AI売上予測（パイプライン予測）比較2026｜Clari・Aviso・BoostUp・Gong Forecast・Salesforce Einstein Forecastingで「商談の確度を見える化し、売上の着地を早めに正確に読む」を実現する

2026年、売上の見通しは「勘と表計算で読む」「着地が直前まで分からない」からAIで「商談の確度を見える化し、売上の着地を早めに正確に読む」へ

2026年でも、多くの会社は売上の見通しに苦しんでいます。営業の数が増えるほど、それぞれの商談がどこまで進んでいるか、本当に決まりそうかが、担当者の感覚や表計算の入力に散らばりがちです。会議のたびに各担当へ確認し、数字を集め直し、それでも月末や四半期末の着地が直前まで読めない、ということが起こります。従来の進め方では、「商談の確度が分かりにくい」「予測の根拠が担当者ごとにバラバラ」「着地が直前まで読めない」といった詰まりが起きます。とくに商談や担当が増えるほど、集計とすり合わせで時間が取られます。どれも見込み違いや対応の遅れにつながり、現場と経営の両方に負担を残す原因になります。

この課題に答えるのがAI売上予測（パイプライン予測、商談の進み具合や過去の傾向から売上の着地を読む進め方）です。商談の確度を見える化し、売上の着地を早めに正確に読む仕組みで、バラバラだった商談ごとの情報を一つの見通せる状態にそろえてくれます。さらに2026年では、過去の傾向から決まりやすさを示し、危ない商談や止まっている案件を見つけて知らせ、予測と実績のずれを早めに気づかせる動きが進んでいます。これにより、確認の手間と「着地が読めない」もどかしさを減らし、現場と経営の動きもそろえられます。本記事では代表的な5つ——Clari・Aviso・BoostUp・Gong Forecast・Salesforce Einstein Forecasting——を、予測の精度・商談の見える化・運用のしやすさ・料金の観点で比較します。

主要なAI売上予測（パイプライン予測）の比較

Clari｜パイプライン全体の見える化に強い、商談の動きをまとめて読みたいときに選びやすい

Clari（クラリ）は、商談の進み具合や動きをまとめて見える化し、売上の着地を読むことに力点を置く基盤です。パイプライン全体の見える化に強いのが特徴で、商談の動きをまとめて読みたい会社に向きます。パイプラインを一望したい組織に噛み合います。見える化の広さと着地の読みやすさを重く見るときの候補です。

強み：商談の進み具合をまとめて見やすい、止まっている案件を見つけやすい、予測と実績のずれに気づきやすい、過去の傾向から着地を読みやすい、現場と経営で同じ数字を見やすい、状況を見える化しやすい。

弱み：機能が広いぶん最初の設計や整理が要る、効果を出すには入力ルールづくりが前提になる、使いこなすには慣れが要る、既存のCRMとのつなぎ込みが要る、対応する機能や料金は事前確認が必要。

向いている用途：商談の動きをまとめて読みたい会社、パイプラインを一望したい組織、見える化の広さを重く見るケース、現場と経営をそろえたい企業、着地を早めに読みたいケース、読みやすさを判断材料にしたいケース。

Aviso｜予測の精度の追い込みに強い、数字の確からしさを重く見たいときに選びやすい

Aviso（アヴィソ）は、過去の傾向や商談の状態から、売上の着地をできるだけ正確に読むことに力点を置く基盤です。予測の精度の追い込みに強いのが特徴で、数字の確からしさを重く見たい会社に向きます。予測の精度を高めたい組織に噛み合います。予測の確からしさと根拠の示しやすさを重く見るときの候補です。

強み：過去の傾向から着地を読みやすい、予測の根拠を示しやすい、危ない商談を見つけやすい、予測と実績のずれに気づきやすい、状況を見える化しやすい、数字を土台に判断しやすい。

弱み：予測を活かすには入力やデータの整理が要る、効果を出すには運用ルールづくりが前提になる、使いこなすには慣れが要る、既存のCRMとのつなぎ込みが要る、対応する機能や料金は事前確認が必要。

向いている用途：数字の確からしさを重く見たい会社、予測の精度を重く見る組織、根拠の示しやすさを重く見るケース、着地を正確に読みたい企業、危ない商談を早めに見つけたいケース、予測の精度を判断材料にしたいケース。

BoostUp｜商談の確度の見極めに強い、案件ごとのリスクを読みたいときに選びやすい

BoostUp（ブーストアップ）は、商談ごとの進み具合や危なさを読み解き、確度を見極めることに力点を置く基盤です。商談の確度の見極めに強いのが特徴で、案件ごとのリスクを読みたい会社に向きます。案件ごとの危なさを見極めたい組織に噛み合います。確度の見極めやすさと案件の点検しやすさを重く見るときの候補です。

強み：商談ごとの確度を見極めやすい、危ない案件や止まっている案件を見つけやすい、商談の進み具合を点検しやすい、予測と実績のずれに気づきやすい、状況を見える化しやすい、現場と経営で同じ数字を見やすい。

弱み：確度の見極めには入力の整いが要る、効果を出すには運用ルールづくりが前提になる、使いこなすには慣れが要る、既存のCRMとのつなぎ込みが要る、対応する機能や料金は事前確認が必要。

向いている用途：案件ごとのリスクを読みたい会社、商談の確度の見極めを重く見る組織、危ない案件の見つけやすさを重く見るケース、商談を点検したい企業、確度を土台に対応を決めたいケース、見極めやすさを判断材料にしたいケース。

