営業リサーチをAIで自動化する5つの方法｜顧客分析・競合調査・商談準備を効率化

「商談準備に追われて、提案の中身を考える時間がない…」
「顧客のことを調べたつもりでも、いつも情報が浅くて刺さらない…」

営業に携わる皆さん、こんな悩みを抱えていませんか？

ある調査では、営業担当者が1回の商談準備にかける時間は 平均で約43分、しかも 67%もの人が「毎回は準備ができていない」 と回答しています。^*1 これ、とんでもない機会損失ですよね。

でも、安心してください。その「ターゲット企業の選定」「企業・担当者の深掘り」「商談仮説づくり」という、最も時間がかかり、かつ最も重要なプロセスを、生成AIで劇的に効率化する方法があるんです。

この記事では、ChatGPT、Claude、Gemini、PerplexityといったAIを使いこなし、営業リサーチを自動化・効率化する具体的なテクニックを、プロンプト例付きで徹底的に解説します。

*1 出典：UKABU調査

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なぜ今「営業リサーチ×AI」が重要なのか

そもそも、なぜ営業リサーチはこれほどまでに営業担当者を苦しめるのでしょうか？そして、なぜ今「AI活用」がこれほど注目されているのでしょうか？その背景を整理していきましょう。

営業リサーチに時間がかかる3つの理由

営業リサーチに時間がかかってしまう根本的な理由は、以下の3つに集約されます。

1. 情報ソースの分散

顧客の最新ニュース、IR情報、競合動向、業界トレンドなど、見るべき情報がWeb上のあちこちに散らばっています。企業のコーポレートサイト、ニュースサイト、業界メディア、SNS…これらを一つずつ巡回するだけで、あっという間に時間が過ぎていきます。

2. 社内情報の断絶

「あの顧客、過去に誰か接点なかったっけ？」という社内情報（過去の議事録、別担当者のメモ、失注記録など）がバラバラに管理されていて、最新の状況が把握できません。結果、同じ顧客に別の担当者がすでにアプローチしていた…なんて事態も起こりがちです。

3. 仮説構築の難しさ

集めた情報から「顧客が本当に抱えている課題は何か？」「何を提案すれば響くか？」という仮説を立て、それを検証するための質問を設計するのは、経験とセンスが求められる高度な作業です。

属人化した「情報の集め方」がボトルネックになっている

さらに問題なのは、この「リサーチの方法」自体が完全に属人化していることです。

ベテラン営業は、長年の経験から「どこを見れば何が分かるか」を熟知しています。業界特有の情報源、キーパーソンのSNS、読むべきレポートなど、暗黙知として蓄積されたノウハウがあるわけです。しかし、このノウハウは言語化・共有されにくく、新人や異動してきたメンバーには継承されません。

結果として、「リサーチがうまい人」と「そうでない人」の差が開き続け、チーム全体の生産性が上がらないという悪循環に陥ります。これこそが、営業DXが進まない大きなボトルネックの一つなのです。

生成AIで変わる営業リサーチのスタンダード

ここで登場するのが、ChatGPT、Claude、Geminiといった生成AIです。

生成AIは、膨大な情報を瞬時に整理・要約し、仮説を立て、さらにはそれを検証するための質問まで提案してくれます。つまり、これまでベテラン営業の頭の中だけにあった「リサーチのプロセス」を、誰でも再現可能な形で提供してくれるんです。

これにより、「情報収集」→「仮説立案」→「質問設計」という一連の流れを、驚くべきスピードで一気通貫にサポート してくれるようになりました。まさに、営業リサーチのスタンダードが変わりつつあるのです。

営業リサーチの全体像とAIが得意な領域

営業リサーチにAIを導入する前に、まずは「営業リサーチとは何をすることなのか」を整理しておきましょう。全体像を把握することで、AIに任せるべきポイントが明確になります。

営業リサーチの3ステップ

営業リサーチは、大きく分けて以下の3つのステップで構成されます。

ステップ1：ターゲット企業の選定

まずは「どの企業にアプローチするか」を決めます。市場全体を俯瞰し、自社のサービスが刺さりそうな業界・規模・課題を持つ企業を絞り込みます。営業リスト作成、ターゲット企業リサーチとも呼ばれるフェーズです。

