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プロンプト設計の基本から実践まで総まとめ|AI活用30日間トライアルDay03

営業リストの作成をAIで自動化する方法|AI活用30日間トライアルDay4 サムネイル

「午前中ずっと営業リストの作成だけで終わった……」
商談準備も、提案資料も後回し。そんな経験はありませんか?

同僚は、ChatGPTを使って企業リストを一瞬で整え、次のアプローチ先まで自動抽出している。
SNSから最新情報を引っ張ってきて、資料もAIに要約させている――。

自分だけが「Excel手打ち時代」に取り残されているような感覚に、焦りを覚えたのがきっかけでした。実は、営業リストの作成は、AIで真っ先に自動化できる領域です。

情報収集・データ整形・ターゲティング──それらはもう、“人間の仕事”ではありません。この記事では、営業の現場で「AIによる営業リスト作成」をどのように実装できるのかを、ChatGPT×スプレッドシート×無料ツールの組み合わせで紹介します。

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営業リストに時間がかかる3つの理由

営業リスト作成は、営業活動のスタート地点であり、成果に直結する重要な工程です。

しかし、現場の多くではこの工程が「時間泥棒」になっているのが実情です。なぜ、これほどまでに手間がかかるのでしょうか?主な理由は次の3つです。

 

① 情報収集の手間が膨大

企業名、業種、所在地、従業員規模など、リストに含めるべき情報は多岐に渡ります。

ターゲットを選定するには、Web検索やSNS、企業DBなど複数の情報源を行き来する必要があり、それだけで1件あたり数分〜十数分の工数がかかることもあります。

 

② データの整形・統合が煩雑

収集したデータは、そのままでは使えません。スプレッドシートに貼り付ける隙も「住所が複数行になっている」「電話番号にハイフンが入っていない」「表記揺れがある」など、整形の手間が発生します。

さらに、既存リストとの重複チェックや名寄せも必要になり、作業が属人化しやすいのも問題です。

 

③ 管理・更新の仕組みが弱い

作成したリストをどこでどう管理するか――このルールが曖昧なまま運用している企業も少なくありません。

その結果、情報が古くなったり、アプローチ履歴が残っていなかったりして、営業効率を下げる原因になります。

このように、営業リストは「つくる」よりも「管理し続ける」ことに本質的な難しさがあります。

ですが、これらの課題は生成AIの導入によって大幅に解消可能です。

 

AIで営業リスト作成がどう変わる?

生成AIを活用すれば、これまで手作業で行っていたリスト作成業務は大きく変わります。

ポイントは、「リストの作成」だけでなく、「整形」「管理」までをAIが担えるという点です。

 

ChatGPTでターゲット企業を抽出・要約

例えば、ChatGPTに「〇〇業界の従業員100名以上の企業をリストアップして」といった指示を与えると、業界知識とWeb情報をもとにターゲット企業を提案してくれます。

さらに、各企業の概要や特徴を要約形式で整理することも可能です。

「企業リストを作成→概要調査→手入力」の一連の作業を、一つのプロンプトで済ませられるのは、まさに生成AIならではの強みです。

 

Googleスプレッドシート×GASで整形・管理を自動化

ChatGPTから出力された情報は、そのままGoogleスプレッドシートに連携可能です。

さらに、GAS(Google Apps Script)を活用すれば、以下のような整形作業も自動化できます。

  • 電話番号・住所のフォーマット統一
  • 不要カラムの削除
  • 企業名の重複チェック
  • アプローチ履歴の自動付与

人間がチェックしがちな”地味だけど面倒な作業”を、AIとスクリプトが肩代わりしてくれます。

 

無料ツールやSNSデータも活用範囲に

営業支援ツールと組み合わせれば、実名ベースの最新データを補足することも可能です。

こうしたツールの比較や選定方法は、下記のページでも詳しく解説しています。

このように、生成AIと身近なツールの組み合わせによって、「リストをつくる」という作業は“手間”ではなく”仕組み”に変えることができるのです。

 

実践ステップ|AI営業リスト作成の全体フロー

AIを営業リスト作成に活用するには、「どの工程をAIに任せ、どこを人が確認するか」を明確にすることがカギです。ここでは、実際に多くの営業現場で導入されている基本フロー4ステップを紹介します。

 

① ChatGPTでターゲット企業を抽出する

まずは、ターゲットとする業種・規模・地域などをChatGPTに指示し、企業候補を出力させます。

例えば以下のようなプロンプトを使うことで、AIが独自に企業名をリストアップし、簡易的な属性情報まで整えてくれます。

「日本国内のIT企業で、従業員数が100〜300名、東京本社の企業を10社教えてください。会社概要もあわせて出力してください。」

そのままコピペすれば、リストのたたき台が完成します。

 

② スプレッドシート+GASで整形・自動処理

ChatGPTから得られた情報は、Googleスプレッドシートに貼り付け、自動整形を行います。

ここで登場するのがGAS(Google Apps Script)です。

例えば、以下のような処理を自動化できます。

  • 社名や住所のフォーマット統一
  • 電話番号やメールの形式チェック
  • 重複削除やソート
  • リストへの「アプローチ状況」列の自動付与

作成したスクリプトは、今後も繰り返し使えるため、一度の設定で半永久的な効率化が可能です。

 

③ SNS・Eightでの補足調査(任意)

