従来のABMは、経験豊富な営業担当者が手作業でターゲットアカウントを選定し、個別にカスタマイズされたアプローチを考案する必要がありました。しかし、AIの導入により、これらのプロセスを自動化し、より効率的かつ効果的に実行できるようになります。

AIは、大量のデータを分析して、潜在的なターゲットアカウントを特定し、その優先順位を決定するのに役立ちます。また、顧客の行動、興味、ニーズに関する貴重なインサイトを提供し、営業担当者がよりパーソナライズされたメッセージを作成できるように支援します。AIを活用することで、営業チームはより多くの時間を戦略的な活動に費やし、より質の高いリードを獲得し、最終的には収益の増加に貢献できます。

さらに、AIは、営業活動のパフォーマンスを追跡および分析し、改善の余地がある領域を特定するのに役立ちます。これにより、ABM戦略を継続的に最適化し、その効果を最大化できます。AIは今後、ABM営業の効率性、効果、およびスケーラビリティを向上させるための強力なツールとなり得ます。

ABM営業におけるAIの役割とは？

ABM営業では、AIが営業活動のあらゆるプロセスを支える存在として活躍します。AIを活用することで、ターゲティングの精度向上から、顧客ごとの提案力強化、効果測定までを一貫して最適化できます。

＜AIが担う主な役割＞

１．ターゲットアカウントの選定支援

AIは膨大なデータを解析し、以下のような情報から営業ターゲットを選定：

顧客企業の属性
業界動向や市場トレンド
競合情報

２．顧客理解の深化

顧客の行動データをもとに、関心やニーズを可視化：

ウェブサイトの閲覧履歴
ソーシャルメディアでの発信や反応
過去の購買履歴

３．パーソナライズされたコンテンツの提供

顧客ごとに最適な情報提供を行うことで、エンゲージメントと商談率が向上：

メール配信の内容最適化
LPや広告クリエイティブの自動生成
営業資料のカスタマイズ

４．効果測定と継続的な戦略改善

成果を定量的に評価し、営業戦略をアップデート：

売上や受注率の分析
顧客獲得数や満足度の測定
KPIに基づいた改善サイクルの確立

AIで変わるABM営業の４つの実践プロセスとおすすめABMツール

ステップ	目的	AIの活用方法
① ターゲットの選定と優先順位付け	成果が出やすいアカウントを見極める	属性・行動・外部データの統合分析
② 顧客インサイトの抽出	顧客の課題や関心を把握する	インテントデータや行動ログを解析
③ コンテンツの最適化と配信	顧客ごとに響く情報を届ける	メッセージ生成・チャネル最適化
④ 成果分析と改善サイクル	ROIの最大化と継続的改善	KPIベースの自動フィードバック

ステップ①：ターゲットアカウントの選定と優先順位付け

AIは、ABM営業における最初の関門「誰を狙うべきか？」の判断をサポートします。

■活用される主なデータ

顧客の業種・規模・所在地・過去取引
Webサイトの閲覧履歴や問い合わせ状況
ソーシャルメディアでの言及や関心分野
競合他社との関係性や業界動向

■ AIの役割

スコアリングロジックを使って「受注確度の高い順」に自動リスト化
優先順位に応じて営業リソースの配分計画を提案

▼ 活用ツール事例：Sales Marker（セールスマーカー）

「解像度の高い顧客選定」に強みを持つSales Markerは、日本初の「解像度の高いインテントデータ×企業データ」を掛け合わせたABMプラットフォームです。
ウェブ上での顧客行動からインテント（購買意欲）を検知し、今まさに情報収集している企業を可視化。さらに、企業ごとに「どの製品カテゴリに興味を持っているか」まで詳細に分析し、営業活動を最適化します。

出典：Sales Marker公式サイト

ステップ②：顧客インサイトの抽出と可視化

選定されたアカウントに対して、AIでどんな「ニーズや課題」を抱えているのかを深掘りします。

■分析対象となるインサイト

検索キーワードやコンテンツ閲覧傾向
資料ダウンロード、イベント参加履歴
SNSの発言、業界内でのポジション
企業内の意思決定構造（例：キーパーソン）

■AIの役割

大量の非構造データを分析し、購買意欲の兆候（インテント）を検出
社内の決裁構造を把握し、キーパーソンへのアプローチ戦略を構築

▼ 活用ツール事例：Usonar（ユーソナー）

Usonarは「国内最大級の法人データベース」を武器に、企業の属性情報や商談履歴、導入済みツール情報など多角的な視点から顧客の本質に迫ります。
過去の商談データや成約傾向から成功パターンをAIが解析し、インサイトの見える化を支援。ターゲット企業に対する理解を深めるための強力な情報基盤となります。

