贈答の提案をSendosoのAIに任せる？｜送る前の承認と予算の線

「商談が止まった相手に、気の利いた贈り物で再接触したい」「AIに贈る相手と品を選ばせて、取引先の規程や予算に引っかからないのか」——営業とマーケの部門で、贈答の仕組みを検討するときにそろって出てくる声です。前の声は効き目への期待で、後の声は送った後に何が起きるかへの心配です。ただ、問うべきはAIが良い品を選べるかどうかではありません。贈答は相手の会社の規程や法令に触れうる会社の行為なので、送る前の承認を誰が持ち、予算と送付のルールをどう決めるかが先です。この記事では、米国の贈答の送付基盤 Sendoso のAI機能を例に、提案をAIに任せるときに部門で決める線を整理します。

Sendoso は、営業とマーケの贈答をまとめて送る米国の基盤

Sendoso は、企業が見込み客・顧客・社員に贈り物を送る仕事を、まとめて引き受ける製品です。2026年10月時点の公式サイトは、贈り物、会社のロゴ入りの記念品、電子ギフト、オンラインの体験、郵送物、手書きの添え状を、まとまった数で送れる基盤だと説明しています。

特徴は、品の調達から保管・梱包・発送・返品までを、同社の物流の拠点が受け持つことです。送る側は、顧客管理やマーケティングの仕組みと連携した画面から相手と品を選び、発送は Sendoso に任せます。2026年6月の公式の発表では、50を超える営業・自動化・人事の道具と連携するとしています。

この仕組みにAIが加わり、2026年には、誰に何を送るかの提案、添え状の下書き、送付の実行の提案までをAIが受け持つようになりました。送る量と速さが上がるぶん、止める仕組みの重みが増すのが、この記事の出発点です。

なお、紙のダイレクトメールの発送を代行に任せるかどうかや、紙のDMが見直されている理由は別の記事で扱っています。本稿は、一人ひとりに選んだ贈答をAIが提案する場面に絞ります。

作っている会社と、国内でまだ知られていない理由

Sendoso は米国の会社で、2026年6月の公式の発表はサンフランシスコの日付で出されています。創業年や従業員数は公式の資料で確かめられなかったため、本稿では書きません。公式サイトの送付の総数も、ページの中で数字が食い違っていたため扱いません。

国内でまだ知られていない理由は、確かめた範囲で三つあります。一つ目は、画面と資料が英語だけで、日本語の案内が見当たらないことです。二つ目は、配送先を165か国以上としながら、日本への配送の条件や対象の品を公式の資料で名指しで確かめられないことです。

三つ目は、商習慣の違いです。米国の法人営業では、商談の前後に贈り物を送って会う約束を取る手法が一つの分野として定着しており、Sendoso はその需要に向けて作られています。日本には季節の贈答や手土産の文化がある一方で、見込み客に一人ずつ贈り物を送って商談を作る手法は、まだ一般的とはいえません。

したがって国内で検討するなら、日本の宛先に送れるか、送れるならどの品が対象で、配送の日数や関税がどうなるかを、最初に提供元へ確かめることになります。海外の拠点や外資系の営業部門で使う場合も、同じ確認から始めます。

2026年のAI機能と提供の状態

AI機能は、公式の更新情報に月ごとの日付つきで載っています。提供の状態や使える契約の段階が機能ごとに違うため、表に分けて整理します。

時期	機能	中身（公式で確かめた範囲）	提供の状態
2026年3月	Oso	キャンペーン・支出・送り手・反応について自然な文で質問できるAIエージェント。既存の権限に従う	管理者向けに公開。5月に送り手向けの送付も一般提供
2026年3月	Policy Center	贈り物の金額・個人のメールアドレスの扱い・品の種類・頻度などの送付ルールを一か所で決める	最上位の契約のみ
2026年4月	SmartMessage	相手の状況に合わせた添え状をAIが下書きする。口調の調整と作り直しができる	提供中（上位の契約）
2026年4月	Gong の商談記録からの推薦	顧客が商談で話した趣味や関心をもとに品を推薦する	一般提供（上位の契約）
2026年6月	Policy Center の新しいルール	受取人ごとに30日間の件数・金額の上限。顧客管理と連携したルールを平文で書くと、AIが条件に直す	最上位の契約のみ
2026年6月から10月	Sendoso MCP（外部のAIとの接続）	外部の Claude・ChatGPT などから、相手の調査・推薦・送付・効果の分析を対話で行う。10月にはキャンペーンも扱えるように	6月にベータ。8月の更新情報は一般提供と見出しを付けるが、機能ページは10月時点でもベータの案内

