AIが毎朝「今日営業すべき企業」を3社選ぶ。BtoBマーケティングと営業連携を効率化する仕組みを作ってみた

BtoBマーケティングやBtoBセールスでは、よくこんな課題があります。

広告、ブログ、メルマガ、ウェビナーなどでサイトへの流入は作れている。
でも、そこから「どの企業に営業すべきか」が分からない。

資料請求や問い合わせがあれば営業しやすいですが、実際には問い合わせ前の段階で情報収集している企業も多くあります。

また、BtoBの意思決定は1人で完結しません。
ある担当者はブログを読み、別の担当者はサービスページを見て、また別の人が事例ページを見ていることもあります。

つまり、1人の行動だけを見るのではなく、会社単位で興味や検討のサインを見ることが重要になります。

そこで今回は、ウルテクのAIタスクと、Claude、HubSpot、Gmail、Slackを連携させて、毎朝自動で「今日営業すべき企業」をピックアップし、営業準備まで効率化する仕組みを作ってみました。

社内共有用の図解資料をダウンロードできます

この記事で紹介する、AIを使って「今日営業すべき企業」を毎朝ピックアップし、営業準備まで効率化する仕組みを、図解資料にまとめました。

BtoBマーケティングと営業連携、インテントデータ活用、Claude・HubSpot・Gmail・Slack連携の流れを、AI初心者の方にも分かりやすいように整理しています。

この記事の内容を社内で共有したい方は、ぜひあわせてご覧ください。

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なぜこの仕組みを作ろうと思ったのか

もともと実現したかったのは、シンプルに言うと、ニーズの高い企業に対して、適切なタイミングで、役に立つ情報を届けることでした。

BtoBマーケティングでは、サイトに来てくれた企業や、広告・メルマガ・コンテンツ経由で反応してくれた企業のデータがたまっていきます。

ただ、そのデータを実際の営業活動に活かそうとすると、思った以上に手間がかかります。

たとえば、営業する前には次のような作業が発生します。

• どの企業に営業すべきかを探す
• その企業が何に興味を持っていそうか確認する
• どのページを見ているか調べる
• どんな会社なのかを調べる
• HubSpotなどのCRMに既存接点があるか確認する
• 送るべきメール文面を考える
• 既存接点がなければ、問い合わせフォーム営業の文面を考える

実際、1社分の営業準備をするだけでも、30分から1時間ほどかかることがあります。

しかも、その作業を毎朝継続するのは簡単ではありません。

そこで考えたのが、ウルテクのデータとAIをつなげて、営業準備の大部分を自動化できないかということでした。

※ウルテクは、BtoBマーケティングと営業活動を支援するBtoBマーケティングエージェントです。

サイトに来ている企業の可視化、閲覧ページや滞在時間の把握、インテントデータの活用、AIタスクによる分析・整理などを通じて、マーケティング施策の反応を営業アクションにつなげやすくします。

「どの企業に営業すべきか分からない」
「広告やコンテンツの反応を営業に活かしきれていない」
「問い合わせ前の企業の検討サインを見つけたい」
「BtoBマーケティングと営業連携を強化したい」

という方は、ぜひウルテクをご覧ください。

ウルテクついて詳しく見る

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今回作った仕組みの全体像

今回の流れは、ざっくり言うと以下のような仕組みです。

まず、ウルテクを使って、自社サイトに来ている企業を可視化します。

そのうえで、リード数、閲覧ページ、ページ滞在時間、インテントデータ、会社ごとの関心テーマなどをもとに、AIタスクが毎朝「今日営業すべき企業」を3社ピックアップします。

AIタスクは、単に会社名を出すだけではありません。

なぜその企業に営業すべきなのか。
どんな関心がありそうなのか。
どんな情報を提供するとアポイントにつながりやすそうなのか。

そこまで整理して、毎朝自動でメール送信します。

そのメールをClaudeが読み取り、次のアクションを判断します。

HubSpotにその企業や該当コンタクトがある場合は、その情報をもとに、インテントやニーズ、関連事例を加味したメール文面を自動で作成し、Gmailに下書きとして保存します。

