AI と NocoBase で本番運用できる CRM を構築する方法

TL;DR

AI を使って、本番運用できる CRM を構築できます。NocoBase が提供するデータモデル、ロール権限、セキュリティ監査、ワークフローなどの業務アプリ基盤を活用すれば、AI は業務要件から CRM を構築し、その後も自動化や AI 従業員を追加しながら、実際の業務で長期運用できるシステムへ発展させられます。

背景

最近、Reddit で興味深い議論がありました。AI 開発ツールがここまで強力になった今、Salesforce や HubSpot を購入し続ける必要があるのか、それとも社内 CRM を Vibe Coding で直接作ればよいのか？

実際に自分で CRM を構築したユーザーは、AI を使えば顧客管理やダッシュボードなどの基本機能はすぐ作れる一方、チームが長期間利用するシステムにするには、権限、データ分離、セキュリティ、継続的な保守などをさらに考える必要があると述べています。

彼の主張は明確です。CRM を Vibe Coding で作ること自体は十分可能ですが、実際のユーザー、実際のデータ、実際の業務フローに触れても信頼性を保てるエンタープライズ CRM を、単純に Vibe Coding だけで完成させることはできません。コードを書くことより、その裏側にある仕組みのほうが難しいのです。

💬 NocoBase ブログへようこそ。NocoBase は、あらゆる種類のシステム、業務アプリケーション、社内ツールを構築できる、拡張性に優れた AI 搭載のノーコード／ローコード開発プラットフォームです。完全なセルフホストに対応し、プラグインベースの設計で、開発者にもやさしい構成になっています。→ GitHub で NocoBase を見る

確かに、AI は CRM の基本構造をすばやく作れますが、それを企業で本当に運用できるシステムにするには、まだ差があります。

しかし今は、別の方法があります。権限、セキュリティ、監査、データモデルといった企業システムの基礎部分まで AI にゼロから作らせるのではなく、これらの能力をすでに備えたアプリケーション基盤を用意し、その上で AI に具体的な業務システムの構築と改善を任せる方法です。

ここからは、AI と NocoBase の業務アプリ基盤を組み合わせ、自然言語の要件から約 1 時間で本番運用を想定した CRM を構築する流れを紹介します。

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この記事のスクリーンショットはすべて NocoBase のオンライン Demo から取得しています。システム全体の設計から実装まで、AI Coding Agent が完成させました。

1. 実際の業務要件から始める

この記事では、小規模な B2B オフィス家具会社を例にします。

この会社は、企業、デザイン会社、建築事務所、ホテル、コワーキングスペース、教育機関などに、オフィス家具や商業空間向けの設備を提供しています。小規模な営業チームが、新規顧客開拓、案件フォロー、見積、受注までを担当します。

典型的な案件は、デザイン会社からオフィス改装の相談が入るところから始まります。営業担当者は企業顧客と担当者を登録し、商談を作成し、会議やメールのやり取りを継続的に記録します。さらに、案件要件に応じて会議テーブル、オフィスチェア、ワークステーション、吸音パーティションなどの商品を選び、見積を作成し、複数回のやり取りや条件交渉を経て受注まで進めます。

主な営業プロセスは次のとおりです。

リード → 企業顧客 → 商談 → 見積 → 継続フォロー → 成約

この営業チームにとって、CRM には企業顧客と担当者、リード、商談、商品と見積、コミュニケーション履歴、フォロータスクを一元管理する必要があります。また、営業ダッシュボード、チーム権限、業務自動化、AI による営業支援も必要です。

業務内容を自然言語で整理する

会社の事業内容、顧客タイプ、チームの役割分担、営業プロセスをそのまま AI に説明します。特に、何を販売しているのか、どのような顧客を主に対象としているのか、営業担当者がどのように顧客を開拓し案件を進めるのか、案件が初回接点から成約までどのように進むのか、そして CRM でどのデータと日常業務を管理したいのかを明確に伝えます。チーム内の役割、営業ルール、自動化したい処理、AI 従業員に任せたい作業もあわせて説明すれば、AI はこの CRM がどのようなチームと業務を支えるべきかを理解しやすくなります。

NocoBase は GPT、Opus、Qwen、DeepSeek など、複数の大規模言語モデルを接続してアプリ構築に利用できます。モデルによって要件理解、生成速度、最終的な画面表現などが異なるため、実際の結果と利用習慣に応じて選択できます。

どのモデルを選ぶべき？ NocoBase のモデル比較：https://docs.nocobase.com/ja/ai-builder/ai-portal/model-selection/

業務要件は、例えば次のように AI に渡せます。

私は小規模な B2B オフィス家具会社を運営しており、主に企業、デザイン会社、建築事務所、ホテル、コワーキングスペース向けにオフィス家具や商業空間向け製品を提供しています。

