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title: "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 | Sales Retriever"
url: "https://www.sales-retriever.jp/news/20260523"
description: "複数社の一括リサーチにおいてGPT5.5と比較して最大6倍のキーパーソン抽出数を1/5の実行時間で実現"
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お知らせ 2026/05/23

# 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

![](https://www.sales-retriever.jp/assets/migrated/news-20260523-keyperson-research.jpg)

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。本技術により、**別会社情報の混入や根拠不足の抽出を抑制**しながら、複数社・複数部署を並列にリサーチする場合でも、**高い精度と安定性を維持**することを目指しています。

特許技術(特開 2026-52570)

## 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。

### AIが正しくリサーチを行い抽出できた担当者数

その企業に所属している・別企業ではない・引用が明記されている・役職名前が正しく抽出できている人物の数を各モデルで比較した結果となります。

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。

Sales Retrieverは複数社を同時にリサーチしても性能が劣化しないのも特徴であり、複数社を同時にリサーチしても比例して人数が増えています。

一方、それ以外のモデルでは複数社をまとめてリサーチすると著しく性能が劣化することが確認できました。

これは一般のモデルでは一度のリサーチにおいて企業ごとに判定するのが難しく、引用が不足してしまったり、別会社として判定しまったりすることが原因です。

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**を抽出ができています。

![AIが誤りなく正しく抽出できた担当者数、数値が高いほど望ましい値](https://www.sales-retriever.jp/assets/migrated/news-20260523-extraction-count-chart.jpg)

AIが誤りなく正しく抽出できた担当者数、数値が高いほど望ましい値

![AIが誤りなく正しく抽出できた担当者数(表の数字は中央値)](https://www.sales-retriever.jp/assets/migrated/news-20260523-extraction-count-table.jpg)

AIが誤りなく正しく抽出できた担当者数(表の数字は中央値)

### AIが抽出した担当者の正答率

AIが抽出した担当者のうち、別企業ではない・引用が明記されている・役職名前が正しく抽出できている割合を示した結果となっております。

こちらの値でもほぼ全ての値でSales Retrieverが優位な結果を示しており、他最新モデルと比較しても、最も多く正確に抽出できている方式であるということが確認ができました。

また先程の抽出数でもあったように、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**と高い数値を示しています。

![AIが抽出した担当者が正解だった割合、数値が高いほど望ましい値](https://www.sales-retriever.jp/assets/migrated/news-20260523-accuracy-chart.jpg)

AIが抽出した担当者が正解だった割合、数値が高いほど望ましい値

![AIが抽出した担当者が正解だった割合(表の数字は中央値)](https://www.sales-retriever.jp/assets/migrated/news-20260523-accuracy-table.jpg)

AIが抽出した担当者が正解だった割合(表の数字は中央値)

### 抽出にかかった実行時間の比較

上記の検証において、AIが抽出した**実行時間**における比較が以下となります。

リサーチにおいて、基本的に時間を膨大にかければ抽出数や精度は上がりますが、実業務において待ち時間がボトルネックとなってしまうことがあります。

Sales Retrieverでは複数社を同時にリサーチできる基盤を整えているため企業数が増えても**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**にまで抑えられています。

![AI抽出にかかった実行時間、数値が低いほど望ましい値](https://www.sales-retriever.jp/assets/migrated/news-20260523-runtime-chart.jpg)

AI抽出にかかった実行時間、数値が低いほど望ましい値

![AI抽出にかかった実行時間(表の数字は中央値)](https://www.sales-retriever.jp/assets/migrated/news-20260523-runtime-table.jpg)

AI抽出にかかった実行時間(表の数字は中央値)

## 大手企業開拓支援AI「Sales Retriever」の概要

![Sales Retrieverの画面デモ](https://www.sales-retriever.jp/assets/migrated/news-20260523-product-demo.gif)

「Sales Retriever」は、大手企業開拓に特化した部署/人物DBに加え、ターゲット企業のキーパーソンの連絡先や企業課題をリサーチして、課題仮説や提案ドラフトを作成するAIサービスとなっています。

独自に構築したDBをベースとしたリサーチAIによりハルシネーションを大幅に抑えた自社オリジナルの組織攻略図と提案ドラフトを構築することが可能です。

導入企業は、「Sales Retriever」による質の高い企業攻略情報を基に大手企業との**商談数を大幅に向上**しています。Sales Retriever株式会社は、法人営業領域のDX推進を通じて、日本企業が抱える課題解決に貢献してまいります。

## Sales Retriever株式会社

代表者：代表取締役 松本 成行

本社所在地：東京都千代田区神田和泉町1番地6-16ヤマトビル405

事業内容：営業向け業務支援AIの提供

URL：https://www.sales-retriever.jp/

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