マッチング営業 AI業務OS 全体像
クラウドワークス様の成長エンジンであるエージェント事業（CWセールスモデル）を中核に、①案件相談の受付から、②710万人データベースを使った人材マッチング提案、③商談・議事録・CRM転記、④プラットフォーム運営、⑤M&A先への横展開までを一気通貫でAI／n8n化する構想です。※本モックは提案時点の仮定に基づく画面イメージです。実際の機能・運用はクライアント様との協議で確定します。
今月の発注相談
342件
AI構造化率 91%
AI提案した候補人材
2,180名
提案リードタイム ▲71%
自動生成した提案書
296通
1件あたり 45分→4分
成約（マッチング成立）
108件
成約率 31.6%（+6.2pt）
エンドツーエンドの業務フロー（エージェント事業）
1
発注相談 受付
Web/問い合わせ/
既存顧客から
既存顧客から
2
要件をAI構造化
職種/スキル/稼働/
単価/期間/NG条件
単価/期間/NG条件
3
AIマッチング提案
710万DBから候補
＋提案書を自動生成
＋提案書を自動生成
4
商談・議事録
文字起こし→要約
次アクション抽出
次アクション抽出
5
CRMへ同時転記
Salesforce等へ
自動記録・更新
自動記録・更新
6
送客・アラート
高確度案件を
担当へ即通知
担当へ即通知
7
成約・アサイン
契約・稼働開始
8
報酬・請求 処理
支払/源泉/インボイス
を自動化
を自動化
9
継続フォロー
稼働状況を検知し
追加提案・更新
追加提案・更新
◎
横展開・分析
勝ちパターンを
M&A先へ移植
M&A先へ移植
AIが処理
n8n（自動連携・通知）
人間が対応
成果
提案は3レイヤーで構成
営業自動化を核に、プラットフォーム運営と成長戦略まで レイヤー① 主戦場
エージェント事業の営業自動化
CWセールスモデルそのものを増幅。相談の要件構造化→710万DBからのマッチング提案→商談・転記・フォローまで。PFSの主戦場で最も投資対効果が大きい領域。
レイヤー② 運営
プラットフォーム運営の自動化
700万人×100万社のPFを守り・回す。不正/スパム案件の検知、カスタマーサポート一次対応、案件×ワーカーのレコメンド精度向上。
レイヤー③ 成長
成長戦略（M&A・横展開）の自動化
中期計画「YOSHIDA300」に直結。「営業手法の横展開」をAI業務OSとしてパッケージ化し買収先へ移植。報酬支払・インボイス事務も自動化。
機能
案件ヒアリングAI（構造化）
相談文・メール・商談メモから、職種・スキル・稼働・単価・期間・NG条件を自動で構造化。
機能
AIマッチング提案
710万人DBから要件に合う候補をスコア順にサジェスト。提案書（推薦理由つき）まで自動生成。
機能
商談・議事録・同時転記
商談録画→文字起こし→要約・次アクション抽出→CRM同時転記＋高確度案件を自動通知。
機能
プラットフォーム運営自動化
不正・スパム案件検知／CS一次対応AI／案件×ワーカーのレコメンド精度向上。
各機能で得られる効果は右端タブ「導入効果」に整理しています。各機能タブの下部にも、その機能単体で得られる効果を記載しています。
機能① 案件ヒアリングAI ── 発注相談の自動構造化
企業からの発注相談は、フォーム・メール・電話メモ・商談の文字起こしなどバラバラの自然文で入ってきます。AIがこれを読み解き、マッチングに必要な「求人票レベルの構造化データ」（職種・必要スキル・稼働日数・単価レンジ・期間・NG条件など）へ自動変換。営業担当は「要件を聞き出して整理する」時間から解放されます。
入力：企業からの発注相談（原文）
株式会社ミライドット様（EC事業）
お世話になります。自社ECサイト（Shopifyで運用）のリニューアルを検討していて、フロントを触れるエンジニアさんを探しています。React での実装経験がある方が理想で、できればデザインの調整も少しお願いできると助かります。
常駐は不要でフルリモートOK、週3日くらいで動いてもらえる方を想定。予算はまだ固まっていませんが、月40〜60万くらいでしょうか…。急ぎで、来月頭には動き出したいです。競合の△△社に業務委託していた方はNGでお願いします。まずは1〜2名ご提案いただけますか？