NocoBase を使って、リードから成約までの営業プロセス全体を管理する CRM を構築してください。企業顧客と担当者、商談、商品と見積、顧客とのコミュニケーション、フォローアップ、営業ダッシュボードを含めてください。

商談は通常、次のステージを進みます：
初回接触 → 見積 → 商談・条件交渉 → 成約。

チームには営業担当者、営業マネージャー、閲覧専用ユーザーがいます。後から、それぞれに対応するデータ権限、成約後の自動処理、長期間フォローされていない商談へのリマインダー、顧客メールや会議記録を整理できる AI 従業員も追加したいです。

まず、これらの要件に基づいて CRM の主要モジュール、データ関係、営業プロセス、ユーザーロールを整理してください。内容を確認した後で、NocoBase 上で構築を開始してください。

権限、自動化、AI 従業員を最初からすべて設定する必要はありません。まず、顧客、担当者、商談、商品、見積といったコア業務を AI が正しく理解しているか確認し、その後で既存 CRM を拡張していけば十分です。

AI が業務を正しく理解しているか確認する

本格的な構築を始める前に、AI に要件をもとに簡潔な CRM 構成案を出してもらい、顧客と担当者、リード、商談、商品と見積、コミュニケーションとフォロー、営業ダッシュボード、ユーザーロール、業務ルールが含まれているか確認します。

あわせて、主要なデータ関係と営業ステージに大きなズレがないか確認します。例えば、1 社の企業顧客には複数の担当者、商談、コミュニケーション履歴が紐づき、見積書は顧客、商談、具体的な商品と関連付けられる必要があります。

営業ステージは次のように統一します。

初回接触 → 見積 → 商談・条件交渉 → 成約

AI が業務を正しく理解したことを確認してから、この要件に沿って CRM の構築を始めます。

2. AI に CRM を構築させ、コア業務が正しいか確認する

CRM が生成されたら、すぐに権限や自動化、追加ページを増やすのではなく、最初に基本的な業務関係を確認します。顧客、担当者、商談、商品、見積、コミュニケーション履歴が正しく関連付けられ、実際の営業プロセスに沿って一連の流れがつながっているかを重点的に確認します。

顧客と担当者を確認する

1 社の企業顧客には、会社情報、担当者、顧客担当営業、関連商談、コミュニケーション履歴、フォロー事項がまとめて紐づいている必要があります。

顧客詳細を開いたとき、営業担当者が、その顧客にどの担当者がいるか、どの案件が進行中か、最近どのようなやり取りをしたか、次に何をすべきかをすぐ確認できる状態が理想です。

また、1 社の顧客に複数の担当者、商談、コミュニケーション履歴を関連付けられるかを確認し、これらの情報が互いに関係のない独立ページとして生成されていないことも確認します。

商談の進行を確認する

進行中のすべての案件は商談として一元管理し、次のステージで進めます。

初回接触 → 見積 → 商談・条件交渉 → 成約

各商談には、顧客、商談担当者、見込金額、見込成約日、現在のステージを記録し、商談ボード上で確認・変更できるようにします。

商品と見積を確認する

商品マスタでは、商品コード、商品名、カテゴリ、販売価格、販売可否ステータスを一元管理します。

見積書は、企業顧客、具体的な商談、見積対象の商品、見積金額、有効期限、現在のステータスに関連付けられている必要があります。営業担当者は商談から見積を開けるだけでなく、顧客詳細から関連する見積履歴も確認できる必要があります。

顧客、商談、商品、見積の関係が実際の業務に合っていない場合は、問題点を具体的に AI に伝え、既存 CRM 上で修正させます。コア業務が正しく動くことを確認してから、チーム運用に必要な機能を追加します。

AI Agent とより効果的に協力してアプリを構築する方法については、こちらを参照してください：https://docs.nocobase.com/ja/ai-builder/ai-portal/agent-workflow

3. 基本 CRM をチームが本当に使えるシステムに仕上げる

顧客、商談、見積などの基本業務が問題なく動いたら、チームの役割分担や営業ルールを AI に伝え、既存 CRM に権限と自動化を追加します。これにより、複数人での協業や日常業務に対応できるシステムになります。

チームの役割に合わせて権限を設定する

まず、どのようなロールがあり、それぞれがどのデータを閲覧でき、どの操作を実行できるかを AI に説明します。

営業担当者は自分が担当する顧客、商談、フォロー事項のみ閲覧・管理できます。営業マネージャーはチーム全体のデータを閲覧し、担当者の変更や営業進捗の確認ができます。閲覧専用ユーザーは関連情報を閲覧できますが、業務データの追加・編集・削除はできません。