ステップ2：企業・担当者の深掘り

ターゲットが決まったら、その企業について徹底的に調べます。事業内容、最新ニュース、競合状況、組織体制、そして可能であれば決裁者や担当者の情報まで。顧客分析、競合調査がこのフェーズに該当します。

ステップ3：商談仮説づくり

収集した情報をもとに、「この顧客はおそらく○○という課題を抱えているのではないか」「だから△△という提案が響くはずだ」という仮説を立てます。これが商談前ブリーフィングの核となります。

この中でAIが向いている作業／向いていない作業

では、この3ステップのうち、どこにAIを活用すべきなのでしょうか？以下の表で整理してみましょう。

作業	AIの得意度	理由
Web情報の収集・要約	◎	非常に得意大量のテキストを瞬時に処理・構造化できる
社内情報の横断検索	◎	非常に得意ツール連携で過去履歴を一括検索可能
仮説・質問リスト作成	○	得意情報を元にパターンを見出し提案できる
最終的な戦略判断	△	経験・直感・関係性を加味した判断が必要
顧客との関係構築	×	人間同士の信頼関係が不可欠

ポイントは、「情報収集・整理・仮説生成まではAIに任せ、最終判断と関係構築は人間が担う」 という役割分担です。AIはあくまで「超優秀なリサーチアシスタント」として活用するのがベストです。

営業リサーチにおけるAI活用パターン5選＋プロンプト例

ここからは、実際に営業リサーチでAIを活用する具体的なパターンを5つご紹介します。それぞれにすぐ使えるプロンプト例も付けていますので、ぜひ今日から試してみてください。

パターン1：ターゲット企業と市場の全体像を3分で把握する

このパターンでできること

商談相手の企業について、「今」を知るための最新情報を瞬時に収集・整理します。事業内容、直近のニュース、競合動向、市場での機会と脅威まで、これまで1時間かけていた業界調査・市場調査が、わずか3分で完了します。

おすすめAI： Perplexity / ChatGPT（検索機能付き）

リアルタイムのWeb検索が可能なPerplexityが最も強力です。情報源（どのサイトから引用したか）を明記しながら回答を生成するため、ファクトチェックも容易です。ChatGPTの検索機能でも同様のことが可能ですので、普段使っているツールから始めてみてください。

代表プロンプト例

# 役割
あなたは一流の市場アナリストです。

# 目的
営業担当者が{商談相手の企業名}との初回商談で活用するための、最新のブリーフィング資料を作成する。

# 実行タスク
Web上の最新情報を検索し、以下の4つの項目について詳細なサマリーを作成してください。
- 事業内容と主要な収益源：この企業が「何で」収益を上げているか
- 直近6ヶ月の重要ニュース：IR情報、新製品リリース、経営陣の変更、M&A、資金調達など
- 主要な競合他社：主要な競合を2〜3社挙げ、その動向も簡単に
- 市場での機会と脅威（S/W）：外部情報から読み取れる追い風と向かい風

# 出力形式
上記の4項目を、見出しをつけた箇条書きで分かりやすく整理してください。

出力イメージと活用のコツ

実際に株式会社デジライズの名前を入れてみたところ、以下の画像のように出力されました。しっかりと出典も明記されており、ファクトチェックも容易になっているのがポイントです。

このプロンプトを使うと、企業の現状を俯瞰した「1枚サマリー」が出力されます。ポイントは、出力された情報を鵜呑みにせず、必ず引用元のURLをクリックしてファクトチェックすること。特にIR情報や数値データは、公式情報で裏取りする習慣をつけましょう。

パターン2：過去の社内接点・失注情報を一括で洗い出す

このパターンでできること

「半年前、別部署がすでにアプローチしていた…」「過去に失注していたことを知らずに商談してしまった…」こんな事態を防ぐために、社内に散らばる顧客との接点情報を一括で洗い出します。

