目次
この記事でわかること
- ABM（アカウントベースドマーケティング）とAI活用の基本的な考え方
- 幅広いリード獲得型との違いと、ABMが必要な理由
- AIで企業を選定し、商談・受注につなげる4つのステップ
AI活用が進まないBtoB営業・マーケティングに共通する課題
リード獲得に力を入れても、大口顧客の受注が伸びない企業には共通点があります。ABM（アカウントベースドマーケティング）は、重要顧客を企業単位で絞り込み、個別に攻略する手法です。まず、課題を2つ確認します。
幅広いリード獲得だけでは大口顧客への対応が手薄になる実態
展示会・広告・メールで集めたリードは、件数が増えるほど対応に追われます。担当者の工数は、問い合わせの件数に応じて配分されるのが実情です。一方、大口顧客の購買には複数の部署が関わる場合が多く、個別の提案が求められます。リードの数を追う運用では、売上への影響が大きい企業に割ける時間は減る一方です。結果として、本来優先すべき大口顧客への接触が後回しとなります。
ターゲット企業ごとの個別対応が属人化し再現性がない理由
重要顧客への対応は、経験豊富な営業担当者の判断に支えられている場合があります。どの企業を狙うか、誰に何を提案するかが個人の頭の中にあるため、担当が変わると引き継げません。成功した進め方も記録されず、別の企業に生かせない点が再現性を妨げます。企業情報の収集や提案資料の作成にも時間がかかり、担当できる企業数が限られる状況です。
ABMにAI活用が必要な理由
ABMを人手だけで回すには限界があります。2つの観点から理由を説明しましょう。
限られた営業リソースを重要顧客に集中させる必要性
ABMの成果は、どの企業に営業リソースを集中させるかで決まります。ただし、対象企業の選定には、業種・規模・取引履歴・直近の動向など多くの情報の突き合わせが必要です。人手で調べると、1社ごとの調査に時間を取られ、選定が遅れます。AIに企業情報の整理や分類を任せれば、担当者は提案の質を高める作業に時間を充てられる点が利点です。限られた人員で重要顧客を深く攻略するには、AIによる下準備の効率化が求められます。
2026年時点におけるABMのAI活用状況
ABMでは、AIを組み込んだ支援ツールの市場が拡大しています。ターゲット企業の選定や施策の実行を支えるABM向けの統合管理基盤の世界市場は、2025年の54.8億ドルから2026年には63.6億ドルへ、年率16.1%で成長する見込みです（The Business Research Company、2026年版レポート）。成長を支える要因として、AIを搭載したツールや予測分析の普及が挙げられています。市場の拡大は、AIを組み込んだABM支援の選択肢が増えている状況の表れです。選択肢が広がる今は、小さく試して自社に合う使い方を見極める好機でしょう。
AI活用でABMを実践する3つのメリット
AIをABMに取り入れると、主に次の3つのメリットが得られます。
- ターゲット企業の選定と優先順位づけの効率化
- 企業ごとに合わせた提案の効率的な作成
- 反応データに基づくアプローチの最適化
3つのメリットは、ABMの準備から実行、改善までの流れに対応しています。各メリットの内容は、次の項目のとおりです。
①ターゲット企業の選定・優先順位づけを効率化できる
AIに自社の既存顧客データや過去の受注情報を読み込ませれば、受注した企業に共通する特徴を整理できます。整理した特徴に近い企業を候補として抽出し、優先度の高い順に並べる流れです。担当者の勘ではなく、データに基づく基準で選べます。選定の根拠を営業部門と共有しやすい点も長所です。
②企業ごとにカスタマイズした提案を効率的に作成できる
生成AIに対象企業の公開情報（ニュースリリース・IR資料・採用情報など）を整理させれば、事業課題の仮説を短時間で立てられます。仮説をもとに、提案資料の構成案やメールの下書きまで用意する流れです。担当者は、下書きに自社の知見を加える作業に集中できます。企業数が増えても、提案の質を保てる点も強みです。
③反応データをもとに次のアプローチを最適化できる
メールの開封、Webサイトの閲覧、資料のダウンロード、商談での発言など、企業ごとの反応は日々データとして蓄積されます。AIで分析すれば、関心が高まっている企業と反応の薄い企業を見分ける流れです。関心が高い企業には営業担当者が早めに連絡し、反応の薄い企業には切り口を変えて再提案します。企業単位で効果を検証できるため、次の打ち手の精度が高まる仕組みです。
AI活用でABMを始める4つのステップ
ABMは、対象の定義から改善まで順に進めると、無理なく始められます。全体像は次の表のとおりです。
| ステップ | 内容 | 実施の段階 |
|---|---|---|
| Step1 | ターゲットアカウント（重要顧客）の定義 | 準備 |
| Step2 | AIによる候補企業の抽出・優先順位づけ | 準備 |
| Step3 | AIによる企業別の提案・コンテンツ作成 | 実行 |
