【社内DX】ノーコードで作る！SalesforceのToDoをdejirenで自動リマインド / サースプラスカンパニー公式ブログ

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株式会社メンバーズのセールスマーケ部門で主に社内DX推進の業務に携わっている長野です。
今回は、複数のSaaSツールを連携させて、営業のToDo実施率を向上させる仕組みを構築しましたので、その内容についてご紹介いたします。(内容は2025年3月時点のものとなります)

営業のToDo忘れをなくすための取り組み

SalesforceのToDoをチャットでリマインド

Salesforce (SF) に登録されているToDoの状況を、毎朝8時半に営業メンバーにチャットで通知するようにしました。これは、朝会でチーム全体でToDoの状況を確認できるようにするためです。今日締め切りのToDoや期限切れのToDoの有無を、メンバーがいるグループに通知しています。

通知では、個人別にToDoの件数がわかるようになっています。また、Salesforceのリンクも貼っているので、具体的な内容はそこから確認できます。

この仕組みを作った背景

メンバーズの新規営業ではSalesforceを使用しており、セミナーやイベントのフォローアップで、マーケティングチームからToDoが発行されることが多いです。もちろん、営業自身も継続フォローなどでToDoを使用しています。

Salesforceは情報を探すのには便利ですが、プッシュ通知の機能が弱いため、営業担当者によっては期限管理がうまくいかず、期限切れのToDoが大量発生してしまうケースがありました。

SalesforceはSlackとの連携は容易ですが、メンバーズではGoogleチャットが標準のチャットツールであり、直接連携することができませんでした。

メンバーズではチャット文化が根付いており、メールよりもチャットの方がよく見られる傾向があります。そこで、営業担当者別にToDo状況を通知する仕組みを構築することにしました。

使用ツール

今回の仕組みを作るにあたり、以下のツールを使用しました。

Salesforce	営業支援ツール。リードや取引先の情報が入っており、ToDoもSalesforce上に存在します。
MotionBoard	ウイングアーク１ｓｔのBI/レポートツール。Salesforceと連携済みで、今回は集計をMotionBoardで行いました。
Google Chat	Googleのチャットコミュニケーションツール。最終的にGoogle Chatのグループに投稿されます。
dejiren	ウイングアーク１ｓｔ社のiPaasツール。今回の機能はdejirenを中心に実装しました。dejirenからGoogle Chatに代理投稿します。
Azure Open AI	MicrosoftのAzure上にあるAIツール (≒ Chat GPT)。MotionBoardで集計したデータをAzure Open AIに渡して、Google Chatの投稿文を作成しています。

ToDoリマインドシステムの構築手順

ToDoリマインドシステムの構築手順は以下の通りです。

STEP1：MotionBoardでToDo明細を取得
STEP2：MBデータを Open AIにわたして投稿文を生成
STEP3：dejirenでGoogle Chatに投稿

それぞれ具体的に解説します。

STEP1：MotionBoardでToDo明細を取得

当初はSalesforceでToDo数を集計しようとしていましたが、2つの理由からMotionBoard経由での集計に変更しました。

1つ目は、取引先名・部署名が取得できなかったことです。SalesforceのToDoデータは特殊で、紐づいているリードの情報を引っ張ってくることができませんでした。集計表自体に取引先・部署名などは必要ありませんが、今後の拡張を考えて紐づけたほうが良いと判断しました。

2つ目は、ToDoの超過状況を判断できなかったことです。これはメンバーズの環境に依存していますが、Azure Open AIがインターネットに接続していないため今日の日付を取得できませんでした。そのため、ToDoの期限日と今日の日付を比較して、超過しているのか、未来の期日なのかを判断できませんでした。ちなみにAIに今日の日付を渡しても正しく判断できませんでした。

(2025年なのに、2023年9月1日と返答が返ってきています)

SalesforceでToDoオブジェクトに項目を追加して表示させる方法もありましたが、管理が煩雑になることから却下しました。

結果、MotionBoardの事後計算項目で「判定」という項目を作成し、当日の日付と比較して「未来ToDo」「期限超過」「明日期限」「今日期限」「データなし」の文字列を自動的に入れるように数式を書きました。

判定の数式は以下の通りです。

CASE
      WHEN [ToDo期日] IS NULL THEN 'データなし'
      WHEN [ToDo期日] < CURRENT_DATE() THEN '期限超過' 
      WHEN [ToDo期日] = CURRENT_DATE() THEN '今日期限'
      WHEN [ToDo期日] = CURRENT_DATE() + INTERVAL '1' DAY THEN '明日期限'
ELSE '未来ToDo'
END

※ちなみにこの判定文は、MBのAIアシスタントに書いてもらいました。

明細はこちらのようになりました。割当先は営業担当です。特定の部署で完了していないステータス(状況)のデータだけ取得するようにしています。

STEP2：MBデータを Open AIにわたして投稿文を生成

取得したToDo明細をAzure Open AIに渡して、判定項目ごとに数を出してもらおうとしたのですが、プロンプトを変えても正しい数字を出せなかったため、明細を渡すのをやめました。代わりに、MotionBoardで集計表を作成し、その数字を渡すことにしました。

この方法にしたら、数字を間違えることなく投稿文を生成できるようになりました。結果的に、AIに送るデータ量も減ったので、費用削減にもなりました。

ちなみに、プロンプトは以下の文章で記載しました。複雑なプロンプトにはせず、フォーマット通りの内容を投稿するように指示しています。何回かテストをしていると、データがない場合はコメントで表記するケースも出てきたので、0件も記載するように追記しました。

各営業(割り当て先)向けに、ToDoのリマインドを行います。
今日期限のToDo、明日（翌営業日）期限のToDo、期限切れのToDoなどと言った形で営業メンバーが入っているグループチャット（新規作成予定）に通知をさせたい。
データが存在しない場合は0件として記載してください。

#ToDo設定状況
今日期限のToDo
・山田花子：XX件
・田中太郎：XX件
・佐藤次郎：XX件

明日期限のToDo
・山田花子：XX件
・田中太郎：XX件
・佐藤次郎：XX件

(中略)