おすすめAI： Gemini（Google環境） / Copilot（Microsoft環境）

お使いの社内環境に合わせてAIを使い分けるのがポイントです。GeminiはGoogle Workspaceと連携し、ドライブやGmail内を横断検索・要約できます。CopilotはOutlook、Teams、SharePointを一括検索できます。

代表プロンプト例

# 役割
あなたは優秀な営業アシスタントです。

# 目的
{商談相手の企業名}との過去の社内接点情報をすべて整理し、営業担当者が「何を話すべきか」「何に注意すべきか」を把握できるようにする。

# 実行タスク
私の{Google Workspace（ドライブ、Gmail）/ Microsoft 365（SharePoint, Teams）}内から、{商談相手の企業名}に関連する情報をすべて検索してください。その上で、以下の3点を抽出・要約してください。
- 過去の主なやり取り：最後に接触した日付、社内担当者、相手の担当者、主要な議題
- 未解決の宿題（TODO）：過去のやり取りで「保留」「要確認」となっている事項
- ネガティブな記録：過去のクレーム、失注記録、注意すべき情報

# 出力形式
上記1〜3の項目を箇条書きで報告してください。該当する情報が見つからない場合は「該当なし」と明記してください。

出力イメージと注意点（権限・検索範囲など）

このプロンプトでは、自分がアクセス権を持つファイルやメールのみが検索対象となります。他部署の情報を検索したい場合は、管理者に適切な共有設定を依頼しましょう。

【補足】Slackにも情報がある場合

おすすめAI：ChatGPT on Slack / Claude on Slack

もちろん、GoogleドライブやTeamsだけでなく、Slackに社内の情報が残っている企業も多いでしょう。その場合、ChatGPTやClaudeのSlack連携が非常に強力です。AIにSlack内を検索させ、膨大なログの中から重要な意思決定や顧客のフィードバックを瞬時に掘り起こすことができます。

メインの環境（Google/Microsoft）での検索と併せて、Slack内の情報もAIで検索することで、社内情報の取りこぼしを完全に防ぐことができるでしょう。

2025.10.08

ClaudeがSlackで使えるように｜導入手順・使い心地・ビジネスでの活用事例を解説

Anthropic社が開発する「Claude」がSlackとの公式連携を開始しました。この連携により、Slackワークスペース内でClaudeに直接質問したり、会議の準備、資料作成、情報検索を行うことが可能になりました。…

パターン3：業界レポート・ニュースの要約とポイント整理

このパターンでできること

顧客から共有された資料や、業界の調査レポート、最新ニュース記事など、読むのに時間がかかる長文コンテンツを瞬時に要約し、商談に活かせるポイントを抽出します。営業資料のリサーチや要約に最適なパターンです。

おすすめAI： ChatGPT / Claude / Gemini（使い慣れたAIでOK）

代表プロンプト例

# 役割
あなたはBtoB営業の専門家であり、業界分析のプロです。

# 目的
以下の資料・記事を読み込み、{商談相手の業界}への営業活動に活かせるインサイトを抽出する。

# 入力情報
{ここにURL、または記事・レポートの本文を貼り付け}

# 実行タスク
以下の3点を整理してください。
- 3行要約：この資料の要点を3行で
- 営業インサイト：この情報から読み取れる、顧客の課題や関心事
- 商談での活用アイデア：この情報を商談でどう活かせるか、具体的なトークスクリプト例

出力イメージと活用アイデア（商談資料／メールへの転用）

抽出されたインサイトは、商談資料のスライドにそのまま転用したり、アポイント獲得メールの冒頭で「貴社の○○に関するニュースを拝見しました」と触れる際のネタとして活用できます。「なぜ今連絡したのか」の理由づけに使うと、返信率が大幅にアップします。

パターン4：既存顧客のアップセル／クロスセル候補を抽出する

このパターンでできること

既存顧客のリストと利用状況データをAIに渡し、追加提案（アップセル・クロスセル）の可能性が高い顧客を自動で抽出します。「どの顧客に、何を提案すべきか」を効率的に見極められます。

