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要約：AIはCRMに取って代わるのか？
いいえ。AIが置き換えているのは、CRMへの手動入力であり、CRMそのものではありません。CRMソフトウェアの未来とは、AIが情報を補完し、その背後で依然として人間が支えるという形になるのです。
- Gong同社のCEOであるアミット・ベンドフ氏は、2026年7月にLinkedInで、CRMにおけるフィールド更新は次第に廃れ、会話そのものが記録となるだろうと主張した。
- 「コール中に起きたことのほとんどがフィールドに反映されない」という彼の指摘は正しい。彼の集計によると、平均的な商談フォームには600件もの項目があるという。
- 彼は予測に関して行き過ぎている。AIの精度を80～85％と見積もっているが、その数値では予測や手数料の算出は成り立たない。
- 最も安全な設定は、AIに購入者が実際に言ったことを記述させ、段階、金額、契約締結日は営業担当者に任せるというものです。
AIによってCRMが不要になるわけではありません。しかし、不要になるのはCRMへの手動データ入力であり、この2つはしばしば混同されがちです。
この件に関して最も強く意見を述べている人物の一人が、Gong のCEOであるアミット・ベンドフ氏だ。アミット氏は2026年7月2日にLinkedInに投稿を行い、AIによるCRMフィールドの自動入力は単なるその場しのぎに過ぎないと主張した。同氏は、「CRMのフィールドはすべて、現実を損失のある形で圧縮したものに過ぎない」と述べている。営業担当者やRevOps担当者などからの93件のコメントは賛否両論に分かれ、その多くは同氏の見解に同意していなかった。
そこで、かつて営業職に就いていた私としては、CRMへの入力に関しては常に細心の注意を払っていました。 私は物忘れが激しい方なので、3週間後に何を話したかを思い出そうとする際、こうした細かい詳細がすべて記録されていると本当に役立つと分かっていたからです。しかし、当時はまだAIが普及する前の時代でした。そのため、当時の感情を深く掘り下げるために、私はそれらのコメントを一つ残らず読み、セコイアとのポッドキャストインタビューの完全な文字起こしもすべて読み返しました。
私の考え？ ベンドフの分野に関する見解は正しいと思うが、予測に関しては間違っていると思う。
あらかじめお断りしておきますが、私はtl;dv のライターを務めており、同サイトはCRMシステムと連携し、Gong と競合関係にあります。本記事におけるGong に関するすべての主張には、出典へのリンクが記載されています。
GongのCEOは実際に何を言ったのか？
私の調査の範囲内では、アミットはCRMが消滅するとは実際には述べていませんでした。したがって、「CRMは死んだ」という見方は正確ではありません。CRMはデータベースとして存続しますが、それを利用したり、更新したり、閲覧したり、実際に何かを行ったりする作業は、AIに引き継がれるでしょう。2026年7月の彼の投稿では、その考えをさらに発展させ、CRM上のフィールドは徐々に姿を消していくと述べています。
この投稿は、実に興味深い指摘から始まっています。「AIにCRMを更新させてほしい」というのは、同社に寄せられる要望の中で最も多いもののひとつであり、実際にその機能も実装されています。しかし、ベンドフ氏は、これは間違った要求だと指摘しています。 営業担当者の誰一人として、CRMにデータを入力したいとは思っていません。そもそもそのような要望は、単に「もっと速い馬」を求めているに過ぎないのです。CRMに入力される詳細情報の大部分は、形式的なものであり、実際には決して活用されることはありません。見込み客の発言をそのままドロップダウンメニューの選択肢に変換してしまうと、実際に何が起きたのかという本質が失われてしまうのです。
私が特に示唆に富むと感じたのは、質問に関する部分でした。選択されたフィールドは、誰かが事前に考えついた質問に対してのみ回答できるものです。そのため、結局のところ、誰も使わないカスタムフィールドが山ほど残ってしまうことになります。彼の論理によれば、将来的にはフィールドシステムから脱却し、代わりに電話やメールそのものが、直接クエリの対象となるレコードになるというのです。
