貼り付けなしでAIが商談を参照できる
Before：商談の内容をコピーして、AIの画面に貼り付けていた。
After：AIがMCP経由でファネルAiから商談詳細、予算、決裁者、顧客課題などを参照できます。
What Is MCP
MCPとは
MCP（Model Context Protocol）は、AIが外部のツールやデータに接続するための共通の取り決めです。MCPに対応したサービスは、対応するAIクライアントから直接操作できます。ファネルAiはMCPとAPIの両方で、外部AIとの接続を広げています。
Why It Matters
AIにCRMの文脈を渡すのは意外と手間がかかる
AIを営業に使うほど、何をどう渡すかが手間と精度を左右します。
ツールごとに手作業で受け渡す
AIに商談の相談をするたびに、CRMの内容をコピーして貼り付ける作業が発生します。使うAIが変わるたびに同じ作業を繰り返すことになります。
未整理のデータを入れると重くなる
未整理のメールや議事録をそのまま投入すると、トークン消費の急増や応答遅延につながることがあります。
参照だけで終わってしまう
AIに状況を説明させても、その後の更新や下書きはCRMへ戻って人が行う、という二度手間が残ります。
What Changes
MCP対応で変わること
AIとファネルAiを直接つなぐことで、受け渡しの手間と取得量を減らします。
必要な分だけ取得できる
Before：大量のメールや議事録を丸ごと渡し、トークン消費や応答の遅さが気になっていた。
After：対象商談や期間を絞り、概要から根拠データへ段階的に取得することで、必要な情報を必要な分量だけ扱えます。
使い慣れたAIから操作まで進められる
Before：AIで状況を整理した後、ファネルAiの画面に戻って操作していた。
After：Claude、ChatGPT、Codex、Cursor、Grokなどから、案件・見積・会議・メール・配信まで、画面の主要な操作をAIから進められます。
Supported AI
対応するAI
次のAIから、ファネルAiを操作できます。
- Claude
- ChatGPT
- Codex
- Cursor
- Grok
- など
接続は、普段使いのAIからワンクリック（OAuth）で行えます。
記載の名称は、それぞれの提供元の商標または名称です。
Use Cases
AIに頼めること
普段使いのAIに、話しかけるように頼むだけです。
「このあと15時に商談する○○社の、これまでの接点をまとめて」
予定から相手企業を特定し、メール・電話・会議の文字起こし・案件・BANTC（予算・決裁者・課題・時期・競合）をまとめて取得して、商談前のブリーフにします。
「○○社の案件で、標準プラン10ライセンスの見積書を作って」
商品を探して案件の明細を設定し（金額は自動で再計算）、見積書を発行してPDFのリンクを返します。 ※ オプション機能
「さっきの会議の内容から、次のアクションをタスクに登録して」
会議の文字起こしを読み、次のアクションをタスクとして登録します。案件のBANTCも更新できます。
「○○さんにお礼のメールを書いて」
本人のメールボックスから送る下書きを作ります。送る前に内容を確認し、確認した内容だけを送信します。
「今月クローズ予定で、2週間動いていない案件は？」
案件と活動を横断して探します。
「先月発行した請求書で、まだ入金がないものは？」
請求書を検索します。 ※ オプション機能
「展示会の来場者向けに、配信の下書きを作って」
セグメントを作り、メール配信の下書きを作成します。配信の実行は画面で行います。
「このCSVを取り込んで。重複は避けて」
取り込み前に列の対応を確認し、重複やアーカイブ済みのデータを守りながら取り込みます。
「この会議URLに録画のBotを入れて」
会議Botを今すぐ参加させて、録画・文字起こしをします。
「MRRの実績と今期の計画の差を教えて」
MRR推移表と計画を取得して比べます。 ※ オプション機能
※ オプション機能は、ご契約のプランによって利用できない場合があります。
How It Works
AIから操作するまでの4ステップ
概要から根拠へ段階的にたどり、操作は人が確認できる流れです。
01 / Connect
AIクライアントから接続する
Claude、ChatGPT、Codex、Cursor、GrokなどのAIクライアントから、MCPでファネルAiにつなぎます。
02 / Narrow
