営業リストの作成や企業情報の整理をスプレッドシートへの手入力で続けていると、工数がかさむだけでなく更新も追いつかなくなります。この負荷を減らす手段として、AIを使ったリード獲得ツールへの関心が高まっています。企業の88%がすでに何らかの業務でAIを使い、4社に3社はリード獲得でAIを使っているか導入を検討している、という調査結果もあるほどです。
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本記事では、AIを使ったリード獲得が実際に何を効率化するのか、手作業の運用とどう違うのか、そしてThunderbitのようなツールを業務にどう組み込みやすいのかを順に見ていきます。
AIでリード獲得はどう変わったか
見込み客を見つけ、整理し、優先順位を付ける一連の流れに、AIは着実に入り込んでいます。手作業の調査とコピー&ペーストだけに頼る運用は、対象件数が増えるほど破綻しやすいものです。AI支援ツールを使えば、Webページやディレクトリ、行動データから候補情報を集め、確認しやすい形に整えることが以前より容易になります。
変化の要点は3つです。
- データ収集の自動化： ウェブページやディレクトリを継続的に確認するAIスクレイパーやエージェントが、人手では追い切れない件数のリード候補を集めやすくします。ディレクトリのスクレイピングを取り入れたチームが手作業比で10倍のリードを得た例もあります。
- 行動データの活用： 名前やメールに加え、サイト上の動きやSNSのシグナル、レビュー内容まで優先順位付けの材料にできます。
- 優先順位付けの支援： 機械学習モデルやルールでリードをスコアリングし、営業チームが確認すべき対象を絞り込みます。
Bainの Technology Report 2025によれば、営業担当者が実際に営業へ充てている時間は全体のわずか25%ほどです。AIはその残り75%を占める周辺作業の一部を肩代わりする手段として使われています。
なぜいまAIによるリード獲得が重要なのか
注目される理由は、スピード・精度・パーソナライズ・拡張性の4点に集約されます。
- スピード: AIエージェントは見込み客のサイトや公開情報を短時間で整理でき、人手なら30〜45分かかる作業を圧縮できるケースもあります（monday.com）。
- 精度: 人が見落としやすいパターンを補助的に拾えるため、リードから商談への転換率が51%高くなるという調査もあります。
- パーソナライズ: 直近のSNS投稿や企業ニュースといった文脈をリード情報に加えやすく、関連性の高いアプローチ設計につながります。
- 拡張性: AIスクレイパーなら件数の多いリストでも同じ手順で処理でき、見込み客の整理を継続しやすくなります。
ROIの観点で整理すると、次のようになります。
| メリット | 効果 | 根拠 |
|---|---|---|
| スピードと拡張性 | 24時間365日の見込み客開拓、同時に何千件ものリードを処理 | Bain |
| 転換率の向上 | より正確なターゲティングと育成 | Deloitte |
| リード品質の改善 | より良い優先順位付けと情報補完 | Setter AI |
| コスト効率 | 獲得コストと運用コストの削減 | Setter AI |
つまりAIは、件数を増やすだけの道具ではなく、優先順位付けと情報補完の精度を高めながら調査工数を抑えたい場面で力を発揮します。
Thunderbit:リード獲得に使いやすいAIツールの一例
Thunderbitは、ビジネスユーザー向けのAI搭載ウェブスクレイパーChrome拡張機能です。営業リスト作成、企業情報の収集、ECサイトの調査など、非エンジニアがWeb上の情報を表形式で扱いたい場面に向いています。コードなしで始められる一方、対象サイトや取得項目によっては事前確認が必要です。
- 自然言語プロンプト： 「このページから名前、役職、メールを取得」のように伝えるだけで抽出項目のたたき台ができます。
- 2クリックでスクレイピング： 「AIで項目を提案」で列を確認し「スクレイプ」を押すだけの操作です。
- サブページ＆ページネーション対応： 個別プロフィールや商品ページなどのサブページへリンクをたどって情報を補完でき、複数ページや無限スクロールのサイトにも対応します。
- 即時エクスポート： 取得データはExcel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV/JSONへ直接出力できます。利用条件や上限は公開前に最新仕様を確認してください。
- クラウド＆ブラウザスクレイピング： 公開サイトにはクラウド、ログインが要るページにはブラウザスクレイピングと使い分けられます。
構造がそろっていないディレクトリやニッチなサイトから、短時間で候補データを整理したい場面で使いやすいツールです。まずは対象ページを1つ選び、抽出精度と出力形式を確認してから定期運用へ広げるのが現実的です。
ThunderbitとAI以外の手法を比べる
