企業の現場にある課題を
AIで“使える仕組み”に変える会社です。
AIを活用したBtoB向けプロダクトを 企画・開発しています
AIを入れることがゴールではありません。
現場で使われ 判断を助けて はじめて事業は動く。
でも実際は こんな声が残っています。
大事なのは 導入そのものじゃない。
人の判断を助ける形で 現場に組み込むこと。
私たちはAIプロダクトを 自分たちで企画し 開発します。
属人化した知識や業務を 現場で続く仕組みに変える。
業務、顧客、営業活動、情報の流れを理解し、本当に解くべき課題を特定します。
AIで解決すべき作業と、人が担うべき判断を切り分けます。
複雑な操作や過剰な機能を避け、現場で使い続けられる形に落とし込みます。
AIを導入するのではない。
AIが自然に使われる仕組みをつくる。
案件は、2回目、3回目の接点から生まれる。
だから私たちは、案件ではなく「関係」を管理します。
Relation Logは、法人営業・パートナーセールスにおける「案件になる前の関係」を記録し、次の行動に変えるSaaSです。営業担当者の記憶や個人のメモに埋もれていた情報を、組織の資産に変えます。
商談メモから会社・人物・接点・案件・タスクまで、AIが連鎖して登録します。
相関図を手作業で作ることなく、登録情報から関係性を図式化します。
接点が途絶えた会社を自動で検出します。点数ではなく、最終接点からの日数という事実で示します。
この思想は、製品にも反映されています。たとえばRelation Logでは、受注確度をAIが勝手に変更することはありません。最後に判断するのは、いつも人です。
Relation＝関係Base＝土台
会社と会社。人と人。過去の情報と、これからの判断。
そのあいだをつなぎ直して、次の一歩に変える会社でありたい。
関係（Relation）を、事業の土台（Base）に。
だから、リレーションベースです。
最初のプロダクト Relation Log も、営業の現場でこぼれ落ちていく「つながり」を
組織の資産に変えるところから始めました。
案件は、最初の商談だけで生まれるとは限りません。2回目、3回目の接点や、過去の紹介、何気ない情報交換から生まれることが多くあります。
以前会った企業。紹介を受けた担当者。協業の可能性を話したパートナー。こうした情報は営業担当者の記憶に蓄積され、退職や異動とともに失われていきます。
AIが急速に進化する中で、人が持つ経験や関係性を、もっと有効に活用できるのではないか。その考えから、リレーションベースとRelation Logの開発が始まりました。
私たちはこれまで、MSP・Web制作会社・SIerとのパートナー営業を長年担当し、数多くの協業を築いてきました。その経験から確信しているのは、売上を最後に動かすのは案件ではなく、人との「関係」だということです。
リレーションベース 創業者より
代表取締役（就任予定） 設楽 義朗
