Defaultで振り分けを誤る原因と対策｜AI調査の根拠と戻し方

「問い合わせが来ても、誰が対応するかで半日止まってしまう」「AIに相手の会社を調べさせて、自動で担当を決められないのか」——問い合わせの件数が増えてきたBtoBの会社で、マーケと営業の間から上がる声です。Default は、問い合わせフォームの受付から相手企業の調査、担当者への振り分け、商談の日程調整までを一つの流れにつなぐ海外のツールで、2026年秋にはAIの調査エージェントや外部のAIから操作する仕組みも加わりました。ただ、振り分けが速くなるほど、間違った振り分けも速く、静かに広がります。この記事では、Default が何をするツールかを押さえたうえで、AIの企業調査に振り分けを任せたときに崩れる原因と、その対策を、社内導入の判断に必要な順に整理します。

Default は、問い合わせの受付から振り分け・日程調整までを一本でつなぐ基盤

Default は、BtoBの営業とマーケ向けに、問い合わせの処理を一続きにする基盤です。公式サイトは自らを「ワークフローの管理、記録の補完、リードの振り分け、商談の日程調整を一つで行う基盤」と説明しています。資料請求やデモ依頼のフォームが送信されると、相手企業の情報を外部の提供元から補い、見込みを判定し、担当者に割り当て、その場で商談の予約画面を出すまでが自動で進みます。

公式サイトのトップでは、見込みの判定を担うエージェントが、企業規模・業種・担当地域など14の条件に照らして問い合わせを確かめる例が示されています。振り分けは担当地域や顧客区分ごとに組め、順番に回す割り当て、空き時間や直近の割り当てからの経過時間、休暇の予定を考慮した割り当てなどを選べます。連携先として Salesforce、HubSpot、Slack、Zoom、Gong などが並び、Salesforce と HubSpot とは双方向に同期すると案内しています。

会社としては、代表者が書いた「Default 2.0」の発表で、米国のベンチャーキャピタル 8VC が主導する400万ドルの追加調達を公表しています。同じ発表では、振り分けの判断を400ミリ秒未満で行うと自社の計測値として示しています。日本語の紹介はまだ少なく、国内の販売代理店も確認できませんでした。導入するなら、英語の契約と英語の窓口でのやり取りが前提になります。

2026年秋の更新：調査エージェント、MCP、担当ルールの共通化

公式の更新履歴を見ると、2026年9月から10月にかけて更新が続いています。9月21日には、フォームの送信やCRMの更新など複数の入口を一つの流れで受ける仕組み、9月24日には、サイトのチャットボットに見込みの判定条件と空き時間を渡して日程調整を始めさせる仕組み、9月30日には、散らばった振り分けの条件を一つの部品にまとめ、全体に一括で反映させる仕組みが加わりました。

10月2日には、外部の調査用AIを使うWeb調査のエージェントを、ワークフローの画面から直接置けるようになりました。公式の説明では、見込み度の点数付け、商談の準備、求人情報の収集といった用途が挙げられています。10月7日には「Default MCP」が公開され、外部のAIエージェントから、ワークフロー・振り分け・日程調整・データの手入れにかかわる60を超える操作を読み書きできると説明されています。

さらに10月9日には Gmail や Salesforce、HubSpot の画面の横から振り分けと予約ができる Chrome の拡張機能、10月16日には Okta や Entra などの認証基盤からメンバーを追加・削除できる仕組みが加わっています。終了や新規受付の停止の告知はなく、直近まで機能追加が続いている製品だと確認できます。逆に言えば、仕様の変化が速い製品でもあり、試行中に挙動が変わる前提で、記録の残し方を決めておく必要があります。

課題：AIに振り分けを任せた会社で起きる三つの崩れ

問い合わせの振り分けをAIの調査と自動の条件に任せると、運用はおおむね同じ形で崩れていきます。一つ目は誤振り分けに誰も気づかないことです。大企業の問い合わせが中小企業向けの担当に届いても、担当者は「たまたま大きな会社が来た」と受け止め、振り分けの条件や調査結果の誤りとして報告されません。誤りが記録に残らないため、同じ誤りが毎週繰り返されます。

