SalesNowご説明資料（標準）

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1. 企業データインフラ ※2025 年 10 ⽉期_企業データベースにおける市場調査 調査機関：⽇本マーケティングリサーチ機構 ※ ※ 企業データベース 収録件数 No.1 ⽇本全国の 企業データカバレッジ 法⼈網羅率 No.1
2. 会社概要 会社概要 COMPANY 1,400万件の企業・組織データとAIを軸に、営業の「仕組みづくり」を支援するData AI Companyです。 会社名 株式会社SalesNow 代表取締役 村岡 功規 設立 2019年8月 所在地 東京都渋谷区桜丘町1-4 渋谷サクラステージ SHIBUYAタワー7F メンバー数 52名（業務委託含む） 事業内容 AI企業データプラットフォーム（UI / API / MCP / AI Agent） 営業戦略コンサルティング・AI実装・営業BPO 法人番号 9011001129389 P O S I T I O N I N G Data × AI Company 1,400万件の企業・組織データを核に、AI×データで労働の仕組みそ のものを再設計する。ミッションは「誰もが活躍できる仕組みをつく る。」 企業・拠点データ 1,400万+ レコード数 80億+ 日次更新 230万+ データ有効性 98%+ CONFIDENTIAL 02 / 31 ©SalesNow, Inc.
3. 導入実績 ナショナルクライアント含む大手企業・上場企業を中心に 700社以上の導入実績 CONFIDENTIAL 03 / 31 ©SalesNow, Inc.
4. 顧客満足度 Salesforce連携出来る 400以上のサービスで 中小企業部門・大企業部門いずれもカスタマーレビュー No.1(4.5点/5点) CONFIDENTIAL 04 / 31 ©SalesNow, Inc.
5. CONFIDENTIAL 05 / 31 ©SalesNow, Inc. ミッション Mission ミ ッ シ ョ ン 誰もが活躍できる 仕組みをつくる。 テクノロジーの力で「働く」を再定義し、 すべての人がその能力を最大限に発揮できる社会をつくる。 データとAIが、人の可能性を解放する。
6. SalesNowは「探す時間」を「売る時間」に変え 営業の⽣産性を最⼤化する企業 解決している問題 よくある営業組織の実態 多くの営業組織は顧客向き合いの時間が少なく ⽣産性に改善余地がある。 売る時間 探す時間 ▼探す時間とは • ターゲット群 • 営業リスト • キーマン • 企業情報 • 企業動向 • 顧客の課題 • 連絡きっかけ SalesNow導⼊後 SalesNowは探す時間を⼤幅に削減し 顧客向き合いの時間を最⼤化します。 売る時間 探す時間 ▼売る時間とは • 架電 • 商談 • 追客 CONFIDENTIAL 06 / 31 ©SalesNow, Inc.
7. ▼平均的な営業の時間割合 ▼ハイパフォーマー営業の時間割合 28% 「売る時間」に使えている割合 顧客との対⾯会議: 10.4% / 電話‧メール: 9.4% / 書き起こし: 8.7% 72% 「探す時間」に割かれる割合 ‧リード優先付け: 9.2% ‧提案書作成: 9.4% ‧⾒込み顧客調査: 7.3% ‧営業⼊⼒: 8.8% ‧準備と計画: 9.0% ‧管理業務: 8.8% etc… 40% 「売る時間」に使えている割合 平均と⽐較して 12% ⾼い 60% 「探す時間」に割かれる割合 平均と⽐較して 12% 低い 解決している問題 出典：Salesforce「State of Sales」 様々なデータから顧客折衝に時間を使えている営業組織の⽅が 成果を出している事は証明されている。 CONFIDENTIAL 07 / 31 ©SalesNow, Inc.
8. SalesNowの営業生産性の実態 少人数でも「商談量 × 商談品質」を両立できている実数 約800 件 直近5ヶ月の商談数 少人数の体制でこの商談量を実現 ※複数商談含む 5 名 インサイドセールス (IS) 情報武装した架電で商談機会を生み出す 2 名 フィールドセールス (FS) 前日ブリーフで準備し受注につなげる 自動化による 1社・1商談あたりの時間変化 対象業務 Before After 企業調査(基本・シグナル・トーク) 10分/社 2-3分/社 商談準備(企業・業界調査) 30分/商談 10-15分/商談 議事録・SFA登録・お礼メール 15分/商談 ほぼ0分(自動) 自社での実践 CONFIDENTIAL 15 / 31 ©SalesNow, Inc.