一方で、HubSpotに企業やコンタクトがない場合は、Slackに通知します。

Slack通知には、その企業がどんな会社なのか、どのようなインテント情報があるのか、問い合わせフォーム営業をするならどんな文面がよさそうかまで含めます。

最後に、人がGmailの下書きやSlack通知の内容を確認し、メール送信や問い合わせフォームへの営業を行います。

つまり、AIがすべてを勝手に送るわけではありません。

AIが準備し、人が最後に確認して判断する。
この形にすることで、営業活動の品質を保ちながら、準備工数を大きく削減できます。

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AIタスクには、どんな指示を出しているのか

今回の入り口になっているのは、ウルテクAIのタスク機能です。

ウルテクAIタスクに対しては、難しい指示を出しているわけではありません。

実際には、以下のような内容をタスクとして実行させています。

リード数や閲覧ページ時間、インテント分析、会社インテント、訪問者インテントから今日営業すべき企業を3社ピックアップして。
ピックアップ理由と、どんなアプローチや情報を提供するとアポイントが取れそうか教えてほしい。

ポイントは、AIに対して「何を見て」「何を判断して」「どんな出力がほしいのか」を明確に伝えることです。

ここでは、AIに次のような判断をしてもらっています。

• どの企業の優先度が高いか
• なぜ今日アプローチすべきなのか
• その企業は何に興味を持っていそうか
• どんな情報を提供すると有効そうか
• アポイントにつなげるなら、どんな切り口がよさそうか

これにより、営業担当者はゼロから企業を探すのではなく、AIが整理した候補企業と理由を確認するところから始められます。

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実際にAIが出してくれる内容

AIタスクでは、分析対象の企業データをもとに、今日アプローチすべき企業を3社選びます。

ブログ上では実名を伏せますが、たとえば以下のような出力イメージです。

A社：最優先

A社は、今週のページ滞在時間が非常に長く、特定のテーマに関連するページを集中的に閲覧していました。

このような行動から、単なる情報収集ではなく、具体的な実行方法や導入イメージを知りたい段階に入っている可能性があります。

そのため、営業アプローチでは、サービス紹介を一方的に送るのではなく、チェックリストやテンプレートなど、すぐに使える情報を提供するのが有効そうです。

たとえば、30分の現状ヒアリングを提案し、現在の課題整理や優先順位づけを一緒に行うような切り口が考えられます。

B社：高優先

B社は、複数のリードが確認されており、インテントデータ上でも特定テーマへの関心が見られました。

複数人が関与している可能性があるため、個人単位ではなく、会社として検討が進み始めている可能性があります。

この場合は、営業とマーケティングの連携や、ターゲット企業の優先度づけに関する情報を提供すると、相手にとって有益な接点になりやすいと考えられます。

C社：中〜高優先

C社は、匿名リードの可視化やROI可視化に関心があると推定されました。

このような企業には、広告や展示会などの施策から発生したサイト来訪を、どのように営業アクションにつなげるかを示すと効果的です。

特に、経営層やマネージャーに説明しやすいように、投資対効果や営業機会の可視化を含めた提案にすると、検討が進みやすくなります。

このように、AIタスクは単なる営業リストではなく、営業する理由と、最初に届けるべき情報まで整理してくれます。

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マーケティング施策の反応を営業に活かせるのが重要

この仕組みで特に重要なのは、マーケティング活動と営業活動をつなげられることです。

たとえば、マーケティングチームは日々、さまざまな施策を行っています。

• ブログ記事によるコンテンツマーケティング
• 広告配信
• メルマガ配信
• ウェビナー集客
• ホワイトペーパー施策
• 事例ページやサービスページへの誘導