アミット・ベンドフがCRMについて述べたこと（2025年5月～2026年10月）
20年後もCRMは存在し続けるでしょうが、営業活動はCRM中心の世界からAI中心の世界へと移行しつつあります。
CRMについて。 「Sequoia Training Data」ポッドキャストGong すべての商談レコードを自動的に更新できるため、誰かが手動でフィールドを更新する必要はありません。ただし、AIの判断が誤っている可能性があるため、営業担当者に各変更を確認させたいと考える企業も依然としてあります。
CRMのフィールドについて。 同じインタビューGong ARRのランレートが5億ドルに達した。CNBCのまとめによると、同社はCRMを上回る「アクションシステム」として位置づけられている。
CRMについて。 CNBC、ジョン・フォート氏とCRMのフィールドをAIが自動入力するのは、あくまで一時的な措置に過ぎません。電話やメールが正式な記録手段となり、フィールドの更新は次第に不要になっていくでしょう。
CRMのフィールドについて。 LinkedInの投稿フィールドの数が少ない場合は、まだ理にかなっています。問題は、平均的な商談フォームに600ものフィールドがあることです。
CRMのフィールドについて。 同じスレッドでの彼の返信CRMは顧客の追跡を目的として構築されました。Revenue AIには、フォームや入力欄ではなく、非構造化データに対応したアクションシステムが必要です。
CRMについて。 LinkedInとGong のイベントを振り返る
ご覧の通り、ベンドフ氏のCRMそのものに対する見方はこの1年半でそれほど変わっていませんが、CRMのフィールドに対する見方が変化したのです。
出典
- セコイア・キャピタル、『Training Data』ポッドキャスト、「Gongのアミット・ベンドフ：会議の録音から収益インテリジェンスへ」、2025年5月20日。
- CNBC、「Gong のCEO、アミット・ベンドフ氏：フォートノックスに関する最新情報」、2026年5月13日。
- アミット・ベンドフ、AIによるCRMフィールドの更新に関するLinkedInの投稿、2026年7月2日。
- アミット・ベンドフ、2026年7月、同記事のコメント欄におけるアーロン・ヒルへの返信。
- アミット・ベンドフ、 Gong に関するLinkedInの投稿「Celebrate ’26」、2026年10月2日。
Gong CRMの上位に位置づけるというのは、かなり妥当な製品戦略だ。もっとも、その特定のレイヤーを販売していると主張する側にとっては、少々都合が良すぎる面もあるかもしれない。また、これはベンドフ氏が『グローブス』紙に語ったところによると、市場が再開され次第IPOの準備を進めているという企業のストーリーにも合致している。両方が真実である可能性はあるが、私が問いたいのは、AIがシステムに組み込まれた後、一体どのような文章を書くことを許されるべきか、ということだ。
GongのCEOは、どのような点で正しい判断を下しているのか？
公平を期して言えば、私はベンドフ氏の意見が正しいと思います。手動によるCRMへの入力はもはや本来の目的に適しておらず、多くのCRMフィールドでは、成約に役立つ詳細情報が単なる多肢選択式の回答に簡略化されてしまっているのです。
現場では、営業担当者が見込み客から、なぜ競合他社を選んだのかという説明を聞くことがあるでしょう。見込み客は機能や価格、関係性などについて詳しく話してくれるでしょうが、CRM上では、単に「失注理由：価格」というドロップダウンボックスにチェックを入れるだけになってしまいます。アミットはこれを「ロス有りの圧縮」と呼んでいますが、私もこれは的確な表現だと思います。 CRMは結果を記録しますが、誰かが注意深くメモを追加しない限り、詳細情報は欠落してしまいます。また、必ずしもレポートに反映されるとは限りません。
さらに、フォームの肥大化という問題もあります。ベンドフ氏によると、平均的な商談フォームには約600の入力項目があり、ある企業では2,400もの項目があるのを見たとも述べています。600もの項目すべてが毎回正しく入力される可能性はほとんどないため、重要なデータがノイズに埋もれてしまっているのです。