表で押さえておきたいのは、MCP の提供の状態が、公式の資料の中でも食い違っていることです。8月の更新情報は見出しで一般提供とうたう一方、同じ項の注記と機能ページはベータとしています。契約の前に、自社が使える段階と条件を書面で確かめてください。

また、AI機能の多くは上位の契約に限られ、送付ルールを決める Policy Center は最上位の契約だけです。止める仕組みが上位の契約にしか無いという点は、契約の段階を選ぶときの判断材料になります。

AI以外の更新にも、承認の線に関わるものがあります。2026年1月には、受け取りの申し込みを、顧客管理やマーケティングの仕組みの連絡先に当たるかどうかで自動で承認する設定が加わりました。2月には、営業のデータを集めて加工する Clay の中から推薦や送付を動かせるようになっています。人の承認を通らない経路がどこにあるかを、契約の前に一覧にしておきます。

AIが贈答を提案する仕組み

AIの提案は、大きく三つの材料から組み立てられます。公式の説明では、自社が持つ顧客のデータ、公開されている情報、過去の反応をもとに品を推薦します。さらに2026年4月からは、Gong の商談記録から相手が話した趣味や関心を拾って、推薦に使えるようになりました。

添え状は SmartMessage が下書きし、相手の状況に合わせた文面を一通ずつ作ります。MCP の機能ページでは、顧客管理のメモや通話の記録、公開情報から相手を調べ、数万点の品から候補を出すと説明しています。品と文面の両方をAIが用意する形です。

ここで気づいておきたいのは、提案の材料が、商談で相手が話した私的な話題にまで及ぶことです。趣味や家族の話題をもとにした贈り物は喜ばれることもありますが、相手が「そこまで記録されているのか」と受け取る危険もあります。

そのため、提案の材料にどこまで使ってよいかを、営業の責任者が決めておく必要があります。商談記録からの推薦を使うかどうか、使うなら私的な話題を外すかどうかは、道具の設定ではなく部門の決まりとして文章にしておきます。

添え状の口調は、SmartMessage で調整や作り直しができるとされていますが、日本語の文面をどこまで自然に作れるかは公式の資料で確かめられませんでした。日本語の添え状は、試行の間はすべて人が読んでから送る前提で考えます。

送る前の承認を誰に置くか

公式の更新情報は、2026年9月の項で「エージェントが提案し、人が承認する」二段の送付だと説明し、10月の項では人が承認するまで何も送られないとしています。Oso の送付も、人が毎回確かめる仕組みだとされています。

一方で、2026年6月の MCP の発表文には、AIエージェントが推薦し、そのまま送付を実行できるという書き方があり、承認の手順には触れていません。承認の手順が、契約の段階や接続の方法によって違わないかを、提供元に確かめておく必要があります。

承認の仕組みがあっても、誰が承認するかは道具が決めてくれません。何も決めずに使うと、AIに頼んだ営業担当者が自分で承認する形になりやすく、これでは二段の確認になりません。提案を頼んだ人と承認する人が同じなら、確認は一段と考えるべきです。

そこで、金額や相手の区分によって、承認する人を送り手本人より上に置くことを考えます。次の章で、承認の置き方を三つの型で比べます。

承認の置き方を三つの型で比べる

承認の置き方には、送り手本人・上長・マーケの予算の持ち主の三つの型があります。それぞれ向く場面と弱いところが違います。

承認の型	向く場面	弱いところ
送り手本人が承認	少額の品・既存の顧客・決まった時期の贈答	AIの提案をそのまま通しやすく、確認が形だけになる
上長が承認	一定額を超える品・新しい見込み客・商談中の相手	件数が増えると承認がたまり、まとめて通す癖がつく
マーケの予算の持ち主が承認	キャンペーン単位の一括の送付・展示会やイベントの後の送付	一人ひとりの相手の事情までは見えにくい

実際には、この三つを組み合わせます。例えば、決まった金額以下で既存の顧客なら本人、それを超えるか新しい相手なら上長、キャンペーンの一括の送付は予算の持ち主、という分け方です。境目の金額と相手の区分は、営業とマーケの責任者がそろって決めるようにします。