AI はこれらの要件に基づき、既存 CRM に対応するロールを作成し、データ範囲と操作権限を設定できます。設定後は、各ロールで実際にシステムへ入り、見えるデータと実行可能な操作が役割分担に合っているか確認します。権限範囲が正しくなければ、どのロール、データ、操作を調整すべきか AI に伝えるか、画面上から直接権限を修正できます。

日常の営業ルールをワークフロー化する

営業活動で繰り返し発生する処理は、明確なトリガー条件と実行結果に整理し、AI に既存 CRM 上の自動化フローとして設定させることができます。

例えば、商談が成約ステージに入ったら、システムが自動的に顧客ステータスを更新し、後続タスクを作成して担当者に割り当てます。また、商談に 7 日間新しいコミュニケーション履歴がない場合は、営業担当者にフォローを促す通知を自動送信できます。

ルール設定後は、商談ステージを変更したり、長期間フォローされていない状態を再現したりして、期待どおり自動化が発火し、正しくデータ更新、タスク作成、通知送信が行われるか確認します。

AI 従業員を営業業務に参加させる

CRM には、営業業務に適した AI 従業員も設定できます。AI 従業員は日常の営業活動に直接参加できます。

例えば、顧客との会議が終わった後、営業担当者が会議記録や顧客メールを AI 従業員に渡します。AI 従業員は、コミュニケーション内容の整理、重要ポイントと次のアクションの抽出、顧客活動記録の生成、フォローアップ提案の作成を行えます。

同じ方法で、顧客背景情報の整理、過去のコミュニケーション履歴の要約、フォロー内容の準備などにも利用でき、AI 従業員に反復的な情報整理作業を継続して任せられます。

実際の利用状況に合わせて CRM を調整し続ける

CRM を実際に使い始めると、営業マネージャーはダッシュボードに、現在進行中の商談金額、近いうちに成約予定の金額、成約済み金額、要フォロー顧客、営業目標の達成状況を追加したいと考えるかもしれません。

営業担当者も、商談ボードに、顧客フィルター、担当者フィルター、見込成約日、より詳細な商談情報を追加し、優先して対応すべき案件をすばやく見つけたいと考えるでしょう。

こうしたフィードバックを引き続き AI に渡し、ページレイアウト、情報密度、ステータス表示、カード内容、重要データの配置、全体のビジュアルスタイルを調整していきます。すべての変更は既存 CRM 上で直接行えるため、システムを作り直す必要はありません。

NocoBase AI Builder は、自然言語の要件から AI が業務アプリを設計・構築し、その後も継続して調整できる機能です：https://docs.nocobase.com/ja/ai-builder

4. 実際の営業プロセスを最初から最後まで通して確認する

システムがほぼ完成したら、営業担当者の日常業務と同じ順番で、一連のプロセスを最初から最後まで実行します。

企業顧客を作成 → 担当者を追加 → 商談を作成 → 商談ステージを進める → 顧客会議を記録 → フォロータスクを作成 → 商品を選択して見積を作成 → 条件交渉へ進む → 商談を成約 → 成約後の業務フローを自動実行 → 営業ダッシュボードを更新

この一連の流れで、次の 4 点を確認します。

業務データは一貫しているか：顧客、担当者、商談、見積、コミュニケーション履歴、フォロータスクが正しく関連付けられているか。

チーム権限は正しいか：営業担当者、営業マネージャー、閲覧専用ユーザーが、それぞれ役割に合ったデータと操作だけを利用できるか。

自動化は正しく動くか：商談成約、長期間未フォローなどの条件が設定どおりに発火し、正しくデータ更新やタスク作成が行われるか。

AI 従業員は実際に使えるか：会議記録や顧客メールを正しく整理し、重要情報、次のアクション、フォロー提案を実際の営業業務に反映できるか。

この一連の営業プロセスを問題なく完了できれば、この CRM が小規模な B2B 営業チームにおける顧客管理、商談進行、商品見積、継続フォロー、チーム協業、日常営業業務を支えられることを確認できます。

まとめ

Vibe Coding によって、アプリを 0 から 1 にするハードルは大きく下がりました。そして AI と業務アプリプラットフォームの間には、新しい役割分担が生まれつつあります。AI は業務を理解し、アプリを生成し、新しい要件に合わせて継続的に改善する。NocoBase のような業務アプリプラットフォームは、データ管理、権限、ワークフロー、監査など、システムを長期間安定運用するために必要な基盤を提供する。

すでに明確な業務要件があるなら、まずはそれを言葉にするところから始めてみてください。自社の業務、チーム、プロセスを AI に伝え、NocoBase と組み合わせながら、本当に必要な CRM を一歩ずつ構築していきます。要件から実際に使える業務システムまでの距離は、これまで考えていたより短くなっているかもしれません。

始める準備はできましたか？ AI + NocoBase で、エンタープライズ AI CRM を構築してみましょう。

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