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進めていると、工数がかかるうえ、更新漏れも起こりやすくなります。こうした作業を見直す手段として、AIを使ったリード獲得ツールが広く検討されるようになりました。実際、企業の88%がすでに少なくとも1つの業務でAIを使い、4社に3社はリード獲得でAIを使っているか、導入を予定しているという調査もあります。
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本記事では、AIを使ったリード獲得で何が効率化できるのか、手作業の運用と何が違うのか、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整理します。
AI時代のリード獲得：何が変わったのか？
AIは、見込み客の発見、整理、優先順位付けの進め方を変えつつあります。手作業の調査やコピー&ペーストだけで運用する方法は、対象件数が増えるほど限界が出やすくなります。AI支援のツールを使うと、ウェブページ、ディレクトリ、行動データなどから候補情報を集め、確認しやすい形に整理しやすくなります。
変化の要点は次のとおりです。
- データ収集の自動化: AIスクレイパーやエージェントは、ウェブページやディレクトリを継続的に確認し、人手では追い切りにく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、手作業と比べて10倍のリードを獲得したという事例もあります。
- 行動データの活用: 名前やメールだけでなく、サイト上の動き、SNSのシグナル、レビュー内容なども参照し、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設定を使って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やすくします。
BainのTechnology Report 2025によると、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%ほどにすぎません。AIはその周辺作業の一部を自動化し、調査や整理にかかる時間を減らす手段として活用されています。
いまのビジネスで、AIによるリード獲得が重要な理由
なぜAIを使ったリード獲得が注目されるのかを、営業・オペレーションの実務に引きつけて整理すると、主にスピード、精度、パーソナライズ、拡張性の4点に集約できます。
- 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ます。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やシグナルを補助的に拾えるため、リードから商談への転換率が51%高くなるとする調査もあります。
- 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なり、関連性の高いアプローチ設計に役立ちます。
- 拡張性: AIスクレイパーを使うと、件数が多いリストでも同じ手順で処理しやすくなり、見込み客の整理を継続しやすくなります。
ROIの観点では、主なメリットは次のように整理できます。
| 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、件数を増やすだけでなく、優先順位付けや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有力な選択肢になります。
Thunderbit：リード獲得業務で使いやすい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。コードを書かずに始めやすい一方で、対象サイトや取得したい項目によっては事前確認が必要です。
Thunderbitの主な特徴は次のとおりです。
- 自然言語プロンプト: 欲しい内容をそのまま伝えるだけ（「このページから名前、役職、メールを取得」など）で、抽出項目のたたき台を作りやすくなります。
- 2クリックでスクレイピング: 「AIで項目を提案」を押して列を確認し、「スクレイプ」をクリックする流れで、小さく試しやすい構成です。
- サブページ＆ページネーション対応: サブページ（個別プロフィールや商品ページなど）のリンクをたどり、複数ページや無限スクロールのサイトでも情報を補完しやすくします。
- 即時エクスポート: 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、公開前に最新仕様の確認が必要です。
- 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を使い分ける想定です。
Thunderbitは、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、定期運用へ広げる進め方が現実的です。
AIリード獲得ソリューションの比較：Thunderbit vs 従来手法
Thunderbitを他の方法と比べると、向いている場面の違いが見えやすくなります。次の表は、どちらが常に優れているかではなく、導入しやすさ、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では負荷が高くなりやすくなります。まずは自社のリードソースで、小さく比較しながら向き不向きを見極めるのが現実的です。
ステップ解説：ThunderbitでAIリード獲得を行う方法
Thunderbitでリード獲得作業を進める基本手順は次のとおりです。
AI搭載リード獲得のためのThunderbitセットアップ
- Thunderbit Chrome拡張機能をインストール: Chromeウェブストアを開き、Thunderbitをブラウザに追加します。無料アカウントを作成して開始します。クレジットカードが不要かどうかは、最新の登録条件を事前に確認してください。
- ワークフローと接続: Thunderbitは、Google Sheets、Airtable、Notion、Excelへ直接エクスポートできます。CRM用にCSV/JSONファイルを落とすことも可能です。