以前使っていたCRMはもう少しシンプルなものでしたが、それでも顧客情報が記載された1つの欄が、営業責任者の売上予測レポートに反映されておらず、多くの営業担当者は単に「×」を付けて次へ進んでいたのです。
彼はまた、Gong が販売し、顧客からも好評を博している機能に対して異議を唱えており、そのことが彼の主張に説得力を与えている。
『Gong』のCEOは、どこまでやりすぎなのか？
こうした洞察があるにもかかわらず、ベンドフ氏は予測に関しては少し行き過ぎているようだ。セコイアとのインタビューの中で、彼は、AIの方が優れた予測を行うため手動による予測は不要であり、また営業ステージという概念は時代遅れでもはや必要ないと示唆している。
この主張に対する最も有力な反論は、同じインタビューの中でベンドフ氏自身が述べている。彼によれば、説明責任が求められる場面や、ある程度の意思決定が伴う場面では、AIは人間に取って代わることはできないという。 インタビューの中で、彼は『Gong』の回答の正答率はおよそ80％から85％であり、それらが迅速であるため受け入れられていると述べた。また、歩合給の計算は間違える余地のない計算の一種であるとも指摘した（元営業マンとして、私も同感だ）。
しかし、予測とはまさにそのような数値のことだ。それは取締役会に提出される正式な報告であり、それに基づいて営業担当者の報酬が支払われるかどうかが決まる。
予測には、誰かがその数値に責任を持つことが必要であり、ベンドフ自身の基準からすれば、AIはまだその段階に達していない。
彼はさらに、適切な設定について詳しく説明しました。顧客対応に関わる業務については、Gong がメールの下書きを作成し、担当者が手動で「送信」をクリックする仕組みです。彼はこれを5段階評価のうちの「レベル4」と呼んでいました。つまり、担当者はプロセスに関与していますが、予測に反映されるフィールドについても、同様のルールを適用すべきだということです。
営業リーダーたちはどう返答したのでしょうか？
スレッドの参加者の大半は、フィールドが肥大化しているという点では意見が一致していました。反対意見は、構造そのものを完全に廃止することに対するもので、3つの異論が繰り返し挙げられていました。
予測には構造化データが必要
収益運用担当副社長のナヴィン・パーサウド氏は、通話録音だけに基づいて予測を行うことは不可能だと述べた。同氏の主張は、営業担当者が情報を確認する場としてのCRMの重要性は今後低下する可能性があるというものであった。AIエージェントが読み書きを行うためには構造化されたデータが必要であるため、データ層こそが最も重要だというのだ。
「書き留めること」こそが営業担当者の思考法だ
私自身もこの意見には賛成ですが、この一連の返信の中で最も「いいね」が多いコメントの一つであることから、そう考えているのは私だけではないようです。技術系営業担当者向けの営業ツール「Backdrop」のRoi Talpaz氏は、MEDDPICCのような見込み客選定フレームワークは、取引が実際に見込み客として適格であるかどうかを営業担当者が判断するためにCRMに組み込まれているものであり、その作業をAIに任せてしまっては本来の目的が失われてしまうと指摘しました。
文字起こしには、語られなかった部分が抜け落ちている
私は決して「雰囲気」だけで予測を立てるようなことはしません。通話記録は、たとえ詳細で逐語的であり、一点一点正確であったとしても、全体像を捉えているわけではありません。アカウント・ディレクターのチャールズ・H氏は、AIによる通話記録の分析結果ではバイヤーが価値を見出していたとされたある通話について説明しました。しかし、動画にはバイヤーの話し方が映っており、それが本心ではないことが明らかになりました。
なぜCRMは依然として必要とされるのか？