二つ目は除外の誤りです。見込みの判定で「対象外」とされた問い合わせは、営業の目に触れないまま、自動の返信だけで終わります。Default の発表文も、CRMや情報の補完の項目が欠けていると、条件による振り分けが誤った担当に回したり、誤って対象外にしたりしうると自ら書いています。三つ目は理由を説明できないことで、営業から「なぜこれが自分に来たのか」と聞かれても、マーケ側が答えられません。

• AIの調査で付いた企業規模や業種を、確かめずにそのまま振り分けの条件に使う
• 見込みの判定で対象外とした問い合わせを、人が一度も見ない設定にしておく
• 担当が違うと気づいた営業が、記録を残さずに個別に転送して済ませる
• 問い合わせ者の情報がどの提供元に送られるかを、法務に説明しないまま本番に出す

以下では、これらがなぜ起きるのかを原因ごとに分け、それぞれの対策を示します。日程調整の段取りそのものや、フォームをどこに置くかといった一般論は別の記事で扱っているため、ここでは Default のようにAIの調査と自動の振り分けを一体で使う場合の判断に絞ります。

原因1：振り分けの材料は、外部の名簿とAIの調査で補われている

問い合わせフォームで相手が書くのは、氏名、メールアドレス、会社名、自由記述くらいです。担当地域や企業規模で振り分けるには、足りない情報を外から補う必要があります。Default は、複数の提供元を順番に当てて情報を補う「段階的な補完」を備え、公式サイトでは補完1回につき最大4クレジットを使う例が示されています。補完した値には出所を付け、検証も行うと説明しています。

さらに10月からは、外部の調査用AIが相手企業のWebサイトや公開情報を調べ、その結果を点数付けや商談準備に使えるようになりました。ここで押さえておくべきは、振り分けの材料の多くが、相手が名乗った情報ではなく、第三者の名簿とAIの推定から来ているという点です。名簿が古ければ合併前の社名や旧い従業員数が入り、AIの調査が別の同名企業を拾えば、業種も規模も別の会社のものになります。

つまり、振り分けの条件をどれだけ丁寧に作っても、入ってくる材料が外れていれば結果は外れます。社内で仕組みを説明するときは「AIが担当を決める」ではなく「外部の名簿とAIの調査で補った情報を、人が決めた条件に当てはめる」と言い方を統一しておくと、誤りが起きたときにどこを見ればよいかの議論がぶれません。

原因2：日本の会社名と問い合わせは、海外の名簿で引きにくい

Default が連携先として示している情報の提供元は、主に海外の企業や人物の名簿です。日本の会社を対象にした精度の公表値は見当たりませんでした。日本の問い合わせでは、会社名の表記が「株式会社」の前後や英字表記で揺れ、同じ会社が別の会社として扱われたり、名簿の英字の社名と照合できなかったりする場面が想定されます。国内の中堅企業ほど海外の名簿に載っていない可能性も考えておく必要があります。

また、日本のBtoBの問い合わせでは、個人のフリーメールや携帯電話のメールから送られてくるものが一定数あります。メールのドメインから会社を引く仕組みは、この場合ほとんど働きません。グループ会社の共通ドメインを使っている会社では、親会社の情報が付いてしまうこともあります。どれも Default 固有の欠点ではなく、海外の名簿に頼る補完の構造から来る問題です。

このため、Default を試すときは、補完の「付いた割合」と「正しく付いた割合」を分けて測ることが欠かせません。公表値や他社事例の数字を社内の期待値として報告する前に、自社に実際に来た日本の問い合わせで何割に情報が付き、そのうち何割が正しかったかを、試行の最初の数週間で確かめます。

原因3：AIの調査結果が、根拠なしで条件分岐に入る

AIの調査エージェントは、相手企業のサイトや公開情報を読み、「この会社はおそらく製造業で、従業員は千人規模」といった要約や点数を返します。問題は、この要約や点数がどの情報源の、どの記述から導かれたのかが残らないまま、振り分けの条件に入ってしまうことです。点数だけが残ると、後から見て正しかったのかどうかを誰も確かめられません。

Default の振り分けの記録そのものは丁寧に作られています。公式ブログでは、割り当ての記録に、誰が選ばれたか、どの版の方針が動いたか、ほかに誰が候補だったか、なぜ除外されたかが残ると説明しています。ただしこれは「どの条件で誰に回したか」の記録であって、AIの調査が何を根拠にその値を出したかまでは、自分で残す設計にしないと残りません。