出典：Usonar公式サイト

ステップ③：コンテンツのパーソナライズと最適配信

AIは、顧客に「今このタイミングで必要な情報」を、最適な形で届けます。

■パーソナライズの軸

業種別の提案メッセージ
役職（経営者／担当者）別の関心事項
既存の商談履歴に基づいた訴求内容

■ AIの役割

顧客ごとに異なるメールやLPを自動生成
反応率の高いチャネル（メール／SNS／広告など）を判定
開封率・クリック率・滞在時間などを元にA/Bテストを継続実施

▼ 活用ツール事例：AutoBoost（オートブースト）

AutoBoostは、企業のWebアクセスを可視化し、商談に繋がりやすい企業を自動で抽出するAI搭載のインサイドセールス自動化ツールです。
Web訪問者が「どこの企業なのか」「どんなページに関心があるか」をリアルタイムで検知し、最適なタイミングとチャネルでアプローチを可能にします。
営業メールや電話のタイミングも自動で提案されるため、パーソナライズされた対応を高速で実現できます。

出典：AutoBoost公式サイト

ステップ④：効果測定と次の一手の最適化

AIは、営業活動の「結果」をリアルタイムに可視化し、次の打ち手に繋げます。

■分析される成果指標（KPI）

リード数、商談化率、受注率
コンテンツごとのCVR（成約率）
顧客ごとのLTV（ライフタイムバリュー）

■AIの役割

成功施策のパターンを学習し、次回以降の施策に反映
各アカウントにおける「次に取るべきアクション」をレコメンド

▼ 活用ツール事例：SPEEDA（スピーダ）

SPEEDAは、国内外の企業情報や業界レポート、財務情報を一元管理し、営業戦略の「仮説立て」から「成果検証」までを高速化するビジネスインテリジェンスツールです。
KPIに基づいたレポート作成や戦略資料の作成も自動化でき、営業活動全体の効果測定から次のアクションの立案までを高精度に支援します。

出典：SPEEDA公式サイト

今後のABM営業とAIの展望

AIによるABMのさらなる進化

AI技術の進歩により、ABM営業はより高度かつ洗練されたアプローチへと進化しています。従来は「データ分析」や「自動処理」が中心でしたが、今後は感情理解や戦略判断支援までを担うフェーズへと拡張されていきます。

▼ 今後注目されるAI技術の進展

自然言語処理（NLP）による顧客感情の解析
予測分析による購買タイミングの先読み
強化学習による営業戦略の自動最適化
AR/VRなどの体験型コンテンツとの連携による商談体験の強化

これにより、営業担当者はより直感的かつ人間的なコミュニケーションを取りながら、データを根拠とした戦略的判断を行うことが可能になります。

組織におけるAI活用の浸透と文化形成

今後のABM営業では、「AIを使いこなせる営業組織」であることが競争力の源泉になります。

▼ AIを活用した営業文化の鍵

属人化から脱却した再現性のある営業プロセスの構築
営業とマーケティングの連携強化による情報活用の最大化
社内教育によるAIリテラシーの底上げ
AIと人間の役割分担による意思決定の精度向上

単なるツール導入ではなく、AIを中核に据えた営業戦略のアップデートが求められる時代が到来しています。

まとめ：AIは“ABM戦略の土台”となる時代へ

ABM営業におけるAIの導入は、単なる効率化にとどまらず、営業活動全体の仕組みそのものを変える変革の一手です。

✅ 本記事のまとめポイント

ABM営業におけるAI活用は、ターゲティング、インサイト抽出、提案、改善までを統合的に支援
「営業の勘や経験」に頼る属人的な方法から、「再現可能で客観的」な手法へ移行できる
今後はAIを活用した営業文化そのものを育てることが、成果の持続と組織の成長につながる

ただし、AIはあくまで意思決定を補助する存在です。結果に盲信するのではなく、人間の視点でデータを解釈し、倫理的な配慮を持って活用する姿勢が重要です。

ABM営業の未来は、AIとの共創によってさらに加速していきます。自社に合った導入・実装ステップを描きながら、継続的に進化させていくことが、競争優位性の確立につながるでしょう。

インプレックスアンドカンパニー株式会社

「営業で、未来を動かせ」をコンセプトに世界を代表する大手IT・Webサービス企業から日本最大手の製造メーカーなどの大手企業のみならず、急成長のスタートアップ企業から日本全国の中小企業まで、これまで累計600社以上と取引し、2,000商材を超える営業支援を行っています。直近では金融機関やVCや広告代理店等とのアライアンススキームにより更なる事業の拡大を展開中。

【最新版】AI×ABM営業戦略──顧客獲得を加速する「４つの実践プロセス」と今後の展望