9. 事業領域 弊社ノウハウを使って営業の「戦略」から「実行」まで 一気通貫で解決可能。貴社の営業生産性を最大化致します。 戦略立案・データ基盤・AI実装・実行代行までを一社で提供。個別ツールやコンサルの寄せ集めでは実現できない一貫性が強みです。 TOTAL SALES SOLUTION 営業 × データ × AI 01 営業戦略コンサルティング 3C・市場分析で狙う市場と勝ち筋を定義し、GTM・営業戦略の設計から実 行まで伴走。 03 AI・業務自動化 AIワークフロー／エージェントで、商談準備・議事録・スコアリング等の定 型業務を代替。 05 データ供給基盤（API / MCP） 正確・構造化データをAI・営業システムの「前提データ」として供給。日本 初の企業データMCP。 02 データ基盤構築・利活用 580万社の企業データで名寄せ・基盤整備。ハウスリスト分析でボトルネッ クを特定。 04 SaaS（企業データベース） 580万社・156項目超の検索で狙う企業を即特定。シグナル検知で「いま動 く理由」を把握。 06 開発・BPO（実行支援） SFA連携・AI実装などの開発と、営業オペレーション・データ運用の代行ま でを担う。 CONFIDENTIAL 09 / 31 ©SalesNow, Inc.
10. 3つの掛け算 営業 × データ × AI ── 3つを併せ持つのは、SalesNowだけ 戦略を語れる営業のプロフェッショナル、AIが機能する日本No.1のデータ、現場に実装するAI技術。営業改革の成否を分けるのは、この3つの「掛け算」です。 01 営業の専門性 SALES EXPERTISE • Salesforce・野村證券・エン・ジャパン等のトップセール ス出身者で構成 • エンタープライズ営業の実戦知で戦略から商談まで伴 走 × 02 日本最大級のデータ DATA FOUNDATION • 580万社・1,400万件・80億レコード、法人網羅率100% • AI・営業システムの精度を決める「前提データ」を供給 × 03 AIの先進性 AI FRONTIER • 日本初の企業データMCPでAIエージェントに直結 • 全社員がAIと共創するAIネイティブ組織を自社で実装 どれか一つなら、他にもあります。 3つの掛け算 が、構想で終わらない営業改革を実現します。 ※「日本No.1」：2025年10月期 企業データベースにおける市場調査（調査機関：日本マーケティングリサーチ機構） CONFIDENTIAL 10 / 31 ©SalesNow, Inc.
11. データ基盤 AIと営業の「前提データ」になる、業界No.1の企業データベース 業界 No.1 企業データベース 　── 「量 × 質 × 鮮度」の3条件を、単独で満たす VOLUME データの量 1,400 万件超 • 企業・組織・拠点・部署までをユニークに構造化 • 法人登記された580万社をカバー、80億レコード QUALITY データの質 法人全て • 法人網羅率100%・データ有効性98%+ • SFA連携時の名寄せ率92%超で基盤を刷新 FRESHNESS データの鮮度 230万件／日 • 求人・ニュース・調達など企業の「いま」を日次反映 • 売れる瞬間を逃さないシグナルデータ 収録企業数 580万社 総レコード数 80億 検索・分析の切り口 156項目超 名寄せ率 92%超 *2025年10月期 企業データベースにおける市場調査（調査機関：日本マーケティングリサーチ機構） CONFIDENTIAL 11 / 31 ©SalesNow, Inc.