CRMは、何らかの形で継続して運用されなければなりません。なぜなら、それは会社全体で共有される記録であり、そこに含まれる情報の多くは議事録には反映されないからです。営業チームであれば、CRMだけで業務を遂行できるかもしれませんが、財務チームやカスタマーサクセスチームにはそれができません。また、営業責任者が取締役会前の30秒でパイプライン全体を把握する必要がある場合、何百もの議事録をくまなく検索するのではなく、画面上で一目で確認できる必要があります。
会話データからは読み取れないこと
電話やメールには、購入者が述べた内容が記録されています。しかし、地域別の加重パイプラインや、アカウントの担当者が誰か、契約の更新時期や金額については、そこから知ることはできません。こうした情報を得るには、誰かが設定した構造化されたフィールドが必要ですが、その多くは、どのミーティングツールでも確認できない契約書や請求書に基づいて作成されています。MCPを通じてすべてを連携させたとしても、この状況は変わりません。なぜなら、データは依然として構造化された場所に保存される必要があるからです。また、私たちが参照している会話には、不正確な情報や実現しない日付、でっち上げられた予算などが含まれている場合があります。CRMこそが「真実の源」であるべきなのです。
社内のほとんどの業務がCRMに依存している場合は、CRMを中核に据え、そこにAIを連携させましょう。
Gong でさえ、CRMと連携できる
はい、Gong でさえCRMと連携可能です。Gongのヘルプセンターによると、1つのインスタンスにつき1つのCRMと連携し、そのデータに基づいて予測を算出します。CRMがなくても動作することは可能です。「Auto Context」という機能により、通話履歴やカレンダーの予定などの既存データからアカウントを自動生成するため、これまでCRMを導入したことがないチームにも適しています。
より詳細な比較については、「Gong 」の仕組みをご覧ください。
AIが文章をすべて書くようになると、何が失われてしまうのか？
AIのみに依存するアプローチでは、何かが失われてしまいます。AIがCRMのフィールドに直接入力する際、推測に頼ったり詳細が欠けていたりすると、誤った情報を生成したり誤解を招いたりするリスクがあります。一方、ベンドフが提案するように、フィールドを排除して会話内容を直接クエリ対象にすると、記録の安定性が損なわれ、同じ質問を2回しても2つの異なる結果が得られる可能性があります。
例えば、買い手が営業担当者に「クリスマスまでにこの契約をまとめたいのですが、予算が確保できるのは1月になってからになります」と伝えたとします。ここには2つの日付がありますが、AIは、ホリデーシーズンの緊急性を考慮して、成約日を12月と判断してしまう可能性があります。その結果、その案件は第4四半期の予測に組み込まれ、営業責任者が取締役会にそのように報告することになりますが、実際にはその案件が第1四半期より前に成約する見込みは最初からなかったのです。
承認プロセスを設けたからといって、すべてが解決するわけではありません。パラサラマンとマンジーによる自動化バイアスに関する研究のレビューによると、専門家でさえこの罠に陥ることがあり、どれほど研修を行っても、見落としは発生してしまうことが明らかになっています。担当者が1日に40件の更新を手動で承認したとしても、人的ミスによって見落とされるケースは依然として発生するでしょう。
抽出と推論
「抽出」とは、買い手が述べた事実を記録することです。良い例としては、「調達は11月に始まる」といったものが挙げられます。その後、この内容を記録や議事録と照らし合わせて確認することができます。
推論とは、AIがその判断に基づいて下す決定のことです。例えば、「この案件は『交渉』段階に移すべきだ」といった具合です。これを裏付ける具体的な根拠は何もありません。モデルが独自の判断を下したに過ぎませんが、それが事実であるかのように提示されているのです。
AIに、購入者が述べた事実を記述させ、その推論結果は営業担当者が判断するための提案として残しておく。
AIはCRMのどのフィールドを扱うべきか？
| フィールドの種類 | 例 | AIがすべきこと |
|---|---|---|
| アクティビティログ | 通話の概要、参加者、録音リンク | 自動で入力する |
| 電話会議で述べられた事実 | 次回の会議、競合他社の名称、意思決定者 | 発言された瞬間に連動して自動的に書き出す |
