貴社が掲げる「営業は喋るだけ」の実現には、FileMakerのデータ活用基盤（MCP）と、その上で動く営業ワークフロー（API + LLM）の両方が必要です。
MCP単体の構築だけでは、データに触れるようになるだけで業務は変わりません。逆に、ワークフローだけを個別に作っても、基盤がなければタスクごとに工数が積み上がります。
PFSは、FileMaker MCP基盤の構築から、その上に載る営業ワークフロー（フォローメール自動化・通話要約・リスト生成・LTV分析等）の実装までを一気通貫で対応できます。
基盤と業務自動化を分離発注する必要がなく、一つのチームで設計→構築→運用改善まで回せる体制です。
FileMaker Data APIを共通のデータソースとし、MCPレイヤー（探索・分析）とAPI+LLMレイヤー（ワークフロー自動化）を並行して構築します。データソースは共通のため、両方構築しても重複工数は最小限です。
MCPもAPIもFileMaker Data APIという同じ入口を使います。基盤を作る会社と、その上のワークフローを作る会社が別々では、設計の整合性やトラブル時の責任分界点が曖昧になります。一気通貫で構築することで、この問題を回避できます。
MCPは「聞けばすぐ答えが返ってくる」タイプの業務を担います。一度基盤を作れば、新しい分析の切り口が出てきても追加開発はほぼ不要です。
翌日は「先月成約した先生と同じ属性で、まだ未アプローチの先生」と聞くだけ。追加開発は一切不要。
| 業務 | 内容 |
|---|---|
| LTV分析 | リース審査・入金データからLTV上位顧客の共通点を特定、ターゲット再定義 |
| リスト生成 | 複雑な条件を自然言語で指定 → FileMakerから抽出しスコアリング |
| 失注・チャーン分析 | 解約パターンや失注理由の傾向をAIで分析、改善可能なパターンを発見 |
| クロスセル候補抽出 | 過去の成約パターンから、提案候補をランキング表示 |
| 仮説検証 | 「この属性の企業はチャーン率が高いのでは？」をその場で確認 |
MCPで探索→有効性が確認できた分析だけを、API側で定期レポートとして固定実装するフローにすれば、「作ったけど使わなかった」というムダを排除できます。
API+LLMは「毎回同じ処理を正確に繰り返す」タイプの業務を担います。トリガーに応じて自動実行されるワークフローを構築し、営業が手作業で行っている業務を一つずつ自動化していきます。
商談直後の温度感を逃さず最短でフォロー。AIが作文するのではなく、貴社のトーク・業界紙の情報をベースにしたメールを生成。
コール担当150名分の手入力・後ノート書き写しを完全排除。低スコア通話はマネージャーにChatwork通知。
商談準備1時間→数分に短縮。商談担当10名の生産性が一気に伸びる。
| ワークフロー | 内容 |
|---|---|
| 追客期日アラート + ToDo自動登録 | 期日超過・無反応顧客を検知し、次アクションをFileMakerに自動登録 + Chatwork通知 |
| パーソナライズ追客メール | 過去の商談内容に基づき、定期的に顧客ごとに最適化されたメールを自動送信 |
| リース更新予測・クロスセル提案 | 更新時期を逆算し、アタックリスト + 提案文を自動生成 |
| 経営レポート自動生成 | 月次KPIを集計し、経営層向けレポートを自動配信 |
MCP構築 = A社、ワークフロー = B社
MCP構築もワークフローもPFSが一括対応
| レイヤー | 対応内容 |
|---|---|
| MCP基盤構築 | FileMaker Data APIとの接続、MCPサーバー構築、テーブル定義・権限設計 |
| API+LLM実装 | 定型レポート、バッチ処理、監査対応の固定実装 |
| n8n ワークフロー | フォローメール・通話要約・追客アラート・リサーチ等の業務自動化 |
| 外部ツール連携 | Biztel・Zoom・Gmail・Chatwork・AmiVoice等との接続 |
| 運用改善 | 導入後の効果測定、ワークフロー追加・調整、新規タスクへの拡張 |
タスクごとにAPIで個別実装する場合と、MCP基盤を先に構築する場合の工数構造の違いです。
| アプローチ | 初期構築 | 2本目以降の追加 | 5本目時点の累計 | 10本目時点の累計 |
|---|---|---|---|---|
| API個別実装 | 1倍（= 基準） | 毎回 1倍ずつ加算 | 約 5倍 | 約 10倍 |
| MCP基盤 先行構築 | 約 1.5〜2.5倍 | ほぼゼロ ※新テーブル利用時のみ +0.25〜0.5倍 |
約 2〜3倍 | 約 2.5〜4倍 |
※「1倍」= API+LLMで分析タスクを1本個別実装する工数を基準としています
※MCP基盤は初期構築コストがやや大きい代わりに、2本目以降の追加コストがほぼ発生しません。タスク3本目あたりで損益分岐を超え、以降は差が広がり続けます。
貴社のタスクリストにはデータ活用系タスクが多数あります。MCP基盤を先に構築し、ワークフローを順次載せていく進め方が最もコスト効率の高いアプローチです。
Task 98, 119, 120 — MCPとAPIの両レイヤーを組み合わせた活用例
リース審査・入金データからLTVが高い顧客の共通点をAIで特定し、「審査通過率 × 継続期待値」が高い企業を新規ターゲットに再定義する。
Step 1〜4（探索・検証）はMCPで即座に回し、Step 5（定型化・自動配信）はAPI+LLMで固定実装。この「探索→定型化」のサイクルを1チームで回せるのがPFSの強みです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 提案の核 | FileMaker MCP基盤 + 営業ワークフロー自動化を一気通貫で構築 |
| MCPの価値 | 1基盤でLTV分析・リスト生成・仮説検証がすべて追加開発なしで対応可能 |
| ワークフローの価値 | フォローメール・通話要約・追客アラート等、営業の手作業を順次自動化 |
| 一気通貫の価値 | 基盤と業務自動化の設計が一貫。窓口1本化でスピード・品質・コストすべてに優位 |
| 次のステップ | FileMakerテスト環境でのData API接続検証 → MCP MVP構築 → ワークフロー順次実装 |
MCPを作って終わりではなく、MCPを作った先にある営業ワークフローの自動化まで、PFSが一貫して構築・運用改善を行います。