12. 名寄せ ①⽇本最⼤級のデータ量 560万社、1,400万件の法⼈データを 保有している ②企業+拠点単位のJCコード管理 企業だけでなく拠点ユニークで紐づく JCコードで名寄せができる ③名寄せ技術⼒ 企業データに特化した AI‧名寄せ独⾃技術を確⽴ 名寄せ率が⾼い3つの理由 名寄せ率 情報の抜け‧重複‧誤りを解消し、すべての営業判断をデータドリブンに 営業データ基盤を刷新 データに⾃信があるから無償検証プログラムを⽤意 事前に数値で、他社⽐較OK！ ※ユーザー実績 No.1
13. データ収集網 独自のデータ収集網 「SalesNow Data Network」 DATA NETWORK Web情報のAI日次更新に加え、数万人規模の実地調査網、月間700万PVの自社メディアへのユーザ投稿まで。デジタル・人手・ユーザ投稿の3ルートを組み合わせ、他社には模倣できない網羅性と鮮 度を実現しています。 CONFIDENTIAL 12 / 31 ©SalesNow, Inc. 数百万件を⽇次更新する基盤 数万⼈規模のアナログ調査チーム クローズドデータ収集 Web情報をリアルタイムで⾃動反映 検索では⾒つからない情報収集&正確性担保 企業版Wikipediaでユーザから データに関する数百万件以上のタスクを、AI/LLM含むテ クノロジーで処理するデータ技術を確⽴。 ⼤量のアナログデータを分単位で更新し続け、法⼈単位 でユニークにデータベース化。 数万⼈規模を超えるデータリサーチャーのパートナー ネットワークを形成。 テクノロジーで届かないラストワンマイルの情報を補 完。 企業データベースメディア「SalesNow DB」経由での データ収集。『企業版Wikipedia』として、⽉間700万 PVを超えるユーザからデータ収集。「企業名の指名検 索」でSEO上位に多数表⽰し、ユーザから企業情報を⼊ ⼒する導線を多数⽤意。 ex-求⼈, HP, サービスurl, 経産省, ニュース ex-実地調査, 紙書類, 謄本, 拠点, ⽀社 ex-正確性計測, ユーザ投稿データ
14. サービス概要 Service Summary
15. SalesNowの主なサービス DB SalesNow 企業データベース SaaS 日本最大級・収録件数 No.1の企業データベース。 580万社・80億レコード収録。156項目超の検索条件でターゲットを特定。プレスリリース・資金 調達・採用情報をリアルタイムで把握し、最適アプローチタイミングを自動検知。 Salesforce / HubSpot 連携で名寄せ率92%超を実現。 AI SalesNow AIワークフロー ノーコード営業自動化 営業業務をノーコードで自動化する AIワークフロー基盤。 1,400万件の企業データを標準装備。リード自動スコアリング・商談準備レポート・議事録 SFA登 録・BANT自動抽出など定型業務を AIが代替。CRM・Slack・Notion 等と自由連携。 MCP SalesNow MCP 企業データMCPサーバー（日本初） 日本初の企業データ MCPサーバー。 AIに1,400万件の企業データを直結。 Claude・Cursor 等のAIエージェントに接続し、市場分析・ 1to1メール生成・アカウントプランニン グを自律実行。Slack / Salesforce / Notion へ分析結果と次の打ち手を直接配信。
16. ご支援可能なテーマと手段 マーケ・営業企画 インサイドセールス セールス カスタマーサクセス 戦略基盤 実行支援 ハウスリスト分析 既存リードに属性・勝率を付与し受注傾向を可視 化 顧客分析 受注実績×企業データでAIが勝ちパターンを発見 市場分析 業界・規模・地域で市場規模を AIが即算出 ホワイトスペース特定 未接触企業を確度スコア付きでランキング返却 ターゲット企業選定 勝ちパターン×最新シグナルで「今最優先」を特定 ABM・キーマン特定 組織図から意思決定構造を可視化しアプローチ設 計 企業ブリーフィング IR・ニュース・組織をAI集約し情報収集を5分に短 縮 商談戦略立案 