AIに見込みの判定まで任せる場合はなおさらです。生成AIは、根拠が弱くてももっともらしい要約を返します。調査結果をそのまま「対象外」の判定に使うと、本来は有望な問い合わせが、AIの読み違いで営業の目に触れずに消えていきます。AIの答えには根拠を書かせ、根拠のない値は分岐に使わない、という線を最初に引いておく必要があります。

原因4：問い合わせ者の個人情報が、複数の提供元を通る

問い合わせフォームに入力された氏名、メールアドレス、電話番号、自由記述は、Default の中だけで完結しません。情報の補完では、メールアドレスや会社名が外部の名簿の提供元に照会として送られ、AIの調査では会社名や問い合わせの内容が外部の調査用AIに渡る可能性があります。日程調整ではカレンダー、通知では Slack、記録ではCRMと、一件の問い合わせが複数の事業者を通って流れていきます。

Default は、匿名のサイト訪問者を会社単位・個人単位で推定する提供元の組み込みも案内しています。料金ページでは、訪問者を特定すると1人あたり3クレジットを消費すると示されています。問い合わせ前の閲覧履歴と、問い合わせで名乗った情報が結び付けば、自社が持つ個人情報の範囲は、フォームに書かれた内容よりも広くなります。

公式サイトでは、SOC2のタイプ2への準拠を示し、プライバシーポリシーと再委託先の一覧へのリンクを置いています。ただし、どの提供元にどの項目が渡るか、AIの提供元が入力を学習に使うかは、使う機能の組み合わせで変わるため、契約前に自社の構成で一覧にしてもらう必要があります。公開情報だけでは、日本の会社が自社の構成で確かめたい粒度までは分かりませんでした。

• 個人情報保護法では、取得した個人情報の利用目的を本人に通知するか公表すること（第21条）、取り扱いを委託する場合の委託先の監督（第25条）、外国にある第三者への提供の規律（第28条）などが関わります
• どの条文がどう当てはまるかはデータの流れの細部で変わるため、最終的な判断は法務部門や顧問弁護士に委ねてください

対策1：AIに任せるのは「調べる」まで、「決める」は条件で

最初に決めるのは、AIの役割の線です。おすすめは、AIの調査は相手企業の情報を補う材料にとどめ、担当者を決めるのは人が書いた条件にする形です。担当地域、企業規模、業種、既存顧客かどうかといった条件は、営業部門と合意した文章として残し、Default の振り分けの部品に落とし込みます。AIは条件を作らず、条件に入れる値の候補を出す役に限ります。

AIの調査結果を条件に使う場合も、使い方に段階を付けます。たとえば企業規模なら、相手がフォームで答えた値を第一に、CRMに既にある値を第二に、外部の名簿の値を第三に、AIの推定値は最後に使う、と優先順位を決めておきます。Default の補完は、複数の値が重なったときに優先度の高いほうを採る設定ができると説明しているため、相手が名乗った値を最優先にする並びを最初に組んでおくのが安全です。

見込みの判定で「対象外」とする条件は、特に慎重に扱います。対象外の問い合わせは自動で捨てず、少なくとも試行の期間中は、マーケ側の担当者が日次で一覧を見る運用にします。対象外にしてよいのは、競合他社からの調査目的の問い合わせ、明らかないたずら、採用の応募の誤送信など、間違えても失うものが小さい類型から始めます。

対策2：調べた根拠を、振り分けの記録と一緒に残す

AIの調査を振り分けの材料に使うなら、結果の値だけでなく、その根拠を必ず残します。具体的には、AIに返させる項目を「判定した値」「その値を読み取った情報源の場所」「確からしさの自己評価」「判断できなかった項目」の四つに固定し、CRMのリードの記録に専用の欄を作って書き込ませます。根拠の欄が空の値は、振り分けの条件に使わないと決めておきます。

Default の割り当ての記録は、どの版の方針が動き、誰が候補になり、誰がなぜ除外されたかを残せます。ここに、AIの調査結果と根拠の欄を並べて見られるようにしておけば、誤振り分けが起きたときに「条件が間違っていたのか」「材料が間違っていたのか」を切り分けられます。切り分けられない記録は、残していないのと同じだと考えてください。