公式の更新情報によると、Policy Center には、ルールに当たった送付をそのまま止めるか、確認のために保留するかを選べる仕組みがあります。保留になった送付を誰が、いつまでに見るかを、ルールと一緒に決めておくと、保留の一覧が放置されることを防げます。

承認には、承認者の名前・日時・承認の理由を残します。公式の更新情報によると、2026年3月に加わった画面では、支出・反応・送り手・承認などを一覧で見られるとされています。誰が何件を承認したかを月に一度見ると、承認が一人に偏っていないかや、形だけになっていないかが分かります。

予算の上限と送付ルールの書き方

予算は、総額だけでなく、一件あたりの上限と一人あたりの上限の三つで決めます。公式の更新情報では、受取人ごとに30日間の件数と金額の上限を設けるルールが2026年6月に加わり、AIの推薦で送る機能にも上限の選択肢が追加されています。

費用は、品の代金に加えて配送・梱包・保管の費用がかかり、送る件数と相手の国の数で増えます。海外の相手への送付は、品の代金より配送の費用が重くなることがあるため、件数だけで予算を見積もらないようにします。

送付ルールは、Policy Center では平文で書いた条件をAIが条件式に直すとされています。便利な一方で、AIが直した条件が、書いた意図どおりになっているかを人が確かめる工程が要ります。例えば「商談中の相手には送らない」と書いたとき、顧客管理のどの項目のどの値を「商談中」と読んだかを確かめます。

ルールには、作った人と承認した人の名前を残し、半年ごとに見直します。営業の体制や顧客管理の項目が変わると、ルールが意図せず効かなくなることがあるからです。項目の名前を変えたら、ルールも見直すと決めておくと漏れません。

受け取る側の規程と法令に当たらないか

贈答で最も見落とされやすいのは、受け取る側の決まりです。日本の企業の多くは、取引先からの贈答の受け取りを禁じたり、金額の上限を決めたりする規程を持っています。贈った側に悪意がなくても、相手を規程違反の立場に置いてしまうことがあります。

公務員には法令の線があります。国家公務員倫理規程は、利害関係者から金銭や物品の贈与を受けることを禁じており、地方公務員にも各自治体が同様の規程を置いています。官公庁や公的機関の担当者は、AIの提案の対象から最初から外すのが安全です。

海外の公務員や国有企業の職員への贈答は、不正競争防止法の外国公務員への贈賄の禁止にも注意が要ります。海外の拠点で使う場合は、その国の法令も含めて法務に確かめる必要があります。

展示会やキャンペーンで景品として渡す場合の金額の上限は、景品表示法の話になり、別の記事で整理しています。本稿では、一人ひとりへの贈答を送る前に、相手の決まりを確かめる工程だけを扱います。

送った後に相手から辞退や返送があった場合は、その記録を顧客管理に残し、次からは推薦の対象に入らないようにします。辞退の記録が推薦に戻らない仕組みだと、AIは同じ相手に何度も贈り物を勧めてしまいます。

AIに提案させない相手

次の相手は、AIの推薦の対象に入れないことを部門の決まりにします。

• 官公庁・自治体・公的機関の職員
• 海外の公務員と、国有企業の職員
• 贈答の受け取りを禁じていると分かっている会社の担当者
• 入札や取引先の選定の手続きの最中にある相手
• 契約の更新や値引きの交渉を進めている相手（営業の責任者の了解が要る）
• 苦情や係争を抱えている顧客
• 退職・異動が分かっている相手と、連絡を断られた相手
• 医療・金融など、業界の自主規制で贈答に制限がある業種の担当者

この一覧は、AIに推薦させた後で外すのではなく、推薦の対象に入らないよう、顧客管理の項目と送付ルールで先に除くのが原則です。後で外す運用では、件数が増えたときに見落とします。

一覧の更新は、営業と法務が共同で持ちます。相手の会社の規程は外から見えないことが多いので、営業担当者が商談の中で聞いた相手の決まりを、顧客管理に記録する決まりも一緒に作ります。

住所など個人データの扱い

贈り物を送るには、相手の住所が要ります。公式の説明では、スマートデリバリーという仕組みが送付先の住所を探し、見つからないときは相手に住所の確認のメールを送る機能もあります。2026年3月には、この確認のメールを止め、住所が見つからない送付は取り消す設定が加わりました。