しかし、これらの施策でサイトに来た人が、すぐに問い合わせをするとは限りません。

むしろ、BtoBでは問い合わせ前の情報収集期間が長く、複数の担当者が別々のタイミングで情報を見ているケースも多くあります。

従来のMAでは、基本的にフォーム送信や資料請求など、すでにコンバージョンした人を中心にトラッキングすることが多くなります。

もちろん、それも重要です。

ただ実際には、まだコンバージョンしていない企業や、個人情報が取得できていない段階のアクセスも多く存在します。

ここを見逃してしまうと、マーケティングで集めた反応を営業に活かしきれません。

だからこそ、会社単位でサイト来訪やインテントデータを見て、「この会社は今、関心が高そうだ」と把握することが重要になります。

ウルテクで企業単位の行動を可視化し、その情報をAIタスクで整理することで、マーケティング施策の反応を営業アクションにつなげやすくなります。

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インテントデータを営業アプローチに変える

インテントデータは、ただ見るだけでは価値を発揮しません。

重要なのは、インテントデータをもとに、営業がどんなアクションを取るかです。

たとえば、ある企業が「GTM戦略」や「KPI設計」に関心を持っていそうであれば、いきなりサービス紹介を送るよりも、GTMチェックリストやKPIテンプレートのような情報を送る方が自然です。

「ICP定義」や「インテントデータ基礎」に関心がありそうであれば、ターゲット企業の優先順位づけや、営業リスト作成の考え方を提案するとよいかもしれません。

「匿名リード可視化」や「ROI可視化」に関心がありそうであれば、広告や展示会の成果をどのように営業機会として可視化するかを伝える方が刺さりやすくなります。

つまり、インテントデータは、相手に何を話すべきかを決める材料になります。

営業活動では、「自社サービスを紹介する」よりも先に、相手が今考えていそうなテーマに合わせて情報提供することが重要です。

この仕組みでは、AIが企業ごとの関心テーマを読み取り、どんな情報を提供するとよさそうかまで整理してくれるため、営業の初動がかなり楽になります。

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Claude・HubSpot・Gmail・Slackの役割を1枚ずつ整理しました

今回の仕組みは、複数のツールを使っていますが、役割を分けるととてもシンプルです。

資料では、各ツールが何をしているのか、営業準備のどの部分を担当しているのかを、図解で分かりやすく整理しています。

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HubSpotにある場合と、ない場合で処理を分ける

今回の仕組みで便利なのは、HubSpotに既存接点があるかどうかで、その後の処理を変えられることです。

HubSpotに企業や該当コンタクトがある場合は、既存接点に対してメールを送る準備をします。

このとき、AIはウルテクAIタスクの分析結果をもとに、相手企業の関心テーマに合わせたメール文面を作成します。

たとえば、「広告や展示会の効果を可視化したい」という関心がありそうなら、そのテーマに合わせて、参考資料や簡易診断の案内を含めた文面を作ります。

一方で、HubSpotに企業やコンタクトがない場合は、メールを送る相手がまだ分かりません。

その場合は、Slackに通知します。

Slack通知には、企業情報、想定される関心テーマ、なぜ今アプローチすべきなのか、問い合わせフォームに送るならどんな文面がよさそうかを含めます。

営業担当者はその通知を見て、問い合わせフォーム営業をするか、別の方法で接点を作るかを判断できます。

このように、既存接点がある企業とない企業で対応を分けることで、営業活動の抜け漏れを減らしやすくなります。

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Skill作成も、実はかなりシンプル

ここまで聞くと、「かなり複雑な仕組みなのでは？」と思うかもしれません。

しかし、今回のようなSkill作成は、考え方としてはかなりシンプルです。

最初から完璧な設計書を作る必要はありません。

まず、実現したい営業フローをClaudeに伝えます。

そして、次のように依頼します。

以下の営業フローをもとに、Claudeで使うSkillを作りたいです。
実装に必要な情報が不足していれば、過不足なくステップバイステップで質問してください。
最終的に、Skillの目的、入力、判断条件、出力、利用するコネクタ、運用の流れまで整理してください。

これだけでも、Claudeは足りない情報を順番に確認してくれます。

たとえば、次のようなことを聞いてきます。

• どのメールを起点にするのか
• 毎朝何時に処理するのか
• 何社ピックアップするのか
• HubSpotに既存接点がある場合はどうするのか
• HubSpotにない場合はどうするのか
• Gmail下書きには何を入れるのか
• Slack通知には何を入れるのか
• 問い合わせフォーム営業の文面はどのように作るのか