切り口・質問案・類似事例まで戦略パッケージを生 成 既存顧客モニタリング 全顧客の動きをAIが週次ダイジェスト要約 解約予兆検知 業績下方修正・求人停止などを AIが網羅検知 名寄せ・データ付与 展示会・名刺等の接点を自動統合し名寄せ率 92% へ リスト作成（30秒） 156項目超の検索で30秒リスト生成・重複チェック 自動化 SFA・CRM連携 Salesforce/HubSpotへ企業データを自動付与・更 新 アタックシグナル検知 採用・資金調達など温度上昇企業を日次でキャッ チ 1to1メール作成 個社文脈を引き出した完全カスタムの初回メール を生成 1to1トークスクリプト作成 冒頭・想定問答・クロージングまで完成版を即生 成 リードスコアリング自動化 企業データと照合し Tier・優先度を自動判定・通知 アカウントプランニング グループ・IR・採用を統合し攻略シナリオを AI生成 議事録・SFA登録・お礼メール 商談文字起こしから後処理まで一気通貫で AI実行 BANT自動抽出・採点 商談ログからBANTをAI抽出しSFA項目に自動登録 アップセル機会検知 従業員増・拠点開設等を AI検知し提案文まで自動 生成 紹介・横展開候補発見 グループ企業を抽出し勝ちパターン適合度でラン キング 顧客深耕・グループ開拓 子会社・未接触部署を可視化しアカウント深耕を 実現
17. 01 営業企画・マーケティング 正しくデータを収集・統合し、理想の法人データ基盤を構築する。 解決できる課題 内容精度の向上 データ収集コストの削減 フォーム登録・名刺登録 フォーム入力・名刺撮影から CRM登録まで一 気通貫で自動化。 ① フォーム入力で企業データが埋まる 株式会社SalesNow 法人番号 1010001234567 を自動取得 SaaS / 営業支援 52名 渋谷区 ② 名刺撮影 → CRM登録まで一気通貫 1 スキャン ▶ 2 OCR抽出 ▶ 3 整形 ▶ 4 CRM登録 名寄せ・データ付与 接点を統合し名寄せ率 62%→92%、企業情報 を自動付与。 ① 名寄せ：散在接点を自動統合 展示会 名刺 フォーム 問合せ 名寄せ率 62% → 92% ② データ付与：企業情報を自動補完 業種 SaaS / 営業支援 従業員数 52名 本社所在地 東京都渋谷区 資本金 3億円 データの収集 ニッチデータも AIが自動収集・構造化して提 供。 広告 広告出稿データ 予算が動く企業を特定 派遣 派遣先企業データ 非公開の派遣先を推定 競合 競合・ツール導入 リプレース提案の起点 採用 求人・採用データ 採用活動中を網羅 SalesNow
18. 01 営業企画・マーケティング データを統合し、狙うべき市場と企業を見極める。 解決できる課題 分析精度の向上 分析時間の工数削減 ハウスリスト・顧客分析 規模別分布・勝率・単価を可視化し勝ち筋を 発見。 業界 × 規模 別 取引先数（勝ち筋セグメント） 製造 × 300億+ 412 IT/SaaS × 100億+ 318 金融 × 300億+ 226 サービス × 50億+ 168 小売 × 100億+ 124 既存顧客 1,248 勝率 32% 平均単価 320万 市場分析 TAM/SAMを即算出し、市場構造を多軸で俯 瞰。 TAM 市場規模 ¥1.2兆 SAM 想定 ¥320億 該当 12,400社 / 業種×規模で市場を俯瞰 ホワイトスペース特定 未接触企業を AIスコアでランキングし ABM対 象に。 A社 IT中堅 420名 98 B社 SaaS 300名 95 C社 IT 500名 88 D社 SaaS 280名 82 スコア90+ 最優先 582社 SalesNow
19. 02 インサイドセールス 誰に・いつ・何を当てるかを、データで決める。 解決できる課題 有効商談数の向上 リスト作成・調査工数の削減 ABM・ターゲット企業選定 自社受注パターンに合う企業から、部署・拠点・キーマンまで一気通貫で特定。 ① ターゲット企業選定 企業 500万社DB × 自社受注 パターンでスコアリング 確度スコア 上位 A社 98 B社 95 C社 92 ▶ ② 部署・拠点を解析 部署・拠点 組織構造を解析 営業部 マーケ部 開発部 情シス部 ▶ ③ キーマン特定 ★ CRO ・ 営業本部長 田中 一郎 98 CTO ・ 技術本部長 鈴木 太郎 94 営業部長 山田 花子 88 情シス部長 佐藤 健 82 SalesNow
