連載資金調達スタートアップのヨコガオ

全国500万人のセールスをエンパワー、AI時代のシン・CRMがここに──3億円調達のハイウェイ、仕事に「熱中」できる世界への挑戦

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重要なのは、調達額の大きさ?バリュエーション?ラウンド?いやいや、スタートアップの資金調達とは、もっと奥深く、緻密で複雑なものである。

FastGrow編集部では、調達リリースを見るたび、その裏側について思いを巡らせ、その後のビジョンについて予測や仮説立てをしてきた。そのために知りたい情報を、ぜひ外部向けにも記事としてまとめてみよう──そんな想いで始まったこの連載。

今回は、2026年6月に3億円の資金調達を発表した株式会社ハイウェイについて、その「横顔」をまとめる。

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FastGrow編集部が注目するポイント

注目ポイント1:代理店営業の実務をAIと人で繋ぐ

国内BtoB市場において代理店セールスは重要な販売チャネルである一方、日常のコミュニケーションはメールやExcel等に分散しやすい。ポータル型による管理とは異なる選択肢として、実務そのものをAIと人で繋ぐアプローチを提示する。

注目ポイント2:エンタープライズ導入、実務起点のデータ還流

キヤノンマーケティングジャパン(CMJ)やBox Japanなど、多角的な販売チャネルを持つ大企業が導入。見積や問い合わせ対応といった日常業務のプロセスにおいてAIがデータを生成し、Salesforce等のCRMへ還流させる仕組みを構築している。

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代表を始めとした、同社のメンバーについて

代表取締役 久保 文誉 氏

調達に際してのコメント

この度は引受先となるDNX Venturesには感謝申し上げます。

私たちが掲げるのは、AI時代の営業支援ツールの在り方を再定義し、CRMを自律的な営業アシスタントへと再発明することです。CRMの本来の役割は記録を溜めることではなく、営業の成果を生むこと。AIが実務を担い、人がその成果に集中できる、営業のために自律的に働くAIアシスタントこそが、AI時代のCRMだと考えています。

エンタープライズのお客様と向き合う中で確信したのは、実際の業務はポータルの上ではなく、メールや電話で届く問い合わせ・見積依頼・商品確認・納期確認の中で動いているということでした。だからこそ私たちは、日本でもっとも複雑な代理店・多段商流が絡む現場で、このビジョンを実証することを選びました。

今回のシリーズAを通じて、AIエージェントの自律性、外部システム連携、エンタープライズ導入体制を一層強化してまいります。そして、"どんな組織をつくるか"も同じく重要です。この未来を共に創る仲間を、本格的に募集していきます。

プロフィール

早稲田大学商学部卒。新卒ソフトバンク株式会社入社。2016年株式会社マツリカ創業メンバーとして参画。執行役員プロダクト責任者。2021年ハイウェイを創業、代表取締役に就任。

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調達の概要

プレスリリース
販売店代理店の営業活動をAIで支援するハイウェイ、シリーズAの資金調達を実施
調達額
約3億円
ラウンド
シリーズA
主な使途
サービス・プロダクトの機能強化
組織体制の強化
採用強化
投資家からの評価
DNX Ventures Managing Partner/Head of Japan 倉林 陽 氏
Principal 中野 智裕氏
Investment VP 田中 佑馬 氏

ハイウェイのシリーズAをリードできましたこと、大変嬉しく思います。2022年のシード参画以来、限られた資本のなかでも安易な解に飛びつかず、顧客の業務に深く入り込んでプロダクトを磨き続けてきた久保さんをはじめとする経営陣の規律を、頼もしく見てきました。
代理店・パートナーを介した企業間営業は日本のBtoBの根幹でありながら、長くテクノロジーの空白地帯でした。記録のためのCRMを、売上を生むレベニューエンジンへと作り変えるハイウェイの挑戦が、この領域の新たなインフラになると確信しています。引き続き、DNXは力強く支援してまいります。
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主なサービス・プロダクト

「Hiway」

代理店網や見積プロセスを持つ企業向けのAI問い合わせ・見積オペレーション基盤。メールやフォームで届く問い合わせをAIが一次処理し、商品データを基に見積ドラフトを生成します。担当者が内容を承認・修正して回答するフローを構築することで、現場の業務負荷を抑えつつ、活動データや見積情報をSalesforceなどのCRMへ自動で連携します。情報の入力管理を徹底するのではなく、日常の実務プロセスからデータを蓄積する、レベニューオペレーションの一つのアプローチを提案しています。

サービスサイト

FastGrow編集部の注目ポイント

  • 実務起点のデータ蓄積
    ポータルへの自発的な入力を前提とするのではなく、日々発生する「問い合わせ・見積」の処理過程で自然にデータが生成される設計。
  • AIと人の協働フロー
    AIによる情報整理と、担当者による最終的な承認・判断を組み合わせることで、個別対応や確認が必要な実務要件に対応。
  • CRMへのデータ還流
    顧客対応の結果がそのまま営業データとしてCRMに連携されるため、活動の可視化と次の営業アクションへの接続が容易になる。

こちらの記事は2026年08月10日に公開しており、
記載されている情報が現在と異なる場合がございます。

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