AI x FileMaker 連携提案

FileMakerに
Claude AIが繋がる
とどう変わるか

MCP(Model Context Protocol)を活用して、FileMakerのデータをAIが直接読み取り、営業活動をリアルタイムでサポートします。

🗂️ FileMaker連携
🤖 Claude AI
🔗 MCP接続
⚡ 営業支援

ClaudeがFileMakerを
「直接読める」ようになる仕組み

MCPとは、AIと外部システムを繋ぐ接続規格です。これにより、Claudeは御社のFileMakerデータをリアルタイムで参照しながら回答できるようになります。

🔗 MCP(Model Context Protocol)とは

これまでAIに質問しても、社内データは参照できませんでした。MCPを使うことでClaudeがFileMakerと接続され、「今月リースが切れる顧客は?」「〇〇事務所の最新状況は?」といった質問に、リアルタイムのFMデータで答えられるようになります。難しい操作は不要。今まで通りチャットで話しかけるだけです。

👤
担当者
チャットで質問
🤖
Claude AI
質問を理解
🔗
MCP
接続・変換
🗂️
FileMaker
データ取得
BEFORE — 今まで

手動でFMを確認して判断

  • FMを開いて条件を設定・フィルター
  • Excelに貼り付けて自分で整理
  • 「誰から当たるか」を自分で考える
  • 情報が散らばり、見落としが起きる
  • 準備だけで時間が消える
AFTER — MCP導入後

Claudeに聞くだけで完結

  • 「今月期限の顧客を教えて」と聞くだけ
  • Claudeが即座にFMから取得・整理して回答
  • 優先順位付きでリストアップしてくれる
  • 商談前の情報収集も会話で完了
  • 営業活動そのものに集中できる

実際に使ってみてください

サンプル質問をクリックすると、ClaudeがFileMakerのデータを読み取って回答するイメージが体験できます。

Claude Desktop — FileMaker MCP接続中 🟢
こんにちは。FileMakerに接続済みです。リース期限の確認、顧客情報の検索、商談前の情報整理など、何でも聞いてください。
🗂️ FILEMAKER CONNECTION
● リース契約テーブル  ● 顧客マスタ  ● 段取りフラグ

こんな場面で使えます

日常の営業活動のあらゆる場面で、Claude + FM連携が力を発揮します。

🎯 アタックリスト生成

朝来たらリストが完成している

夜間にClaudeが自動でFMデータを分析し、翌朝には優先アタックリストが出来上がっています。

現状の課題: 毎日担当者が手動でFMからデータを抜き出し、Claudeに貼り付けて分析。ターゲットキーワードも毎日変えながら試行錯誤しており、準備だけで大量の時間を消費している。
📄 ホットリードの判断基準はMDファイルで管理する

「ホットリードとは何か」をClaudeに教えるためのルールブックをMDファイルに書きます。一度書いておけば、Claudeは毎回このファイルを読んだ上でFMデータと照合してリストを生成します。

📄 hotlead-rules.md
# ホットリード判定ルール
## 最優先(スコア 80以上)
- 未接触 14日以上 かつ 過去受注歴あり
- 紹介経由 × 税理士法人 × 初回接触
- リプレイスタイミング(受注から 3年以上
## 優先(スコア 60〜79)
- 未接触 14日以上(受注歴なし)
- 同業種で直近3ヶ月に受注実績ありのゾーン
## 除外条件
- 過去にクレームフラグがある顧客
- 接触拒否の記録があるもの

💡 このMDを更新するだけで、全員のアタック基準が即座に統一されます。

  • 1

    「ホットリードでアタックリストを作って」とClaudeに伝えるだけ

    Claudeがhotlead-rules.mdを自動で読み込み、書いてあるルールを理解した上でFMデータと照合します。プロンプトに細かい条件を書く必要はありません。

  • 2

    MDのルールとFMデータを照合してスコアリング

    「なぜこの顧客がホットなのか」まで根拠付きで出力されます。今まで気づかなかったパターンもClaudeが発見します。

  • 3

    朝出社したらChatworkにリストが届いている

    夜間バッチで自動生成。担当者はすぐアタックを開始できます。毎日リストを作る作業がゼロになります。

  • 4

    基準を変えたいときはMDを更新するだけ

    「来月からこのゾーンも優先したい」→MDに1行追記するだけ。翌日から全員の基準に反映されます。属人化しません。

💡

こうなる

リスト作成に費やしていた時間がゼロに。営業は「アタックすること」だけに集中できます。人数が多いほど、リストの精度が売上に直結します。

DEMO — バッチ処理 & Chatwork通知のイメージ
🗂️ FM読み込み
📄 MDルール参照
🤖 照合・判定
✅ 完了
💬 Chatwork — n8n通知BOT
今朝 06:30 に自動送信
おはようございます!
本日のアタックリスト(上位18件)が完成しました。
FMデータ × 受注パターン分析でスコアリングしています。
1
田中税理士法人
スコア 94
2
山田会計事務所
スコア 89
3
鈴木中小企業診断士
スコア 81
4
佐藤建設株式会社
スコア 76
… 残り 14件 はスプレッドシートで確認 →
📊 架電データ分析

架電履歴から受注パターンを発見する

Biztelの通話データがFMに蓄積されれば、Claudeが分析して営業戦略に直結するインサイトを出します。

現状の課題: Biztelの通話内容を手動で文字起こし→Claudeに貼り付けて分析。専用PCで24時間かけて処理しており、FMとの連携もない状態。
  • 1

    Biztel × AmiVoiceで自動文字起こし(連携後)

    電話が終わると自動で文字起こしされ、FMの該当レコードに蓄積。手作業の文字起こしが完全になくなります。

  • 2

    「先週の架電を分析して」とClaudeに一言

    FMに蓄積されたトーク履歴を直接参照。接触率・アポ率・反応の多い時間帯・業種トレンドをまとめて集計します。

  • 3

    受注につながったトークパターンを抽出

    「このゾーンの顧客が取りやすい」「こういう話し方で反応が良い」など、これまで人が感覚で持っていたノウハウをデータで可視化します。

  • 4

    分析結果をそのまま営業会議で共有

    Claudeが出した分析レポートを全員に展開。「今週はこのゾーンを狙う」という意思決定がデータベースで行えます。

💡

こうなる

手作業でデータを引っこ抜いてClaudeに貼り付ける作業がゼロに。FMに蓄積されたデータがそのまま営業戦略に直結します。

DEMO — 架電データ分析のイメージ
Claude Desktop — FileMaker MCP接続中 🟢
BZ
先週の架電データを分析して、受注につながりやすいパターンを教えて
▶ 分析を実行 を押してください
🔍 顧客データ検索

FMを開かずに会話で全情報を引き出す

「〇〇さんどんな顧客だっけ?」をチャット一言で解決。架電中でも即座に確認できます。

  • 1

    顧客名・条件を自然な言葉で入力

    「山田税理士事務所の状況は?」「建設業で未接触30日以上の顧客は?」など、FMの検索画面を使わずに聞けます。

  • 2

    過去の架電履歴・対応メモも含めて回答

    受注歴・トーク履歴・特記事項をまとめて表示。「前回何を話したか」も一緒に確認できます。

  • 3

    「この顧客、今アタックすべき?」もAIが判断

    過去パターンと照合して「受注確度が高い理由」「注意すべきポイント」を回答します。

💡

こうなる

FMで条件を絞り込んでExcelに貼り直す作業がなくなります。自然な会話でデータを引き出し、その場で判断できます。

DEMO — 顧客データ検索のイメージ

アタックスコア