常駐は不要でフルリモートOK、週3日くらいで動いてもらえる方を想定。予算はまだ固まっていませんが、月40〜60万くらいでしょうか…。急ぎで、来月頭には動き出したいです。競合の△△社に業務委託していた方はNGでお願いします。まずは1〜2名ご提案いただけますか？
抽出品質
—
「構造化」を押してください
必須項目の充足 —
要確認（曖昧）項目 —
NG条件の検知 —
出力：構造化された案件要件
AI自動抽出 上の「AIで要件を構造化」を押すと、原文からマッチング用の項目が自動で埋まります。
この機能で実現できること
聞き取り・整理がゼロ工数
相談が来た瞬間に求人票レベルへ変換。担当は「整理」でなく「提案」に時間を使える。
担当者による粒度差をなくす
ベテランも新人も同じ項目・同じ精度で要件を押さえる。抜け漏れ（特にNG条件）を防止。
曖昧点を自動で洗い出し
単価・開始時期など未確定項目に自動でフラグ。次の一手（確認質問）まで提示。
機能② AIマッチング提案 ── 710万人DBから候補＋提案書を自動生成
構造化した要件をもとに、AIが710万人以上のワーカーデータベースから最適候補をスコア順に抽出します。単なるキーワード一致ではなく、スキル・実績・稼働可否・レビュー・単価適合を掛け合わせたマッチスコアで提示。さらに「なぜこの人か」の推薦理由つき提案書まで自動生成し、営業担当はレビューして送るだけにします。
案件：ミライドット様 / フロントエンドエンジニア（React・週3・フルリモート）
「候補をサジェスト」を押すと、要件に合うワーカーがマッチスコア順に表示されます。
この機能で実現できること
提案リードタイム 大幅短縮
「相談→初回提案」を最短化。スピードが命のマッチングで競合に先んじる。
DBの資産を最大活用
担当が知らない優良ワーカーもAIが発掘。710万人の登録資産を取りこぼさない。
提案書作成 45分→数分
推薦理由つきドラフトを自動生成。1人あたりの提案可能件数が増える＝売上に直結。
機能③ 商談・議事録・CRM同時転記
商談が終わると自動でワークフローが起動。録画・音声を文字起こしし、要約・決定事項・次アクション・確度を抽出して、CRM（Salesforce等）へ同時転記します。高確度の案件は担当・マネージャーへ自動通知。営業担当の「議事録を書く・CRMに入力する」時間をゼロにし、パイプラインは常に最新化されます。
商談終了 → 要約 → 同時転記 → 通知のワークフロー
n8n 自動実行1
商談・録画
Zoom/対面
2
WF自動起動
録画アップを検知
3
文字起こし・要約
決定事項/懸念/
次アクション抽出
次アクション抽出
4
CRMへ同時転記
商談・確度・次回
を自動更新
を自動更新
5
高確度→通知
担当/上長へSlack
人手の転記はゼロ。「言った言わない」も残らず、パイプラインは常に最新。マネージャーは会議前に全案件の最新状況を把握できます。
AIが生成した商談サマリ
ミライドット様 / 07-16 一次商談 自動生成■ 決定事項
田中さん・佐藤さんの2名で書類選考へ。来週火曜に田中さんの面談を設定。契約は業務委託（準委任）を想定。
■ 懸念・要フォロー
先方の予算上限が月55万で確定（原文は40〜60万）。佐藤さん（58万）は要調整。デザイン範囲の切り分けが未合意。
■ 次アクション（AI抽出）
1
田中さんの面談日程を先方カレンダーで確保（担当：庄司）〜07/182
佐藤さんへ単価55万で稼働可否を確認〜07/173
デザイン範囲の要件メモを先方へ共有〜07/18営業パイプライン（自動更新）
高確度（要フォロー）12件
提案済・返答待ち 28件
今月成約 108件
担当・マネージャーへの自動通知
Slack / Chat マッチング営業AI Bot
🔥 高確度案件：ミライドット様一次商談完了。確度75%（+30pt）。2名が書類選考通過見込み。
次アクション3件を自動登録しました。期限が最短のもの（07/17 佐藤さん単価確認）にご注意ください。
この機能で実現できること
議事録・入力ゼロ工数
商談後の事務を撲滅。1人あたり月十数時間を提案・フォローへ振り向けられる。
パイプラインが常に最新
入力漏れによる「確度が実態とズレる」問題を解消。予測精度とマネジメント精度が上がる。
フォロー漏れゼロ
次アクションと期限を自動登録＋通知。取りこぼしによる失注を防ぐ。
機能④ プラットフォーム運営の自動化