20. 02 インサイドセールス アプローチの一歩手前まで、すべて AIが自動で揃える。 解決できる課題 アプローチあたりの工数削減 商談化率の向上 シグナル検知 → SFA自動ToDo シグナル検知時にSFAへToDoを自動起票し、次アクションを即指示。 ① シグナル検知 採用急増 A社（IT中堅 420名） DX推進職 +35件（前月比+180%） 95 ▼ AIワークフローが自動実行 ② SFAにToDoを自動起票 Salesforce ｜ ToDo 自動作成 件名 A社へ初回アプローチ 期日 明日 10:00 担当 田中（自動アサイン） 優先度 高（Tier A） 1to1メール・架電スクリプト作成 個社文脈で1to1メールと架電スクリプトを自動生成。 ① 1to1メール（自動生成） 件名：海外拠点での営業立ち上げ、当社事例をご共有 ◦◦様　先日の海外進出のリリースを拝見しました。グローバル拠点での営業立ち上げにあたり、人材 確保と早期立ち上げに課題を … 案A 案B 案C ② 架電スクリプト（自動生成） ① 冒頭 「シリーズC調達のリリース拝見しました …」 ② 想定問答 Q「他社事例は？」 →「同業3社で受注1.8倍…」 ③ クロージング 「30分で事例をご紹介できれば …」 SalesNow
21. 03 フィールドセールス 事務作業は AIに任せ、商談に集中する。 解決できる課題 事務作業の工数削減 属人化の解消 商談準備・商談戦略立案 最新情報の集約から、切り口・質問・事例の戦略設計までAIが支援。 ① 商談準備：最新情報を集約（準備 30分→5分） ◦◦HD 商談準備メモ IT中堅 420名 / 売上28億 NEWS 海外進出プレス公開（東南アジア） 採用 営業職30名 大量採用開始 業績 シリーズC 10億調達 / 売上+18% ② 商談戦略： AIが戦略パッケージ生成 STEP1 導入 海外進出を切り口に、 +40%効率化事例を提示 STEP2 深掘り 「現体制の最大ボトルネックは？」を質問 STEP3 決め 同業A社 → 受注1.8倍 / 負荷-30% を提示 議事録・ SFA登録・お礼メール 商談の文字起こしから後処理まで一気通貫でAIが自動実行。 REC 商談の文字起こし 60分の商談を自動テキスト化 ▼ AIが一気通貫で処理 議事録 要約して自動共有 SFA登録・ステータス更新 該当項目へ自動入力 お礼メール 下書きを自動生成 SalesNow
22. 03 フィールドセールス 準備と戦略で、商談の打率を上げる。 解決できる課題 調査時間の工数削減 受注率の向上 組織攻略・キーマン特定 意思決定構造を可視化し攻略ルートを設計。 本社 営業 キーマン マーケ 開発 ▶ 営業部＝意思決定キーマン。攻略ルートを設計 アカウントプランニング プロフィール・経営課題・グループ・攻略ストーリー・KPIまで自動生成。 企業概要 ◦◦ホールディングス ・ 製造業 ・ 従業員 3,200名 ・ 売上 780億 経営課題のまとめ 海外営業の立ち上げ / DX人材の不足 / 営業生産性の改善 グループ会社・部署 親子・関連12社（A販売=受注済）/ 重点：営業部・ DX推進室 攻略ストーリー PoC（A販売）→ 親会社展開 → グループ12社へ横展開 KPI目標 12ヶ月 ARR 8,000万 SalesNow
23. 04 カスタマーサクセス 既存顧客の解像度を高め、価値を最大化する。 解決できる課題 既存顧客の売上向上 アップセル機会検知 拡大シグナルを検知し提案内容まで文章化。 A社（契約中）に拡大兆候を検知 従業員 +18%（+76名） ・ 大阪/福岡 2拠点開設 ・ シリーズC 10億調達 AI推奨アップセル提案 ◎ Premiumプランへ拡張 月額 +80万 ◎ DX推進室へ横展開 新規部署 ◎ オンボード支援パック 追加 紹介・横展開候補発見 グループ全体から期待ARR付きで候補を提示。 ◦◦HD（親会社） A社 受注済 グループB社 紹介経路あり 95 グループC社 共通取引先 88 グループD社 資本関係 84 期待ARR 2.3億 SalesNow