| 連絡先 | 新たなステークホルダー、役職名の変更 | 担当者の承認待ちの草案 |
| 取引の段階、金額、完了日 | 段階、予測カテゴリ、値 | 「提案のみ」 |
| 所有権と手数料 | アカウント所有者、担当地域、分割 | 決して |
tl;dv は、CRMを置き換えるのではなく、どのように連携するのでしょうか？
tl;dv 通話を録音・要約し、そのメモをHubSpot、Salesforce 、Pipedrive 、Zoho CRMに直接送信します。CRMには記録が残り、tl;dv が会話の内容を提供します。また、どの部分をどのフィールドに反映させるかを選択することも可能です。
tl;dv がHubSpot、Salesforce 、およびPipedrive
会議テンプレートの各セクションを、CRM内のフィールドに紐付けます。たとえば、「次のステップ」セクションは「次のステップ」フィールドに、 「意思決定者」セクションは「意思決定者」フィールドにそれぞれ入力されます。
テンプレートが適用される各ミーティング終了後、そのメモは自動的にマッピングされたフィールドに入力されます。tl;dv は、出席者情報から該当するレコードを特定します。一方、Zoho CRMはtl;dvのワークフローエンジンを介して動作し、各通話をミーティングとして記録し、一致した連絡先へメモを追加します。フィールドのマッピングは一度に1つのオブジェクトに対してのみ機能するため、連絡先と商談の両方ではなく、どちらか一方を選択する必要があります。
マッピングする項目はユーザーが選択します。次のステップや意思決定者など、購入者が述べた内容をマッピングし、ステージ、金額、成約日は営業担当者に任せておきます。「tl;dv 」は顧客データを用いて学習を行わず、標準でEU内にデータをホストしています。
tl;dv が、すでに導入済みのCRMに最適な理由
この記事で提唱しているアプローチは、tl;dv がすでに採用している仕組みそのものです。このツールは、購入者の発言をユーザーが指定したフィールドに自動入力し、判断は営業担当者に委ねます。営業ワークフロー全体を1つのツールに集約したい場合、かつそのための予算があるなら、Gong は予測機能や案件管理ボードの面でさらに一歩進んだ機能を提供しています。
それを実現するために、CRMを撤去したり、収益管理プラットフォームの契約を結んだりする必要はありません。「tl;dv 」をHubSpot、Salesforce 、Pipedrive 、またはZohoに連携させ、記録する内容を選択するだけで、営業担当者は一日の終わりに記憶を頼りに通話記録を入力する手間がなくなります。その効果を判断する最も簡単な方法は、次回の通話で「tl;dv 」を試してみることです。
AIとCRMの未来に関するよくある質問
CRMはAIに取って代わられるのでしょうか？
GongのCEOは、CRMについてどのような発言をしたのでしょうか？
アミット・ベンドフは、CRMが時代遅れだとは決して言っていない。2026年7月のLinkedInへの投稿で、彼は、AIによるCRMフィールドへの自動入力は一時的な対処法に過ぎず、電話やメールこそが記録の主流になると主張した。同じスレッドの中で、彼は、少数のフィールドを設けることには依然として意味があるという点には同意していた。
CRMの将来はどうなるのでしょうか？
CRMは、営業担当者が業務を行う場から、その下にある記録へと移行しつつあります。AIは、多くの場合CRM上に構築されたツールを通じて、データ入力や読み取り作業の大部分を引き受けています。予測や他のチームがこれに依存しているため、構造化された記録はそのまま残ります。
2026年、本当にCRMは必要なのでしょうか？
担当者が複数いる場合や、達成すべき売上予測がある場合は、その通りです。CRMには、電話での会話では決して話題に上らない、担当情報やパイプラインデータが管理されています。取引が数件程度の個人創業者の場合は、AIミーティングツールとスプレッドシートで対応できますが、1人以上の担当者がアカウントに関与するようになると、その方法は通用しなくなります。