700万人のワーカー × 100万社の企業が行き交うプラットフォームそのものを、AIで「守り」「回す」領域です。不正・スパム案件の検知、カスタマーサポートの一次対応、案件×ワーカーのレコメンド精度向上の3本を、営業自動化と同じ基盤の上で実装します。
検知した不正・スパム
417件/月
自動ブロック 89%
問い合わせAI一次対応
68%
有人対応 ▲68%
レコメンド経由の応募
+34%
マッチ率 改善
初回応答までの時間
即時
数時間→0
不正・スパム案件の自動検知
| 案件 | リスク要因 | スコア | 判定 |
|---|---|---|---|
| 「簡単作業で高収入」データ入力 | 外部誘導＋高額 | 94 | 自動保留 |
| 副業案件・要保証金 | 保証金要求 | 88 | 自動ブロック |
| コピペ大量投稿ライティング | 同一文面連投 | 72 | 警告 |
| コーポレートサイト制作 | 異常なし | 12 | 通過 |
グレーゾーンだけを人の審査に回すことで、安全性を保ちつつ審査工数を圧縮。ワーカー保護＝プラットフォームの信頼に直結します。
カスタマーサポート 一次対応AI
ワーカー
クライアントから検収されないまま連絡が途絶えました。報酬はどうなりますか？ サポートAI
ご状況を確認します。仮払い済みの契約であれば、一定期間で「未検収時の自動確定」の対象になります。契約詳細を照会したところ本件は仮払い済みです。検収期限は07/20で、それまでにクライアント対応がない場合は自動で報酬が確定します。個別事情がある場合は担当へおつなぎします。ワーカー
助かりました。念のため人にも相談したいです。 サポートAI
承知しました。会話の要約を添えて担当へエスカレーションします（待ち時間の目安：10分）。 よくある問い合わせの7割弱をAIが即時解決。解決できない案件だけ、会話要約つきで有人へ引き継ぎます。
案件 × ワーカー レコメンド精度の向上
ワーカーへ「合う案件」
スキル・実績・過去応募・稼働傾向から、応募したくなる案件をパーソナライズ配信。応募率と稼働継続率を底上げ。
企業へ「応募が集まる書き方」
案件文をAIが診断し、単価・条件・記載の改善を提案。「応募ゼロ案件」を減らし成立率を改善。
セルフ↔エージェントの送客
セルフ型で伸び悩む発注者を検知し、エージェント（有人提案）へ自動送客。営業レイヤー①と直結。
レコメンドで検知した「有人で伸ばせる発注者」は、そのままレイヤー①の営業自動化へ送客され、機能①②③の流れに乗ります。プラットフォームと営業が1本の線でつながります。
この機能で実現できること
プラットフォームの信頼を維持
不正の自動検知でワーカーを守り、ブランド毀損リスクを下げる。
サポート工数の大幅削減
一次対応をAIが肩代わり。有人は難易度の高い案件に集中。
マッチ成立率の向上
レコメンド改善が応募・成立・継続を押し上げ、GMV（流通総額）に直結。
機能⑤ 成長戦略の自動化 ── M&A横展開 & 報酬支払
中期計画「YOSHIDA300」（売上300億＝既存180億＋M&A120億）に直結するレイヤーです。5つの経営アセットの1つ「営業手法の横展開」を、レイヤー①②③で作ったAI業務OSごとパッケージ化し、M&Aで迎え入れた企業へ短期間で移植します。あわせて、事業拡大でボトルネックになるフリーランス報酬支払・インボイス/源泉事務を自動化します。
AI営業OSをM&A先へ横展開（PMI）
1
買収先の営業を診断
既存フロー可視化
2
OSを配備
機能①②③を
テンプレ導入
テンプレ導入
3
勝ちパターン移植
CWの営業知見を
AIに学習
AIに学習
4
立ち上がり加速
数ヶ月→数週間
| 買収先（例） | OS配備 | 提案LT | 成約率 |
|---|---|---|---|
| Aソリューションズ | 完了 | ▲68% | +7.1pt |
| Bクリエイティブ | 展開中 | ▲54% | +4.3pt |
| Cテック人材 | 計画中 | — | — |
M&Aの価値は「買った後にどれだけ早くシナジーを出せるか」。営業OSをテンプレ化しておけば、買収先の立ち上がりを標準化・高速化できます。
フリーランス報酬支払・事務の自動化
1
稼働・検収
工数・成果を確定
2
請求書チェック
インボイス番号/