| Step4 | 反応データのAI分析とアプローチ改善 | 改善 |
各ステップの詳細を、順番に見ていきましょう。
Step1 自社にとっての重要顧客（ターゲットアカウント）を定義する
AIを使う前に、人が重要顧客の基準を決めます。例えば、過去の受注額が大きい、継続年数が長い、業界内で影響力があるといった条件です。基準が曖昧なままだと、AIが抽出する候補もぶれます。営業部門とマーケティング部門が同席して基準をすり合わせておくと、後工程での食い違いの防止につながる進め方です。
Step2 AIでターゲット企業候補を抽出・優先順位づけする
定義した基準と既存顧客のデータをAIに読み込ませ、条件に合う企業を洗い出します。外部の企業データベースと組み合わせれば、未接触の企業も候補に加えられる仕組みです。候補は受注見込みの高さで並べ替え、まずは少数の企業に絞って着手します。社外のAIへ顧客データを入力する場合は、社内の情報管理ルールの確認が必要です。
Step3 AIで企業ごとにカスタマイズした提案・コンテンツを作成する
ターゲット企業ごとに、公開情報から事業課題の仮説をAIで整理します。仮説に合わせて、提案資料・メール文面・面談の準備資料の下書きを用意する流れです。担当者が自社の知見を加えて仕上げます。AIの出力には誤りが含まれる場合があるため、企業名・数値・事実関係は原典での確認が必須です。
Step4 反応データをAIで分析し、アプローチを改善する
配信メールの反応、Webの閲覧状況、商談の進み具合を企業単位で集め、AIで傾向を整理します。反応の良かった切り口は他の企業にも展開し、反応の薄い企業には切り口の変更を検討する流れです。ターゲットの一覧は、3か月ごとなど期間を決めて見直すと、精度が保たれます。
導入時の注意点とよくある失敗パターン
AIを導入しても、部門間の足並みがそろわなければ成果は出ません。よくある失敗を確認しましょう。
営業・マーケティング部門の連携不足による失敗例と改善策（Before/After）
ABMで頻出する失敗は、マーケティング部門が作成した企業リストを、営業部門へ一方的に渡して終わるケースです。営業の知見が反映されないリストは現場で使われず、AIで精度を上げても成果につながりません。改善の方向は、リストの基準と背景を営業へ説明し、合意を得たうえで運用する進め方です。さらに、実行後の結果をもとに、マーケティング部門が施策を見直す流れも求められます。
| 状態 | 進め方 | 結果 |
|---|---|---|
| Before | マーケティング部門がAIで作った企業リストを営業へ一方的に渡す | 営業の知見が反映されず、現場で活用されない |
| After | 選定基準と背景を営業と共有し、合意したリストで運用する | 営業が納得して動き、実行結果を施策の見直しに生かせる |
リストは優先順位をつけるためのものと位置づけ、一定期間ごとに見直す前提で運用すると、絞り込みへの不安も軽くなるでしょう。
ABMへのAI活用にかかる費用感
費用は、AIツールの利用料・データ関連費用・社内の運用工数に分けて考えます。
| 費用項目 | 内容 | 費用感の目安 |
|---|---|---|
| 生成AIの利用料 | 企業情報の整理・提案文の下書き作成 | 有料プランで月額数千円程度から（人数により変動） |
| 企業データベース・ABM支援ツール | 対象企業の抽出・反応データの管理 | 機能と対象企業数により大きく異なり、見積もりでの確認が基本 |
| SFA・CRM連携費用 | 既存システムとのデータ連携の設定（連携範囲により変動） | 連携範囲により幅がある |
| 運用準備の工数 | 基準づくり・営業との合意形成・担当者への説明 | 社内工数が中心 |
費用感は、対象企業の数と既存システムの連携範囲によって変わります。まずは生成AIと既存のSFA・CRMの範囲で小さく試し、効果を確認してから専用ツールを検討する進め方が現実的です。自社に合った始め方に迷う場合は、SFA・CRM・MAクラウドサービスを提供する株式会社ジードにご相談ください。
よくある質問
Q. ABMとは何ですか。通常のマーケティングと何が違いますか。 A. ABMは、重要顧客を企業単位で絞り込み、個別に働きかける手法です。リードを広く集めて育てる従来型と異なり、狙う企業を絞って1社ごとに深く対応します。
Q. ABMにAIを使うとき、何から始めればよいですか。 A. 重要顧客の基準を決めるところから始めます。基準が定まれば、AIによる候補企業の抽出へ進める流れです。
Q. 中小企業でもABMにAI活用の効果はありますか。 A. 担当者が少ないほど、企業調査や下書き作成の自動化が効果を発揮します。対象企業を少数に絞れば、既存の生成AIだけで着手できる点も強みです。
Q. 営業部門が協力してくれない場合はどうすればよいですか。 A. リストの基準と背景を共有し、営業の知見を反映して合意を得る方法が有効です。営業が把握する企業ごとの情報を取り込めば、リストの精度も上がります。