Gong Forecast｜会話の中身を踏まえた予測に強い、現場の実態を反映したいときに選びやすい

Gong Forecast（ゴング フォーキャスト）は、商談での会話ややり取りの中身も踏まえて、売上の着地を読むことに力点を置く機能です。会話の中身を踏まえた予測に強いのが特徴で、現場の実態を反映したい会社に向きます。やり取りの実態を予測に活かしたい組織に噛み合います。実態の反映しやすさと現場との結びつきを重く見るときの候補です。

強み：商談のやり取りの中身を踏まえやすい、現場の実態を予測に反映しやすい、危ない商談を見つけやすい、予測と実績のずれに気づきやすい、状況を見える化しやすい、現場と経営で同じ状況を見やすい。

弱み：会話の記録や連携の整えが前提になる、効果を出すには運用ルールづくりが要る、使いこなすには慣れが要る、既存のCRMとのつなぎ込みが要る、対応する機能や料金は事前確認が必要。

向いている用途：現場の実態を反映したい会社、会話の中身を踏まえた予測を重く見る組織、実態の反映しやすさを重く見るケース、やり取りを予測に活かしたい企業、危ない商談を早めに見つけたいケース、現場との結びつきを判断材料にしたいケース。

Salesforce Einstein Forecasting｜CRMとの一体運用に強い、いまの仕組みに乗せたいときに選びやすい

Salesforce Einstein Forecasting（セールスフォース アインシュタイン フォーキャスティング）は、CRMにたまった商談の情報を土台に、売上の着地を読むことに力点を置く機能です。CRMとの一体運用に強いのが特徴で、いまの仕組みに乗せたい会社に向きます。CRMの中で予測まで回したい組織に噛み合います。一体運用のしやすさとデータの活かしやすさを重く見るときの候補です。

強み：CRMの商談情報を土台に予測しやすい、いまの仕組みに乗せやすい、入力した情報を予測に活かしやすい、予測と実績のずれに気づきやすい、状況を見える化しやすい、現場と経営で同じ数字を見やすい。

弱み：効果を出すにはCRMの入力の整いが前提になる、運用ルールづくりが要る、使いこなすには慣れが要る、利用には対応する契約や設定の確認が要る、対応する機能や料金は事前確認が必要。

向いている用途：いまの仕組みに乗せたい会社、CRMとの一体運用を重く見る組織、データの活かしやすさを重く見るケース、CRMの中で予測まで回したい企業、入力した情報を予測に活かしたいケース、一体運用のしやすさを判断材料にしたいケース。

失敗しないAI売上予測（パイプライン予測）の選び方

選ぶときは、予測の精度・商談の見える化・運用のしやすさ・料金の4つで見極めると無理がありません。まず、過去の傾向や商談の状態から、売上の着地をどこまで正確に読めるかを確かめます。次に、商談の進み具合や危ない案件、止まっている案件をまとめて見える化できるかを見ます。さらに、いまのCRMや営業の進め方に無理なく乗せて運用できるかを確認します。最後に、利用する人数や使う機能に応じた料金の見通しを比べます。

パイプライン全体をまとめて読みたいならClari、予測の精度を追い込みたいならAviso、商談ごとの確度を見極めたいならBoostUp、会話の中身を踏まえたいならGong Forecast、いまのCRMに乗せたいならSalesforce Einstein Forecastingが候補になります。いきなり全チームへ広げず、まず一つのチームや一つの製品ラインから小さく始めると、つまずきにくくなります。

よくある質問（FAQ）

Q. AI売上予測を入れれば、着地は必ず当たるようになりますか？

必ず当たるわけではありません。AIは、過去の傾向から着地を読んだり、危ない商談や止まっている案件を見つけて知らせたり、予測と実績のずれに早めに気づかせたりして、確認の手間を減らします。ただし、入力した情報の正しさによって読みの精度は変わり、どこで人が直接動くかを決めるのは人の役目です。AIで見える化と気づきを支えつつ、最後の判断は現場と経営の担当が握る進め方が現実的です。

Q. 表計算で売上を集計する従来のやり方から乗り換える価値はありますか？

商談や担当がある程度あるなら、乗り換えを考える価値があります。表計算は手軽な一方、商談の確度が分かりにくく、集計やすり合わせに時間が取られ、着地が直前まで読めないことが起こりがちです。売上予測の基盤なら、商談の確度を見える化し、売上の着地を早めに正確に読みやすくなります。まずは一つのチームから始めて効果を確かめ、無理のない範囲で広げると安心です。

Q. 営業の数が少ない会社でも導入できますか？

導入できます。まず一つのチームから小さく取り組めば、専任の担当が薄くても始められます。いまのCRMに乗せたいならSalesforce Einstein Forecasting、パイプラインをまとめて読みたいならClariのように、自社の進め方に合った基盤から試す手もあります。料金や対応範囲、CRMとのつなぎ込みは人数や要件によって変わるため、最新の情報を確認しましょう。

まとめ｜商談の確度を見える化し、売上の着地を早めに正確に読む

AI売上予測（パイプライン予測）は、商談の確度を見える化し、売上の着地を早めに正確に読む土台です。パイプライン全体をまとめて読みたいならClari、予測の精度を追い込みたいならAviso、商談ごとの確度を見極めたいならBoostUp、会話の中身を踏まえたいならGong Forecast、いまのCRMに乗せたいならSalesforce Einstein Forecastingが候補になります。まずは一つのチームから、進め方を決めて小さく始めましょう。料金や対応範囲、CRMとのつなぎ込みや導入の進め方は必ず最新の情報をご確認ください。

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