記録の保存期間も決めておきます。AIの調査結果には、相手企業の担当者の役職や経歴など、個人に関わる情報が混ざることがあります。根拠として残す情報は企業単位の公開情報に限り、個人の経歴の要約はCRMに書き込ませない、という指示をAIへの指示文とワークフローの両方に入れておくと、後で消す範囲が小さく済みます。

対策3：誤振り分けの戻し方を、先に手順にする

誤振り分けは必ず起きます。大事なのは、起きたときに営業が迷わず戻せることと、戻した事実が記録に残ることです。Default の公式サイトは、エージェントの操作が記録され、数秒で元に戻せると説明しています。ただ、仕組みとして戻せることと、現場が戻す手順を知っていることは別です。戻し方は導入前に手順書にしておきます。

手順は単純なほうが守られます。担当が違うと気づいた営業は、個別に転送せず、決めた方法で「振り分け違い」と報告する。報告を受けたマーケ側の担当者が、割り当ての記録とAIの調査の根拠を見て原因を「条件」「材料」「相手の記入」のどれかに分類し、正しい担当に付け替える。付け替えた後、相手への最初の連絡が遅れていないかを確かめる。この三段で十分です。

週に一度は、報告された誤振り分けを集計し、原因の内訳を見ます。「材料」の誤りが多ければ補完の提供元やAIの指示文を見直し、「条件」の誤りが多ければ営業と条件を話し合い直します。Default は条件を一つの部品にまとめて全体へ一括で反映できるため、直した条件は版として残し、いつから変えたかを記録する運用にしておくと、前後の比較ができます。

見落とされやすいのが、担当者の側の変化による誤振り分けです。退職や異動をした営業が振り分けの対象に残っていれば、問い合わせは誰も見ない受け皿に届きます。Default は10月の更新で、Okta や Entra などの認証基盤からメンバーを追加・削除できる仕組みを加え、休暇の予定がある担当者を外す割り当ても用意しています。人事の異動の連絡と、振り分けの対象の見直しを同じ手順に入れておくと、この種の誤りは大きく減らせます。

対策4：データの流れを図にして、法務と公表文を決める

法務部門に相談するときは、「このツールを使ってよいか」という漠然とした問いではなく、問い合わせ一件のデータがどこを通るかを表にして持ち込むと判断が早くなります。次の表は、確かめる項目ごとに、提供会社に聞くことと社内で決めることを整理したものです。

確かめる項目	提供会社に聞くこと	社内で決めること
フォームの入力	どの項目を保存し、どこの国で保管するか	自由記述に機微な情報を書かせない注意書き
情報の補完	照会で外部の名簿の提供元に送る項目と、提供元の所在国	補完を使う項目と、使わない項目
AIの調査	調査用AIに渡す内容と、入力を学習に使うかどうか	調査させる範囲と、個人の経歴を書かせない指示
訪問者の特定	会社単位と個人単位の特定を個別に止められるか	個人単位の特定を使うかどうか
解約と削除	解約時のデータ削除の手順と期限	やめるときに社内側で消す記録

この表を埋めた結果をもとに、プライバシーポリシーの利用目的の書き方を見直します。問い合わせ者の情報を、担当者の割り当てや商談の準備のために外部の事業者へ送り、公開情報と照らして企業の情報を補うことを、訪問者が読める言葉で示しておくのが基本です。外国の事業者に送る場合の本人への情報提供をどうするかも、あわせて決めます。

個人単位の訪問者特定は、問い合わせの振り分けに必須の機能ではありません。導入の初期は会社単位までにとどめ、個人単位は法務の判断が出るまで使わないのが現実的な線です。止めた場合に料金や他の機能がどう変わるかは、公開情報からは確認できなかったため、契約前に書面で確かめておきます。

外部のAIからMCPでつなぐときの権限

Default MCP は、ClaudeやChatGPTのような外部のAIエージェントから、Default の操作を呼び出す入口です。公式ブログの説明では当初、ワークフローの実行履歴や振り分けの記録、割り当ての理由を読める読み取り専用の調査用の道具として紹介され、既存の権限を尊重するとされていました。一方、10月7日の更新履歴では、60を超える操作の読み書きができると説明されています。

