商談になりそうなリードをAIが見分ける「リードAI」の活用シーン

リードAIは、集めたリードのうち商談になりそうな相手をAIが判断し、声をかける順番を示すしくみです。クラスフォックスが設計した Vertical Decision AI SaaS の一つで、営業部門長やインサイドセールスの責任者、マーケティング担当者の判断を支えます。本記事では、リード対応の現場で起きていること、AIが判断すること、導入後の1日、任せる範囲の決め方、小さく始める手順を順に紹介します。

リード対応で起きていること

展示会、資料請求、セミナー、問い合わせフォームなど、多くの企業では複数の入口からリード（見込み客の連絡先）が集まります。集まった数が多いほど、営業担当者は一件ずつ丁寧に見る余裕がなくなります。

その結果、名刺を受け取った順や、リストの上から順に電話をかけるやり方になりがちです。担当者は時間をかけて連絡しても、相手にまだ検討の意思がなく、商談につながらない場面が多くなります。

一方で、商談になりそうな相手への連絡が後回しになることもあります。検討が進んでいる相手ほど、他社にも相談している可能性があります。連絡が遅れると、機会を逃しかねません。

営業担当者の経験や勘に頼って優先順位を決める方法もありますが、担当者によって判断が異なります。マーケティング部門が渡したリードを営業部門が十分に使い切れず、双方で不満が生じる原因にもなります。

リードAIが判断すること

AIが判断するのは「リードごとの商談化確率」です。判断のパターンでいえば「優先順位づけ」、つまり何を優先するかを決める判断にあたります。

AIは、CRM（顧客関係システム）に蓄積されたリードの属性、流入経路、問い合わせの内容、過去の対応履歴などを手がかりに判断します。Decision AI は文章を生成するのではなく、決めた型どおりの答えを確率と確信度つきで返します。この業務では、次の3つの型で答えを返します。

答えが型で返ってくるため、そのままリードの並び順やCRMの項目に反映できます。担当者が一件ずつ見比べて順番を考えるのではなく、AIが示した順番を担当者が確認して動く流れに変わります。

導入後の営業の1日

たとえば、展示会と資料請求で毎週多くのリードが集まる、法人向けサービスの営業部門を考えてみます。

朝、インサイドセールスの担当者は、CRMに並んだリードの一覧を開きます。リードには商談化確率と確信度が付いていて、確率の高い順に並んでいます。担当者は上から順に、連絡する相手と方法を確認します。

日中、担当者は確率の高いリードから電話やメールで連絡します。確率の低いリードには、個別に電話をかけず、まず情報提供のメールを送ります。担当者が時間を使う相手を絞るので、一件ごとの会話に余裕が生まれます。

夕方、営業部門長は、その日の連絡結果を確認します。AIが高く評価したリードが実際に商談になったか、評価の低かったリードに見落としがなかったかを見て、翌日以降の進め方を判断します。結果はAIの学習データとして蓄積され、判断の見直しに使われます。

AIに任せる範囲をどう決めるか

AIの答えには確信度が付きます。企業はこの確信度で、どこまでをAIに任せ、どこからを人が判断するかを定めます。

• 確信度95%以上：資料請求の内容や過去の対応履歴から、傾向がはっきりしているリードです。企業は、並び順の反映やフォローのメール送付を自動で処理させます。
• 確信度70〜95%：確率は高いものの、情報に一部不足があるリードです。インサイドセールスの担当者が確認してから連絡します。
• 確信度70%未満：新しい入口から来たリードや、過去に似た例が少ないリードです。営業部門長や経験のある担当者が判断します。

この閾（しきい）値は最初から決め打ちにせず、PoC（本格導入の前に効果を確認する試行）で検証して定めます。はじめはすべてのリードを人が確認し、AIの判断と担当者の判断がどれくらい一致するかを見てから、任せる範囲を広げるのが安全です。

小さく始める手順

いま使っているCRMやMA（マーケティング活動の自動化ツール）は入れ替えません。AIはその上にのる「判断レイヤー」として入り、まずは手元のCSVから始められます。

1. CRMから、リードの属性、流入経路、対応履歴、商談になったかどうかの結果をCSVで書き出します。対象は1つの入口や1つの商品に絞ります。
2. AIが出した商談化確率と、営業担当者の判断を机上で比較します。この段階では、実際の連絡の順番は変えません。
3. 一致した範囲から、実際の連絡の順番にAIの判断を取り入れ、指標の変化を確認します。

PoCの期間は3〜8週が目安です。期間中は、次の5つの指標を測ります。

• リードから商談になった割合（商談化率）
• リードへの初回連絡までの時間
• 担当者一人あたりの商談数
• 連絡したが商談にならなかった件数
• AIの判断と担当者の判断の一致度

目標とする値は、PoCの前に現状を測ってから一緒に定めます。効果が確認できた範囲を広げ、ほかの入口や商品へ育てていく進め方です。業務の判断を一つずつAIに任せていくことが、AX（AIトランスフォーメーション）の現実的な一歩になります。クラスフォックスの Vertical AI SaaS は、初期費用0円・月額10万円（税別）から、1業務単位で始められます。

営業・CRMの判断を支えるほかのAI

営業の現場には、リードの優先順位のほかにも、毎日くり返される判断があります。たとえば、商談の優先度を示す「営業優先度AI」、失注しそうな案件に先回りして手を打つ「失注AI」、取引先の解約の兆しを見つける「解約AI」などです。どの判断から始めるかは、担当者が迷う時間が長い業務から選ぶのが近道です。

よくある質問

トップ画像の写真：Photo by Maranda Vandergriff on Unsplash

本記事で紹介する活用シーンは、クラスフォックスが設計した活用構想です。効果は、貴社のデータを使ったPoCで確かめます。