このように、AIにフローを投げて、不足情報を質問してもらえば、Skill設計はかなり進めやすくなります。

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Skill作成で特に大事なのは、メールの意図をAIに説明すること

ただし、Skillを作るときに重要なポイントがあります。

それは、どんなメールで、そのメールは何を意図しているのかをAIに詳しく説明することです。

今回の仕組みでは、起点になるメールがあります。

それは、ウルテクAIタスクが毎朝送る「今日営業すべき企業3社」の通知メールです。

このメールには、企業名、ピックアップ理由、関心テーマ、推奨アプローチなどが含まれます。

Claudeには、このメールが何のためのメールなのかを理解してもらう必要があります。

たとえば、次のように説明します。

このメールは、ウルテクAIタスクが毎朝自動で作成する営業優先企業の通知です。
目的は、営業担当者がその日に優先して確認すべき企業を把握し、すぐにアクションできる状態にすることです。
メール内には、企業ごとの関心テーマ、営業すべき理由、提案すべき情報、アプローチ案が含まれています。

この説明があることで、Claudeはメールを単なる文章として読むのではなく、営業アクションの起点として読み取れるようになります。

また、Gmailに作る下書きメールの目的も明確にする必要があります。

このメールは、既存接点がある企業に対して、相手の関心テーマに合わせた情報提供を行い、商談や情報交換につなげるための文面です。

Slack通知の目的も同様です。

この通知は、HubSpotに既存接点がない企業について、社内の営業担当者に対応を促すためのものです。
企業情報、関心テーマ、問い合わせフォーム営業の文面案を含め、次の行動を取りやすくすることが目的です。

このように、AIに対して「この情報は何のために使うのか」を伝えることで、出力の精度が上がります。

このSkillの作り方も、資料でやさしく解説しています

この仕組みは、最初から細かい設計書を作らなくても始められます。

やりたい営業フローをClaudeに伝え、不足している情報をステップバイステップで質問してもらうことで、Skillの設計を整理できます。

資料では、Claudeに最初に投げる依頼文、AIに説明すべきメールの意図、コネクタ連携の考え方までまとめています。

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最後はコネクタでつなぐだけ

Skillの設計ができたら、あとは必要なツールをコネクタでつなぎます。

今回であれば、主に次のような連携です。

Claudeがメールを読み取る。
HubSpotで企業やコンタクトの有無を確認する。
Gmailにメール下書きを作る。
Slackに通知する。

やっていることは複雑そうに見えますが、分解するとかなりシンプルです。

営業フローをAIに伝える。
不足情報をAIに質問してもらう。
メールや通知の意図を説明する。
必要なツールをコネクタでつなぐ。
最後に人が確認して送る。

この流れを作れば、毎朝の営業準備をかなり効率化できます。

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この仕組みで削減できる工数

今回の仕組みで大きく削減できるのは、メールを送る作業そのものではありません。

本当に大きいのは、メールを送る前の準備工数です。

具体的には、次のような作業です。

1. どの企業に営業すべきかを探す。
2. その企業が何に興味を持っていそうか分析する。
3. 会社情報を調べる。
4. HubSpotに既存接点があるか確認する。
5. 相手に合わせたメール文面を考える。
6. 既存接点がなければ、問い合わせフォーム営業用の文面を考える。

これらを毎朝ゼロから行うのは、かなり負担が大きいです。

しかし、AIが候補企業を選び、理由を整理し、メール下書きやSlack通知まで準備してくれれば、人は最終確認に集中できます。

つまり、AIが営業の代わりをするというより、営業が動き出すまでの準備を先回りして整えてくれるイメージです。

この形であれば、営業担当者は自分の判断を残しながら、より短い時間で質の高いアプローチを行いやすくなります。

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AIが準備し、人が判断する営業フローへ

今回の仕組みで大事なのは、AIにすべてを任せることではありません。

AIが情報を集め、整理し、下書きや通知を作る。
人が内容を確認し、相手に合わせて調整し、最終的に送る。

この分担が重要です。

BtoBセールスでは、相手企業の状況や関係性に合わせたコミュニケーションが必要です。

そのため、完全自動でメールを送るよりも、AIが下準備をして、人が最後に判断する方が現実的です。

また、営業担当者にとっても、AIが出した理由や提案内容を確認することで、相手企業の状況を短時間で把握しやすくなります。

これにより、単なる効率化だけでなく、営業の質の向上にもつながります。

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BtoBマーケティングと営業連携で重要なのは、データを“使える形”にすること