Thunderbitと他の方法を比べると、向いている場面の違いが見えてきます。次の表は、どれが常に優れているかではなく、導入のしやすさ・対応範囲・運用負荷を整理するための比較です。
| 手法 | 導入のしやすさ | データ精度と対応範囲 | 連携 / 出力 | 一般的なROIと速度 |
|---|---|---|---|---|
| 手作業（スプレッドシート） | 非常に遅い、手間がかかる | ミスが起きやすく、古くなりがち | CRMへの手動インポート | 低い。工数が多く、サイクルが遅い |
| 従来型ノーコードスクレイパー | 中程度、視覚的に設定 | 構造化サイトには強いが、それ以外では壊れやすい | CSV/Excel出力、一部CRM対応 | ばらつきあり。設定で俊敏性が落ちる |
| PhantomBuster / ボット | 中程度、多少の技術が必要 | SNS系に強いが、深掘りには連携が必要 | Sheets/CRM出力、複数ステップのフロー | 中程度。学習コストがある |
| Thunderbit（AI） | 非常に簡単、2クリック | あらゆるサイト、非構造化データ、サブページに対応 | Sheets/CRM/Notionへ無料出力 | 高い。導入が速く、成果も早い |
従来のやり方でも運用は可能ですが、更新頻度や対象件数が増えるほど、手作業や固定ルール中心の運用は負荷が高くなりがちです。まずは自社のリードソースで小さく比較し、向き不向きを見極めるのが現実的です。
手順で見る:ThunderbitでAIリード獲得を行う
セットアップ
- Thunderbit拡張機能をインストール： ChromeウェブストアからThunderbitをブラウザに追加し、無料アカウントを作成します。クレジットカードの要否は最新の登録条件で確認してください。
- ワークフローと接続： エクスポート先はGoogle Sheets、Airtable、Notion、Excelへ直接つなげるほか、CRM用にCSV/JSONで書き出すこともできます。
AIに項目を提案させてリードを見つける
- 対象のWebページやディレクトリを開きます。
- Thunderbitのアイコンをクリックします。
- 「AIで項目を提案」を押すと、AIがページを読み取り名前・会社名・メールアドレスなどの候補列を提示します。
- 項目の調整やカスタムフィールドの追加も自由で、「従業員数が1000人超ならエンタープライズとしてタグ付け」のような独自プロンプトでリードの仕分けやラベル付けを補助させることもできます。
サブページとページネーションで情報を補完する
- 「スクレイプ」を押せばページ上のリードを抽出します。
- 複数ページのディレクトリはページネーションで一覧をたどりながら収集できます。
- さらに詳しい情報が要るときは「サブページをスクレイプ」でリンク先の各プロフィールを訪れ、電話番号やSNSリンクなどを表に足し込みます。
エクスポートしてCRMへつなぐ
- サイドバーでデータを確認します。
- 「エクスポート」からGoogle Sheets、Airtable、Notion、Excel、CSV、JSONなど希望の形式を選びます。
- 出力したデータは営業アプローチ、分析、CRMへの直接インポートにそのまま使えます。
業務フローへの組み込み方
Thunderbitは単発の抽出だけでなく、継続的な更新や後続業務にもつなげられます。
- 定期スクレイピング： 「毎週月曜9時」のような定期実行でリード一覧の更新作業を減らせます。実行条件や利用上限は導入前に確認してください。
- 即時データ同期： データがSheetやAirtableに入った時点で、CRMワークフロー、通知、メール配信といった後続処理へつなげやすくなります。
- ノーコードでカスタマイズ： Field AI Promptsを使えば、スクレイピングと同時にデータの整形やラベル付け、フォーマット調整も進められます。
非技術系のユーザーにとっては、コードを書かずにリードパイプラインの一部を自動化できる点が利点です。営業オペレーションやマーケティングのチームにとっては、更新頻度の高いリードデータを既存の表計算ツールやCRMへ渡しやすくする手段になります。
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数だけでなく質を上げる仕組み
件数を増やすだけでなく、優先順位の高い対象を見分けやすくすることが、AIによるリード獲得の本質です。
- 自動補完とスコアリング： スクレイピングと同時にAIプロンプトでタグ付け・仕分け・スコア付けができます。特定キーワードで「優先」ラベルを付けたり、企業規模や業界で分類したりできます。
- 対応速度の改善： リード一覧を素早く更新できることで初回対応を早められます。業界によっては新規リードへの対応が1分以内だと成約率が391%向上するとも言われ、これはVendastaの速度調査をAmplemarketがまとめた記事でも紹介されています。
