Sales Retriever、独自特許で大手企業のキーパーソンリサーチにおいてOpenAI最新モデルの6倍の性能を実現

大手企業開拓支援AIを提供するSales Retriever株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役：松本 成行、以下「Sales Retriever」）は、取得済みの特許技術(特開 2026-52570)を用いて大手企業特化のキーパーソンリサーチにおいてOpenAI最新モデルと比較して6倍の性能を実現したことをお知らせいたします。

特許取得の背景 大手企業向けの営業活動では、対象企業の組織構造を正確に把握し、適切な部署やキーパーソンを特定することが重要です。一方で、大手企業はグループ会社、子会社、関連会社を含めて組織が複雑であり、部署名や役職名も企業ごとに異なるため、正確な担当者情報を継続的に把握することは容易ではありません。 近年は生成AIやWeb検索を活用した企業リサーチが広がっていますが、一般的なAIリサーチでは、同名・類似名の企業、親会社・子会社・関連会社の情報が混在するケースがあります。また、根拠となる引用元が十分でない情報が含まれたり、複数企業・複数部署を一括で調査した際に、抽出精度や網羅性が低下することも課題となっていました。 Sales Retrieverは、これらの課題を解決するため、対象企業、部署名、役職、人物名、根拠ソースを組み合わせて評価し、営業活動に利用可能な担当者情報を抽出する部署リサーチ技術を開発しました。

最新AIモデルと比較した検証結果について 本検証では、人事部、情報システム部、総務部、営業部、生産企画部を対象に、1社、5社、10社、20社の各規模で5回ずつ実行。Sales Retrieverと代表的な最新モデルであるGPT5.5、Gemini 3.5 Flash、Claude Opus 4.6の4つの方式で「正しく抽出できた担当者数」「正答率」「実行時間」で比較を行いました。 すべての項目においてSales Retrieverが一般的なAIモデルと比較し、優位な数値が確認できました。20社同時のリサーチの場合、Sales Retrieverは一般のモデルで最も正答数が多いGPT5.5と比較して6.1倍の正答数を抽出できています。 また、他モデルでは複数社同時にリサーチすると著しく性能が劣化するのに対して、Sales Retrieverではいずれも90％以上と高い精度を維持しています。 抽出時間に関しては、企業数が増えても概ね60秒付近で完了しており、GPT5.5のモデルと比較して1/5に抑えられています。