対象を絞って概要を取得する
対象商談や期間を絞り、まず概要を取得します。必要のない情報までは読み込みません。
03 / Drill down
根拠データへ段階的に取得する
気になる点があれば、根拠となるデータへ段階的にたどります。必要な情報を必要な分量だけ取得できます。
04 / Act
操作を実行し、人が確認する
AIの提案をもとに操作を実行します。内容は人が確認したうえで次の営業活動に使えます。
Safety
AIに任せすぎない設計
AIから進められる範囲は、人の確認を前提に絞っています。
見られる範囲だけを扱う
OAuthで接続した場合、AIが扱えるのは本人が画面で見られる範囲だけです。
メールは人が確認してから送る
メールは「下書き → 人が確認 → 送信」の順でしか送れません。一斉配信の実行はAIからはできません。
削除ではなくアーカイブ中心
CRMの主要データは削除ではなくアーカイブが中心で、記録は残ります。
Comparison
他の方法との違い
一般的なやり方と、MCP対応の考え方を比べます。
| 観点 | CSVを書き出してAIに貼る場合 | APIを個別に開発してつなぐ場合 | MCP対応 |
|---|---|---|---|
| 情報の渡し方 | 必要なたびに書き出して貼り付ける手作業が発生しがちです。 | つなぐAIや用途ごとに、連携の開発が必要になることがあります。 | AIがMCP経由でファネルAiから直接参照できます。 |
| 取得する量 | 未整理のデータをそのまま渡すと、トークン消費の急増や応答遅延につながることがあります。 | 取得範囲の設計は、開発する側で決める必要があります。 | 対象や期間を絞り、概要から根拠データへ段階的に取得できます。 |
| AIからの操作 | 参照が中心で、更新は別途ファネルAiで行うことになりがちです。 | 操作まで広げるには、その分の開発が必要になることがあります。 | 案件・見積・会議・メール・配信まで、画面の主要な操作をAIから進められます。 |
表は一般的な運用を想定した整理です。実際の挙動は、お使いのツールや運用によって異なります。
By Role
役割別の効き方
同じMCP対応でも、役割ごとに助かる場面が変わります。
営業担当
普段使っているAIから、商談の状況確認や返信下書き、日程調整まで進められます。画面を行き来する手間を減らせます。
マネージャー
対象商談や期間を絞って概要を取得し、気になる点は根拠データまでたどれます。状況確認のための資料づくりを減らせます。
情報システム・開発担当
APIとMCPをあわせて、既存の業務基盤や外部AIとの接続を段階的に広げられます。
Related Features
関連する機能
MCP対応と合わせて使われる機能です。
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関連記事
MCPの基本から、APIとの違い、CRMでの使い分けまでを確認できます。
FAQ
よくある質問
ファネルAiはMCPに対応していますか？
対応しています。Claude、ChatGPT、Codex、Cursor、GrokなどのAIから、案件・見積・会議・メール・配信まで、画面の主要な操作をAIから進められます。
どのAIから使えますか？
Claude、ChatGPT、Codex、Cursor、Grokなどから利用できます。ここに挙げたのは代表的な例です。
外部AIからどんな情報を参照できますか？
商談詳細、予算、決裁者、顧客課題などを、MCPやAPI経由で外部AIから参照できる設計です。
トークン消費は抑えられますか？
対象商談や期間を絞り、概要から根拠データへ段階的にアクセスさせることで、必要な情報を必要な分量だけ取得できます。未整理のメールや議事録をそのまま投入すると、トークン消費の急増や応答遅延につながることがあります。
MCPとAPIはどう違いますか？
ファネルAiではAPIとMCPをあわせて、既存の業務基盤や外部AIとの接続を広げられます。違いの考え方は、メディア記事「MCPとAPIの違いとは？」で解説しています。
AIが勝手にメールを送ったりしませんか？
メールは「下書き → 人が確認 → 送信」の順でしか送れず、確認した内容だけが送信されます。一斉配信の実行はAIからはできません。また、OAuthで接続した場合、AIが扱えるのは本人が画面で見られる範囲だけです。CRMの主要データは削除ではなくアーカイブが中心で、記録は残ります。