名刺管理アプリ「Eight」やX(旧Twitter)、Facebookなどから、ターゲット企業に所属する担当者を検索し、リストに補足情報として追記していくのも有力です。

  • Eight → 実名での所属確認や名刺管理
  • X、Facebook →経営者や担当者情報のキャッチアップ

特に中小企業やスタートアップの最新情報は、SNS経由のほうが鮮度が高いケースもあります。

 

④ リストの格納とCRM連携

完成したリストは、自社のCRM(例:Salesforce、HubSpotなど)にインポートして管理します。このように、「作るだけ」で終わらせず、使える状態にする設計まで含めて初めて”AI活用”と言えるのです。

 

精度より”使えるリスト”が重要

AIを使った営業リスト作成が定着する中で、ある誤解もよく見受けられます。

それは、「正確な情報がすべて」「リストの完成度が高くないと使えない」という“完璧主義の罠”です。

 

目的は「リスト」ではなく「成果」

営業リストは、あくまで商談やアプローチのきっかけをつくるための”道具”です。

どれだけ正確な企業情報が並んでいても、それを活かしたアクションが伴わなければ意味がありません。

  • 完璧に整えたリスト → 活用されないまま陳腐化
  • 7割の完成度のリスト → すぐにアプローチしてPDCAで更新

後者のほうが、結果的に成約率やスピードに寄与するのです。

 

完璧を求めず、仮説検証型で運用する

生成AIの出力には、誤情報や曖昧な部分が含まれることもあります。

しかし、それを理由に「使えない」と判断してしまうのは早計です。

むしろ以下のように、“出力された結果をもとに、どのように修正・改善していくか”が重要です。

  • ChatGPTで出力された企業概要の文言を、自社用に微調整
  • 「アポが取れた業種」をフィードバックとしてAIに反映
  • 反応率の高い属性を次回のリスト作成に活かす

このように、営業リストは”1回で完璧に仕上げる”ものではなく、使いながら精度を高めていく”運用型資産”なのです。

 

「実務で使える状態」に仕上げることがゴール

本質的に大切なのは、「このリスト、すぐに使えるね」とチーム全員が言えること。

担当者の感覚や判断だけに依存せず、再現性のある仕組みとして使えるかどうかが問われます。

つまり、最初は精度が70%でも問題ありません。

そこから現場で使いながら改善していけば、それは”動く資産”になります。

この発想の転換こそが、AI活用を業務に根付かせる第一歩です。

 

AI活用を学びたい人へ|学習リソースと次の一手

営業リスト作成にAIを取り入れるだけでも、現場の生産性は大きく変わります。

ただし、AI活用は”点”ではなく”線”で実装していくことが重要です。ここでは、継続的に学べるリソースや、次に踏み出すべきステップをご紹介します。

 

生成AIは「使って終わり」では意味がない

ChatGPTで企業リストを作る、GASで整形する――どれも強力な手段ですが、それを“業務の型”として再現・展開できるかが成否を分けます。

そのためには、以下のような視点で学びを深めていくことが重要です:

  • 他の営業メンバーでも再現できるプロンプト設計
  • アップデートに対応できる柔軟なツール選定
  • 部署内でのナレッジ共有とテンプレ整備

これらを意識することで、「属人化しないAI活用」が可能になります。

 

学び直しの選択肢:「AIクラス」で体系的に実装を学ぶ

営業やマーケティング業務へのAI実装を体系的に学びたい方には、弊社が提供する「AIクラス」もおすすめです。

AIクラスでは以下のような内容を扱っています:

  • AIを活用した営業リストの作成デモ
  • スプレッドシートとの連携(GAS)実践
  • 自動化フローの構築と、CRM連携の考え方

記事内で紹介してきた内容を、動画+ワーク形式で実務レベルに落とし込む構成です。

もちろん「AIクラスを全部受けなくても、本記事の内容から一歩踏み出すだけで十分」ですが、 継続的にAI活用を習得したい方には、おすすめです。

次のステップは、”知ったこと”を実際に”やってみる”こと。

その隙に必要な型やツールを、明日から使えるレベルで具体的にAIクラスがサポートします。

 

まとめ:AIで”仕込み時間”を削減し、本質的な営業に集中しよう

営業リスト作成は、これまで「仕込みの作業」として多くの時間を奪ってきました。

しかし、生成AIとGoogleスプレッドシートを組み合わせれば、企業抽出から整形・管理まで、ほぼ自動でこなす仕組みを作ることができます。

しかも、必要なのは複雑なプログラミングではありません。

ChatGPTにどんな指示を出すか。スプレッドシートにどう整理するか。それだけです。

とはいえ、「実際にどう入力すればいい?」「どんなテンプレを使えばいい?」と感じる方も多いはず。

そんな方に向けて、営業AI活用マニュアルをLINEで無料配布中です。営業に使えるプロンプトも紹介していますので、これを機にぜひゲットしてくださいね!

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黒山結音

この記事の監修
黒山結音 - Sooon株式会社COO。「AI×営業」などの最先端ノウハウを発信。ChatGPT、Gemini、FeloなどのAIツールを活用した営業効率化手法を開発し、非エンジニアでも実装可能なメソッドを指導。「GMOコラボ 生成AI大感謝祭」に登壇者として、「AIグランプリ2025 春」に審査員として参加。生成AIパスポート保持 / Feloアンバサダー / tl;dvパートナー

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