ここで決めることは三つです。一つ目は、相手の住所を誰が、どこから取ってよいかです。名刺や商談で受け取った会社の住所と、AIや仕組みが探してきた住所とでは、相手の受け取り方が違います。自宅の住所に送る運用は、原則として避けるのが無難です。

二つ目は、個人情報の扱いです。相手の氏名・住所・商談の記録を米国の基盤に渡すことは、個人情報保護法の外国にある第三者への提供や委託の扱いに当たり得ます。自社の個人情報の扱いの方針と照らし、法務か個人情報の担当に確かめてから使います。

三つ目は、AIの学習への利用です。Oso の公開時の説明では、利用者のデータが公開のAIモデルの学習に使われることはないとされています。ただし、MCP で外部のAIに渡った情報の扱いは、そのAIの側の契約で決まるため、別に確かめる必要があります。

外部のAIから MCP で送付を提案させる範囲

Sendoso MCP は、Claude や ChatGPT などの外部のAIから、相手の調査・品の推薦・送付・効果の分析を対話で行えるようにする接続です。2026年10月時点の機能ページでは、ChatGPT・Claude・Databricks・Gong・Outreach で使え、Microsoft Copilot などは近く対応するとしています。

公式の更新情報では、利用者はそれぞれ自分の Sendoso の席で接続し、管理者はエージェントが使える道具を決められ、呼び出しはすべて記録されるとしています。そのうえで、外部のAIに許す操作を、推薦と下書きまでにするか、送付の申請まで許すかを部門で決めることが要ります。

外部のAIにつなぐと、そのAIの側に相手の情報や商談の記録が渡ります。会社が契約していない個人のAIの道具からはつながせず、会社の契約のAIからだけにすると決めておくのが安全です。

記録が残る仕組みを生かすには、記録を誰が、どの頻度で見るかも決めます。記録が残っていても、誰も見ていなければ止める役には立ちません。週に一度、承認された送付と保留された送付を営業の責任者が見る、といった形で始めます。

接続の経路は増えていきます。2026年9月にはデータ基盤の Databricks の中からも使えるようになり、営業やマーケの部門の外から送付を提案できる経路ができました。どの部署の、どのAIから送付の提案が来るかを一覧にして持つ人を決めておかないと、承認者が知らない経路からの提案が混ざります。

承認が形だけになる型

承認の仕組みを入れても、件数が増えると確認が形だけになることがあります。次のような状態になっていないかを見ます。

• AIの提案を一覧でまとめて承認し、一件ずつの相手を見ていない
• 承認者が送り手本人だけで、金額の大きい送付も自分で通している
• 保留になった送付がたまり、期限に追われて中身を見ずに通している
• 添え状の下書きを読まずに承認し、相手の名前や会社名の誤りに気づかない
• 商談記録から拾った私的な話題が、添え状にそのまま書かれている
• 予算の上限を超えないよう、一件を複数に分けて送っている

これらは、承認の件数が承認者の手に余ったときに起きやすい型です。承認する人が一日に見られる件数を前提に、AIに提案させる件数を決めると、形だけの承認を防ぎやすくなります。

添え状は特に注意が要ります。AIの下書きは自然な文面になる一方で、相手の名前の読みや役職の誤り、商談で話していない話題が入ることがあります。承認者は品より先に添え状を読むと決めておきます。

効果の見方は「会えたか」で測る

贈答の効果を、送った件数や受け取られた件数で測ると、送るほど良く見えてしまいます。測るべきは、贈答の後に会う約束が取れたか、止まっていた商談が動いたか、という営業の成果です。

公式の機能には、受け取りの画面で会う約束の予約を条件にしたり、受け取った人の感想を集めたりする仕組みがあります。Oso には、キャンペーンや支出について質問して答えを得る分析の機能があります。AIが出した効果の集計は、比べる相手を決めてから読む必要があります。

比べる相手とは、贈答を送らなかった同じような相手のことです。もともと関心の高い相手にだけ送れば、送らなくても会えた相手の分まで贈答の効果に見えてしまいます。可能なら、条件の似た相手を送る組と送らない組に分けて比べます。

費用の側では、品の代金だけでなく、承認や確認にかかった人の時間も含めて見ます。承認の手間が大きすぎるなら、送る相手を絞るほうが効くこともあります。狙う企業を絞る営業の考え方そのものは、ここでは扱いません。