金額照合
金額照合
3
源泉・手数料計算
自動算定
4
支払データ生成
振込＋通知
月間処理する支払 18,400件
インボイス自動照合率 96%
要目視（不一致）4%のみ
インボイス番号の検証・源泉徴収・手数料計算・振込データ生成を自動化。取扱件数が増えても事務が増えない体制に。
0
件 自動処理
0
% 自動照合OK
0
件のみ要目視
振込データを生成し、各ワーカーへ支払通知を送信しました（デモ）。
経営DB：自然文で聞ける横断分析（MCP）
経営企画
今四半期、成約率が最も伸びた職種と、その勝ちパターンは？ 経営分析AI
成約率の伸びが最大の職種は「動画編集」（+9.4pt）。共通パターンは「相談から初回提案まで24時間以内」「提案人数2名」「単価レンジを提示済み」。この3条件を満たす案件は成約率が1.8倍でした。エージェント全体へ推奨ルールとして展開できます。 機能①〜④で蓄積した全データ（相談・提案・商談・成約・稼働）を横断。BIツールの画面を作り込まなくても、知りたいことを日本語で聞くだけで分析でき、勝ちパターンをM&A先へ横展開できます。
この機能で実現できること
M&Aシナジーの高速化
「営業手法の横展開」を仕組み化。買収先の立ち上がりを標準化・短縮し、120億の成長を後押し。
拡大しても事務が増えない
報酬支払・インボイス事務を自動化。件数の伸びを利益に変える。
勝ちパターンの資産化
経営DBで全社の知見を横断分析し、標準ルールとして全拠点・全社へ展開。
導入効果 1〜5を実施して実現できること
3レイヤー（営業自動化／プラットフォーム運営／成長戦略）を組み合わせることで、クラウドワークス様の成長エンジンであるエージェント事業の生産性を底上げしつつ、プラットフォームの信頼と、M&Aによる非連続成長を同時に支えます。※数値は仮定に基づく試算イメージです。
提案リードタイム
▲71%
相談→初回提案
営業1人あたり事務
▲60%超
整理・議事録・入力
成約率
+6.2pt
勝ちパターン適用
1人あたり提案件数
1.9倍
売上キャパ拡大
Before / After（エージェント事業の営業プロセス）
| 工程 | Before（人手中心） | After（AI業務OS） | 効果 |
|---|---|---|---|
| 相談の要件整理 | 担当がヒアリング・手入力（担当差大） | AIが自動構造化・曖昧点も提示 | 工数ゼロ・粒度均一 |
| 候補探し | 担当の記憶・検索頼み、取りこぼし | 710万DBからスコア順に自動抽出 | DB資産を最大化 |
| 提案書作成 | 1件45分・属人的 | 推薦理由つきを数分で自動生成 | 45分→数分 |
| 商談後の記録 | 議事録・CRM入力に十数分/件 | 自動要約・CRM同時転記・通知 | 入力ゼロ |
| フォロー | 記憶・付箋、漏れが発生 | 次アクション自動登録＋期限通知 | 失注防止 |
| 報酬支払事務 | 件数増＝人員増 | 照合・計算・振込データを自動化 | 拡大に強い |
導入ロードマップ（想定）
スモールスタートで効果検証しながら拡張STEP 1（一例）
営業自動化のPoC
- 機能①案件ヒアリングAI
- 機能②AIマッチング提案
- 特定チームで効果測定
STEP 2（一例）
営業OSとして定着
- 機能③商談・同時転記
- CRM（Salesforce等）連携
- エージェント事業全体へ展開
STEP 3（一例）
プラットフォーム運営
- 機能④不正検知・CS・レコメンド
- セルフ→エージェント送客
STEP 4（一例）
成長戦略へ拡張
- 機能⑤M&A先へ横展開
- 報酬支払自動化・経営DB
ステップ順序・範囲は一例です。最も効果が出やすい領域から着手し、投資対効果を確認しながら広げる進め方を想定しています。実際のスコープ・順序はクライアント様と協議のうえ決定します。
なぜPFSか
n8n × 生成AIの実装力
- 既存システムを置き換えず束ねる
- CRM・基幹・チャットと連携
- スモールスタートで内製化支援
営業自動化が主戦場
- ヒアリング→提案→商談→転記の型
- 商談品質の可視化・標準化の知見
- 営業の勝ちパターン学習
全体を1本の線でつなぐ
- PF運営→営業→成長戦略が接続
- データが分断せず経営DBへ蓄積
- 横展開しやすい設計