おすすめAI： ChatGPT / Claude（データ分析に強い）

代表プロンプト例

# 役割
あなたはカスタマーサクセスの専門家であり、顧客データ分析のプロです。

# 目的
以下の顧客リストと利用状況データを分析し、アップセル／クロスセルの可能性が高い顧客を特定する。

# 入力情報
【顧客リスト】
{ここに顧客名、業種、契約プラン、契約開始日などを貼り付け}

【利用状況データ】
{ここに利用頻度、アクティブユーザー数、利用機能などを貼り付け}

【提案可能な追加サービス】
{ここに上位プラン、追加オプション、関連サービスなどを記載}

# 実行タスク
以下の形式で、優先度の高い順にアップセル／クロスセル候補を5社抽出してください。
- 顧客名
- 推奨する提案内容
- 提案の根拠（なぜこの顧客にこの提案が刺さるのか）
- アプローチのタイミング（今すぐ／次回更新時など）

出力イメージと注意点

顧客データをAIに入力する際は、必ず社内のセキュリティポリシーを確認してください。個人情報や機密性の高いデータは匿名化（企業名をA社、B社に置き換えるなど）してから入力することを強くお勧めします。詳しくは後述の「入力してはいけない情報」のセクションをご確認ください。

パターン5：外部・内部情報を統合した「商談前ブリーフィング」を作る

このパターンでできること

パターン1〜4で収集した「外部情報（Web上の最新情報）」と「内部情報（社内の過去履歴）」を統合し、商談直前に読む「1枚サマリー」を作成します。これが、商談で勝つための「戦略ブリーフィング」になります。

おすすめAI： Claude / ChatGPT（使い慣れたAIでOK）

代表プロンプト例

# 役割
あなたは一流の営業コンサルタントです。

# 目的
分散した顧客情報を「商談で勝つための戦略サマリー」に集約する。

# 入力情報
【外部情報】
{ここにパターン1で取得した「最新ニュース・競合動向」のサマリーを貼り付け}

【内部情報】
{ここにパターン2で取得した「社内履歴・過去の宿題」のサマリーを貼り付け}

# 実行タスク
以下の見出しに従って、商談前に読む「戦略サマリー」を作成してください。

## 相手の現状（As-Is）
（例：新規事業△△を立ち上げ、リソースがそちらに集中している）

## 3つの強み（Strength）
（例：市場でのブランド力、独自の技術）

## 3つの弱み・課題仮説（Weakness / Hypothesis）
（例：新規事業と既存事業のカニバリゼーション、社内データが分散している可能性）

## 直近の重要トピック（Trigger）
（例：競合□□社が新サービスを発表。自社の優位性が揺らぎ始めている）

## 商談での確認事項（仮説を検証するための質問リスト）

出力イメージ（1枚サマリ）と運用のポイント

この「戦略サマリー」を商談の10分前に読み返すだけで、頭の中が整理され、自信を持って商談に臨めます。

運用のポイントは、このサマリーをチームで共有すること。商談後に「実際はこうだった」という情報を追記していくことで、次回以降のリサーチ精度がさらに向上します。

リサーチ用プロンプトを共通設計するコツ

ここまで5つのパターンを紹介しましたが、「毎回プロンプトを考えるのは面倒…」という方も多いでしょう。そこで、チームで共通利用できるプロンプトテンプレートを設計するコツをお伝えします。]

インプット情報を「箇条書き」にする

AIに渡す情報は、ダラダラと文章で書くよりも、箇条書きで構造化した方が精度の高い回答が得られます。

悪い例： 「株式会社ABCは製造業で、従業員500名くらいで、最近新規事業を始めたらしくて…」

良い例：

• 企業名：株式会社ABC
• 業種：製造業
• 従業員数：約500名
• 直近トピック：新規事業（○○分野）を開始

ただし、渡せる情報をすべてAIに渡した方が、AIが不明な点を推測に頼らなくなるため、回答の精度が上がる場合もあります。1発で完璧な出力を求めたい場合は、たくさんの情報を音声入力などで話していくのも手です。