BtoBマーケティングでは、さまざまなデータが取得できます。

広告流入、サイト訪問、閲覧ページ、滞在時間、資料請求、メルマガクリック、ウェビナー参加、インテントデータなどです。

しかし、データがあるだけでは営業は動けません。

営業にとって必要なのは、次のような情報です。

どの会社に連絡すべきか。
なぜ今その会社なのか。
何に興味がありそうなのか。
最初に何を伝えるべきなのか。
既存接点があるのか。
なければどう接点を作るのか。

つまり、マーケティングデータは、営業が動ける形に変換して初めて価値を発揮します。

今回の仕組みでは、ウルテクで企業単位の行動やインテントデータを可視化し、AIタスクで営業優先度やアプローチ案を整理し、ClaudeがHubSpot・Gmail・Slackと連携して次の行動につなげます。

これにより、マーケティングが集めた反応を、BtoBセールスの具体的なアクションに変えやすくなります。

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まとめ

今回作ったのは、AIを使って毎朝「今日営業すべき企業」を3社ピックアップし、営業準備まで効率化する仕組みです。

流れはシンプルです。

ウルテクでサイトに来ている企業を可視化する。
AIタスクが、リード数、閲覧ページ、滞在時間、インテントデータをもとに営業すべき企業を選ぶ。
Claudeがその通知メールを読み取り、HubSpotに接点があるか確認する。
接点があればGmailに下書きを作る。
接点がなければSlackに通知し、フォーム営業の文面案まで用意する。
最後に人が確認して送る。

この仕組みによって、営業担当者は企業選定や下調べ、文面作成にかかる時間を減らし、より重要な判断やコミュニケーションに集中できます。

また、マーケティングチームが作った広告、ブログ、メルマガ、ウェビナーなどの流入を、営業活動に活かしやすくなります。

特にBtoBでは、問い合わせ前の検討行動や、複数担当者による情報収集が多くあります。

だからこそ、インテントデータやサイト行動を会社単位で見て、AIで整理し、営業アクションにつなげることが重要です。

AIが準備し、人が判断する。
これが、これからのBtoBマーケティングと営業連携の一つの形だと感じています。

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社内共有用の図解資料をダウンロードできます

この記事で紹介した、AIを使って「今日営業すべき企業」を毎朝ピックアップし、営業準備まで効率化する仕組みを、20ページの図解資料にまとめました。

資料では、以下の内容をやさしく整理しています。

• なぜBtoBマーケティングと営業連携が重要なのか
• AIが毎朝「今日営業すべき企業」を選ぶ流れ
• ウルテク、Claude、HubSpot、Gmail、Slackの役割
• インテントデータを営業アプローチに変える考え方
• ClaudeでSkillを作るときの進め方
• AIが準備し、人が判断する営業フロー

AI初心者の方にも分かりやすいように、専門用語をできるだけ減らし、社内共有しやすい構成にしています。

「この記事の内容をチームに共有したい」
「AIを使った営業効率化を社内で説明したい」
「BtoBマーケティングと営業連携の仕組みを図で見たい」

という方は、ぜひ資料もあわせてご覧ください。

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ウルテクについて

ウルテクは、BtoBマーケティングと営業活動を支援するAIデータ活用プラットフォームです。

サイトに来ている企業の可視化、閲覧ページや滞在時間の把握、インテントデータの活用、AIタスクによる分析・整理などを通じて、マーケティング施策の反応を営業アクションにつなげやすくします。

「どの企業に営業すべきか分からない」
「広告やコンテンツの反応を営業に活かしきれていない」
「問い合わせ前の企業の検討サインを見つけたい」
「BtoBマーケティングと営業連携を強化したい」

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ウルテクAIについて詳しく見る
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