止め方と導入の順番

導入は、止められる状態を作ってから広げます。順番は次のとおりです。

止める操作は、一人の判断でできるようにしておきます。苦情が一件入った時点で、全体の自動の提案を止められる人を決めておくと、被害の広がりを抑えられます。止めた後に再開する条件も、あわせて決めておきます。

試行の最初は、金額の小さい手段から始めるのも一つの方法です。2026年10月には、品を付けずに手書きの添え状だけを送るキャンペーンが加わりました。品を送る前に、AIが選ぶ相手と添え状の出来を確かめる段階として使えます。

AIに任せる工程と、人が決める工程

ここまでの線を、工程ごとにまとめます。AIに任せるのは、相手と品の候補を出すこと、添え状を下書きすること、送付の予定を組むこと、送った後の反応と費用を集計することです。どれも量が多く、間違えても人が送る前に気づける工程です。

人が決めるのは、送る相手から除く人を決めること、予算を承認すること、一件ずつの送付の可否を決めること、相手の会社の規程や法令に当たらないかを確かめることです。どれも相手の事情と会社の責任に関わり、AIには材料が足りない工程です。

境目で迷いやすいのは、添え状の文面です。下書きはAIでも、相手に届くのは会社の言葉なので、送る前に人が読む工程は外せません。逆に、品の候補を何点出すかや、どの順で並べるかはAIに任せてかまいません。

この分担は、導入の時点で文章にして営業とマーケの全員に配ります。道具の設定と部門の決まりが食い違ったら、決まりのほうを優先すると書いておくと、設定の誤りに気づいた人が止めやすくなります。

国内で使う前に確かめる項目

2026年10月時点の公式の資料では、国内で使うときに必要な次の項目を確かめられませんでした。

• 日本の宛先に送れるか。送れるなら対象の品・配送の日数・関税の扱い
• 日本語の添え状を作れるか。手書きの添え状は日本語に対応するか
• 相手の氏名・住所・商談の記録の保存場所と、外国にある第三者への提供の扱い
• MCP の提供の状態（ベータか一般提供か）と、承認の手順が接続の方法で違わないか
• AI機能と Policy Center が使える契約の段階
• 料金が何の数で増えるか（利用者・送付の件数・品と配送の費用）

試行の前に提供元へ書面で確かめ、回答を社内の検討の資料に残します。回答が得られない項目がある間は、国内の相手への送付に使わないと決めておくと、確認が後回しになりません。

海外の拠点で先に使う場合も、国内の相手が混ざらないよう、顧客管理の国の項目で推薦の対象を分けておきます。拠点ごとに承認者と送付ルールを分けるかどうかも、このときに決めます。

まとめ

Sendoso は、法人営業とマーケの贈り物や郵送物をまとめて送る米国の基盤で、2026年にAIエージェント Oso、添え状の下書き、送付ルールの Policy Center、外部のAIから送付を提案させる MCP を加えました。公式は人が承認するまで送られない二段の送付を掲げていますが、MCP の提供の状態や承認の手順の書き方には公式の資料の中でも揺れがあり、日本への配送も確かめられませんでした。入れるなら、まずAIに提案させない相手を顧客管理で除き、金額と相手の区分ごとに承認者を送り手本人より上に置き、予算は総額・一件・一人の三つで上限を決める。相手と品の候補・添え状の下書き・効果の集計はAIに任せ、送る相手の除外・予算の承認・送付の可否・相手の規程の確認は人が持つ。外部のAIとの接続は、画面の中での運用が回ってから開いてください。

• 製品の機能と提供の状態は、Sendoso の公式サイト、公式の更新情報（2026年1月から10月）、MCP の機能ページ、2026年6月24日の公式の発表を2026年10月26日に確かめた範囲に基づきます
• 日本への配送の条件、日本語の対応、データの保存場所、料金、MCP の提供の状態は公式の資料で確かめられないか食い違っていたため、契約の前に提供元に直接確かめてください

※本記事にはAIが活用されています。編集者が確認・編集し、可能な限り正確で最新の情報を提供するよう努めておりますが、情報の完全性、正確性、最新性、有用性等について保証するものではありません。本記事の内容に基づいて行動を取る場合は、読者ご自身の責任で行っていただくようお願いいたします。