アウトプット形式（箇条書き／表／要約レベル）を明示する

「どんな形式で出力してほしいか」を明確に指定することで、期待通りの回答が得られます。

• 「箇条書きで5つ」
• 「表形式で比較」
• 「3行で要約」
• 「見出し付きのレポート形式で」

このように具体的に指定することで、毎回安定した品質のアウトプットが得られます。

「わからないときに質問し返して」とAIに指示するテンプレ

情報が不足している場合に、AIが勝手に「それらしい答え」を作ってしまうのを防ぐためのテクニックです。プロンプトの最後に以下の一文を追加してみてください。

【重要】回答に必要な情報が不足している場合は、回答を生成する前に、私に質問してください。推測で回答しないでください。

これにより、ハルシネーション（AIがもっともらしい嘘をつく現象）を大幅に抑制できます。

営業リサーチにAIを使うときの注意点

AIは強力なツールですが、使い方を間違えると思わぬリスクを招く可能性があります。ここでは、営業リサーチでAIを活用する際に押さえておくべき注意点を整理します。

情報ソースの明示とファクトチェックのやり方

AIが出力した情報を鵜呑みにしないことが最も重要です。特に数値データ、人物情報、企業の公式発表に関する内容は、必ず一次ソース（公式サイト、IR情報など）で裏取りしてください。

Perplexityのように引用元を明示するAIを使う場合は、出力された引用リンクをクリックして、実際にその情報が書かれているか確認しましょう。「出典を教えて」と追加で質問するのも有効です。

入力してはいけない情報（機密・個人情報など）

AIに入力した情報は、サービスによっては学習データとして利用される可能性があります。以下の情報は、原則としてAIに入力しないでください。

• 個人情報（氏名、電話番号、メールアドレス、住所など）
• 契約書、見積書などの機密文書
• 未公開の財務情報、経営戦略
• 顧客から預かった秘密情報
• パスワード、APIキーなどの認証情報

どうしても入力が必要な場合は、個人名を「A氏」、企業名を「X社」のように匿名化してから入力しましょう。

社内でルール化しておくべきポイント

営業チーム全体でAIを活用する場合は、以下の点を社内ルールとして明文化しておくことをお勧めします。

• 利用を許可するAIツールのリスト
• 入力してはいけない情報のカテゴリ
• 出力情報のファクトチェック義務
• AIの回答をそのまま顧客に送らない（必ず人間がレビューする）
• 問題発生時のエスカレーションフロー

ルールを設けることで、安心してAI活用を推進できる環境が整います。

2025.11.11

提案と商談を生成AIで強化するー 提案書・営業トーク・反論処理をAIで仕組み化・効率化

「提案書を作るのに時間がかかりすぎて、残業続きだ…」「商談ではうまく話せても、相手の反論に詰まってしまう…」 営業活動において、こんな悩みを抱えていませんか？ 営業における「提案・商談」フェーズは特に”属人化…

まとめ｜リサーチは「全部AI」ではなく「最後の判断だけ人間」に寄せる

いかがでしたでしょうか。これまで40分以上かけて一人でやっていた営業リサーチが、AIを活用することで劇的に効率化できるイメージが湧きましたか？

大事なのは、「全部をAIに任せる」のではなく、「最後の判断は人間がする」という役割分担です。情報収集・整理・仮説生成はAIに任せ、「この顧客に対してどうアプローチするか」「どんな価値を提供できるか」という戦略判断と、顧客との信頼関係構築は人間が担う。

この記事で紹介したようなAI活用は、あくまで第一歩です。AIの真価は、個人の生産性向上に留まらず、チーム全体、ひいては組織全体の業務プロセスを変革し、「営業組織の”勝ちパターン”」として仕組み化することで発揮されます。

「とはいえ、自社のどの業務からAIを導入すればいいの？」 「チーム全員が使いこなせるようにするには、どんな研修が必要？」

こうしたお悩みをお持ちの企業様も多いのではないでしょうか。

デジライズでは、生成AIの導入研修を行っています。個別のミーティングで業務内容をヒアリングし、現場で本当に使えるAI活用法を一緒に考えるところからスタートします。実際に使えるように、AIの専門家が伴走いたしますので、AI担当者がいない企業様でもご安心ください。

まずは情報収集からでも歓迎です。導入の流れや支援内容をまとめた資料をこちらからご覧いただけます。