読み取りと書き込みでは、社内で負う責任がまったく違います。読み取りなら「なぜこの問い合わせはこの担当に回ったのか」をAIに調べさせる使い方で、誤っても実害は小さく済みます。書き込みまで許すと、AIエージェントが振り分けの条件を書き換えたり、ワークフローを起動したり、情報の補完を一括で走らせたりできることになり、一度の誤った指示で、多くの問い合わせの担当が入れ替わる可能性が出てきます。

試行の段階では、外部のAIからの接続は読み取りに限り、書き込みはDefault の画面から人が行う運用にします。書き込みを許す場合は、使う人を絞り、AIが行った変更を週ごとに操作の記録で点検します。Default は、キューや方針、メンバー、設定、クレジットへの変更を全体の操作記録に残すと説明しているため、AIによる変更と人による変更を見分けられるかを試行の中で確かめておきます。

費用の増え方：席・補完のクレジット・実行回数

公式の料金ページでは、年額の料金帯が二つ示されています。標準の料金帯が年1万2千ドルで、補完のクレジットが年2万4千、ワークフローの実行が年20万回含まれます。上位の料金帯は年2万5千ドルで、クレジットが6万、実行が60万回に増え、専任の支援や移行の支援が付きます。これに加えて、利用者の席の費用がかかります。

席は、振り分けと日程調整の両方を使う営業向けが1人あたり年540ドル、日程調整だけを使う人が年240ドルです。補完のクレジットは1回の照会で1クレジットを使い、段階的な補完を一通り回すと通常6クレジット以上になると説明されています。追加のクレジットは1つ10セントで、訪問者の特定は1人あたり3クレジットです。実行回数は契約期間内で繰り越せるとしています。

費用が増えるのは、問い合わせの件数が増えたとき、補完の段数を増やしたとき、訪問者の特定を広げたとき、商談に同席する営業を席に加えたときです。比べる物差しは年額ではなく、正しく振り分けられた問い合わせ1件あたりの費用です。日本の問い合わせで補完の当たりが悪ければ、使ったクレジットに対して得られる情報が少なくなるため、試行の段階でクレジットの消費と正しく付いた割合を並べて記録します。

試行の設計と、やめ方

試行は範囲を絞り、判断の時期を最初に決めておきます。次の4段階が一つの目安です。

やめるときに困らないよう、振り分けの条件は Default の中だけでなく、社内の文書としても持っておきます。条件をツールの中にしか持たない状態でやめると、何を基準に振り分けていたのかが分からなくなります。解約時には、補完した値をCRMに残すか消すか、AIの調査結果の欄をどう扱うかを決め、提供会社にはデータ削除の完了を書面で確かめます。

よくある質問

AIの調査で付いた企業規模は、どこまで信じてよいですか

相手がフォームで答えた値やCRMの既存の値より優先して使うべきではありません。根拠の情報源が残っていて、人が見て妥当だと判断できる値だけを、振り分けの材料に使います。日本の会社では海外の名簿に載っていないことも多いため、試行で正しく付いた割合を測ってから判断してください。

対象外と判定された問い合わせは、自動で断ってよいですか

試行の間は自動で断らず、人が一覧で確かめる運用をおすすめします。AIの判定は根拠が弱くても結論を出すため、有望な問い合わせが漏れても気づけません。自動で処理してよいのは、競合の調査やいたずらなど、間違えても失うものが小さい類型に限ります。

日本語のフォームでも使えますか

フォームや予約画面を日本語で表示できるかどうか、日本の祝日や時差をどう扱うかは、公開情報からは十分に確認できませんでした。契約前のデモで、日本語のフォームと日本の営業の予定表を使った動作を確かめるのが確実です。問い合わせの記入内容をAIが日本語で正しく読めるかも、同じ場で試しておきます。

まとめ

Default は、問い合わせの受付から振り分け・日程調整までを一本でつなぎ、2026年秋にはAIの調査エージェントと外部のAIからの操作の入口も加わった、更新の速い製品です。導入で崩れやすいのは、外部の名簿とAIの推定で補った材料が外れたとき、誤振り分けや誤った除外に誰も気づかないことです。AIに任せるのは調べるところまでにして、担当を決めるのは人が書いた条件に残す。調べた根拠を割り当ての記録と並べて残し、誤振り分けを戻す手順と、問い合わせ者の情報の流れを先に決める。この順で試せば、速さと説明のつく振り分けを両立させられます。

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