- 大規模なパーソナライズ： レビューやSNS投稿の文脈情報を取得し、相手の製品や直近の投稿、資金調達ラウンドなどに触れた連絡文の下書きをAIが作れます。ただし外部データを使った文面は送信前に人が確認するのが前提です。
要は、AIによって「件数の多いリード」ではなく「優先順位を付けて確認すべきリード」に集中しやすくなる、ということです。同じ営業時間でも、当てずっぽうに連絡する件数を追うより、当たる確率の高い相手から順に対応するほうが最終的な成約数は伸びやすくなります。
活用イメージ:3つの業務シーン
ECでは、急成長中のチームが競合SKUの監視と複数仕入先サイトの新商品把握を必要としていました。Thunderbitで定期スクレイピングを組み、商品名・価格・在庫状況を毎日Google Sheetsへ取り込んだところ、価格変更や新SKUを数日ではなく数時間で見つけられるようになりました。
不動産では、ある会社が複数の掲載サイトから物件情報と担当エージェントの連絡先を集約したいと考えていました。サブページスクレイピングで数百件の掲載から物件詳細とメールアドレスを数分で抽出しAirtableへ出力したところ、調査時間を80%以上カットできました。
マーケティング代理店では、業界ディレクトリやイベント参加者リストをスクレイピングし、企業規模や直近の活動でリードにタグ付け。SNSプロフィールや最新ニュースで情報を補ったことで、追加採用なしにアプローチの転換率を30%引き上げたとされています。
つまずきやすいポイントと対処
導入して終わりではなく、運用前に確認しておきたい論点がいくつかあります。
- データ品質とコンプライアンス： サイトの利用規約とプライバシー法は必ず確認してください。Thunderbitはブラウザ上で見える公開データの取得を補助しますが、それだけでコンプライアンス判断が完結するわけではなく、AIプロンプトでの整形や重複確認と組み合わせて運用するのが安全です。
- 連携： 取得したデータが既存ツールへどう流れるかは先に決めておくと、導入後の手戻りを減らせます。
- 導入の定着： AIに懐疑的なメンバーがいる場合は、小さな対象ページで精度を示し、どの作業時間が減るのかを共有すると理解が進みやすくなります。
- メンテナンス： Webのレイアウトは変わるものなので、抽出結果は定期的に見直し、失敗したら「AIで項目を提案」を再実行して列設定を見直してください。
まとめ
- AIは調査・整理・優先順位付けという手作業の重い部分を肩代わりします。 営業の判断そのものを代替するものではなく、あくまで作業効率化の道具です。
- Thunderbitのようなツールは非エンジニアでも扱いやすい選択肢です。 既存の表計算ツールやCRMへの出力もスムーズなので、試すハードルは低いはずです。
- 大事なのはリード数より質、そして最後は人が確認する運用です。 AIで見込み客を補完・スコアリングしつつ、最終判断は人が行うのが前提になります。
- いきなり全社展開せず、小さく始めて結果を確認してから広げましょう。 1つのリードソースで抽出精度と出力形式を確かめ、うまくいってから定期運用やCRM連携へ広げるのが手戻りを減らします。
Thunderbitをダウンロードして試す場合も同じで、まずは小さな対象ページから始めてください。ガイドやヒント、成功事例はThunderbit Blogにまとまっています。
よくある質問
1. AIによるリード獲得は従来の方法と何が違いますか？
違いは自動化の範囲です。データを集めるだけでなく、見込み客を見極め、情報を補うところまでAIが手伝う点が手作業のリサーチと異なります。結果として、優先順位付けにかけられる時間が増えます。
2. ThunderbitはAI系のツールの中で何が違いますか？
言葉で指示するだけで項目提案からデータ抽出、リード補完まで進む点です。構造化されていないディレクトリやサブページも扱えますが、サイトとの相性や規模によっては事前の試し打ちをおすすめします。
3. リード一覧の自動更新はできますか？
できます。毎日や毎週といった頻度でスケジュール実行を組めますが、利用条件と実行上限は最新の仕様を都度確認してください。
4. リードの質はどう改善されますか？
抽出と同時にタグ付け・仕分け・スコアリングまで進められるため、価値の高い見込み客を後回しにせずに済みます。ただし最終判断と送信文の確認は人の役目です。
5. コンプライアンス面で注意すべきことは？
公開データであっても、対象サイトの利用規約や個人情報保護、プライバシー法への配慮は欠かせません。Thunderbitはブラウザで見えるデータの取得を助けますが、法務判断や社内確認の代わりにはなりません。規約順守を前提に、整形や重複確認にもAIプロンプトを活用してください。
小さな対象ページで抽出精度と出力形式を試すところから始めるのが現実的です。Thunderbitを無料で試すで、自社の運用に合うか見極めてください。
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