24. 採⽤情報 興味関⼼ データ サービス 情報 テクノロジー 情報 IR情報 会社概要 連絡先 データ 利⽤ツール 情報 ハウスリストと重複チェックを⾃動化 連絡先を⾃動補填 データ分析でセールス課題を特定 ターゲットリスト抽出&保存 企業データの⾃動付与 ⾼精度なナーチャリングを実現 受注につながる企業の傾向を把握 ハウスリストの⾃動名寄せ 連携可能ツール 企業データ連携 顧客データ連携 リード/コンタクト 商談 取引先/会社 商談失注 既存顧客 契約停止 Salesforce HubSpot SalesNowのデータ連携で、SFAをもっと便利に。 SFA連携
25. 支援体制 フロントに営業のプロ、バックにデータとAIの専門チーム SUPPORT STRUCTURE 窓口は営業出身のコンサルタントとカスタマーサクセスが一貫して担当。その背後で、AIエンジニアとデータチームが分析・実装を支える二層構えです。 CLIENT 貴社 営業組織 経営企画・営業企画・現場 • 課題・KPIの共有 • 現場へのフィードバック 週次伴走 FRONT ── 伴走チーム 営業戦略コンサルタント／ カスタマーサクセス Salesforce・野村證券・エン・ジャパン等の営業出身 • 戦略設計・定例ミーティング・成果レビューを一貫担当 • 営業現場の言葉で、施策を現場に定着させる 分析・実装 BACK ── 専門チーム AIエンジニア／ データサイエンティスト AI Ops・データPdM・開発チーム • AIワークフロー・エージェントの実装 • データ分析・名寄せ・SFA連携の構築 FOUNDATION 企業データ580万社 × AIプラットフォーム フロントもバックも、日本No.1の企業データ基盤と自社AI基盤の上で動く。だから提案も実装も、速く、正確。 ※「日本No.1」：2025年10月期 企業データベースにおける市場調査（調査機関：日本マーケティングリサーチ機構） CONFIDENTIAL 28 / 31 ©SalesNow, Inc.
26. 支援体制 フロントに営業のプロ、バックにデータとAIの専門チーム SUPPORT STRUCTURE CONFIDENTIAL 28 / 31 ©SalesNow, Inc. カスタマーサクセス 石川 晃 JTB法人営業を経て、サイ バーセキュリティクラウドの 営業責任者として 年間売上 5倍を達成。 マネーフォワードの営業戦 略室を経て、SalesNowのカ スタマーサクセス責任者とし て従事。 後 カスタマーサクセス 後藤 梓 野村證券 にて8年間リテー ル営業に従事し、新規開拓 数・資産純増で支店1位を5 年連続で達成。 IT業界へ転身後、スタート アップにて営業・会計・人事 基盤をゼロから構築。 取締役として黒字化 を実現 しSalesNowにジョイン。 石 カスタマーサクセス 石川 尚弥 レバレジーズにて法人営業 責任者を経験し セールスイネーブルメント 組織を立ち上げ。 その後、人材開発部門を経 て、リーディングマークでの カスタマーサクセス経験を活 かしてSalesNowにジョイ ン。 荒 品質管理・AI部門 荒木 治 20年以上セキュリティ業界 でカスタマーサポートや品質 管理、マニュアル管理業務 に従事。 サイバーセキュリティクラウ ドのプロダクトマネージャー として社内 MVPを獲得し、 カスタマーサクセスとして SalesNowにジョイン。 梅 CTO・開発統括 梅本 SIerでエンタープライズシス テム開発を経験後、ポンタ ・EPARKグルメ等で累計 500万DL超のアプリや 3,000万ユーザ規模の配信 基盤を統括。 ナイルにて執行役員 CTOと してカーリース事業を立ち上 げ、90名の開発組織を牽引 し上場・AWSサミット登壇を 経験。