要なデータが揃っているかを事前に診断するサービスだ。不足している場合は、Salesforceの運用のためのベストプラクティスを共有し、安心してSalesforceデータ活用の第一歩を踏み出せるよう支援する。

標準の分析テンプレートに加え、カスタムオブジェクトや独自フィールド、Salesforce外の業務データとの連携にも柔軟に対応する。ユーザー独自の分析テーマやデータ加工ロジックのカスタマイズを支援し、単なる導入支援に留まらず、お客様自身が継続的に分析を行えるよう、ノウハウ移管まで伴走する体制を整えている。

dotData Insight for Salesforceサービス概要

ウェビナー詳細

特徴量自動設計技術について

dotDataの特徴量自動設計技術は、大規模で複雑なデータの関係性を数時間で分析し、人間のバイアスにとらわれることなく、自動的に透明性の高い説明可能な特徴量を抽出する。この技術はdotDataの全てのAIプラットフォームの基盤であり、データから自動でインサイトを引き出すだけでなく、機械学習や生成AIと組み合わせることで、予測分析からビジネスアナリティクスまで、幅広い課題に対応するAIソリューションを提供する。

• 高速なデータ分析
• バイアスのない特徴量抽出
• 説明可能なAI

この技術により、Salesforceデータから、ビジネスにとって重要なインサイトを導き出し、営業強化に役立てることが可能になるのだ。

Salesforceデータ活用に関する考察

本協業は、Salesforceのデータ活用を促進し、企業の営業DXを加速させる上で大きな一歩となるだろう。AIによる自動化とリバネスナレッジのコンサルティング力を組み合わせることで、データ分析の専門知識がなくても、営業部門が容易にデータに基づいた意思決定を行えるようになる。しかし、データの質やSalesforceの運用状況によっては、期待通りの効果が得られない可能性もある。

そのため、データクレンジングやSalesforceの最適化といった前処理が重要となる。また、AIが提示するインサイトを正しく解釈し、ビジネス戦略に反映させるための人的リソースも必要となるだろう。導入企業は、これらの点を考慮し、適切な体制構築を行う必要がある。

今後、dotData Insight for Salesforceは、より高度な分析機能や、多様なデータソースとの連携機能が追加されることが期待される。さらに、Salesforce以外のCRMシステムへの対応や、異なるビジネス領域への適用など、サービスの拡張も期待したい。継続的なアップデートと機能強化によって、より多くの企業がデータドリブンな経営を実現できるようになると考えられる。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「リバネスナレッジとdotData、企業のSalesforceのデータ活用推進に関する協業を発表 | dotData, Inc.のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000048.000053039.html, (参照 25-05-23).
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