AIで項目を提案してリードデータを見つける
- スクレイピングしたいウェブページやディレクトリを開きます。
- ブラウザでThunderbitのアイコンをクリックします。
- 「AIで項目を提案」を押します。Thunderbitの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列候補を提案します。
- 必要に応じて項目を調整したり、カスタムフィールドを追加したりします。独自のAIプロンプトを使って、リードの仕分けやラベル付けを補助することもできます（例：「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」）。
サブページ機能とページネーション機能でリードを取得・補完する
- 「スクレイプ」をクリックします。Thunderbitがページ上に表示されているリードを抽出します。
- 複数ページのディレクトリでは、ページネーションを使って一覧をたどりながら収集を進められます。
- さらに詳しい情報が必要なときは「サブページをスクレイプ」をクリックします。Thunderbitがリンク先の各プロフィールや詳細ページを訪れ、電話番号やSNSリンクなどの追加情報で表を補完します。
リードをエクスポートしてCRMに連携する
- Thunderbitのサイドバーでデータを確認します。
- 「エクスポート」をクリックし、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、あるいはCRMへの直接インポートに使えます。
Thunderbitを業務フローに組み込む
Thunderbitは単発の抽出だけでなく、継続的なデータ更新や後続業務につなげたい場面でも使えます。
- 定期スクレイピング: 「毎週月曜9時」のような定期実行を設定し、リード一覧の更新作業を減らす運用が考えられます。実行条件や利用上限は、導入前に確認しておくと安全です。
- 即時データ同期: データがGoogle SheetやAirtableに入った後、CRMワークフロー、通知、メール配信などの後続処理に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を使うと、スクレイピングとあわせてデータの整形、ラベル付け、フォーマット調整を進めやすくなります。
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しやすい点が利点です。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に渡しやすくする手段になります。
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数だけではない：AIがリード品質と成約率を引き上げる仕組み
AIを使ったリード獲得では、件数を増やすことだけでなく、優先順位の高い対象を見分けやすくすることが重要です。
- 自動補完とスコアリング: スクレイピングしながら、AIプロンプトでリードにタグ付け、仕分け、スコア付けができます。たとえば、特定のキーワードが含まれていれば「優先」とラベルを付けたり、企業規模や業界で分類したりできます。
- 対応速度の改善: AIスクレイパーでリード一覧を更新しやすくなると、新しい見込み客への初回対応を早めやすくなります。業界によっては、新規リードへの対応が1分以内なら成約率が391%向上すると紹介されることもあります。これはVendastaの元の速度調査で、Amplemarketのまとめ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投稿のような文脈情報を取得し、AIでアプローチ文の下書きを作ることで、相手の製品、直近の投稿、最近の資金調達ラウンドなどに触れた連絡文を準備しやすくなります。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。
要点は、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ことです。
実例：Thunderbitによるリード獲得の成功事例
Thunderbitの活用イメージを、代表的な業務シーンごとに整理します。
EC：商品リードを大規模に集める
急成長中のECチームが、競合SKUの監視と、複数の仕入先サイトにまたがる新商品リリースの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に取り込んだところ、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、競争の激しい市場で大きな優位を握りました。
不動産：物件情報と担当者連絡先を集約する
ある不動産会社は、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網羅したデータベースを作りたいと考えていました。Thunderbitのサブページスクレイピングを使い、数百件の掲載から物件詳細とエージェントのメールアドレスを数分で抽出し、そのままAirtableへ出力して営業チームで活用。これにより、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：ターゲットを絞ったリードリスト
あるデジタルマーケティング代理店は、Thunderbitで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しました。さらに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。
AIリード獲得でよくある壁の乗り越え方
AIを使ったリード獲得でも、運用前に確認しておきたい論点があります。代表的なポイントは次のとおりです。
- 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するツールですが、それだけでコンプライアンス判断が完了するわけではありません。スクレイピングと同時に、AIプロンプトでデータの整形や重複確認を進めると運用しやすくなります。
- 連携: 取得したデータが、チームで既に使っているツールへどう流れるかを先に決めておくと、導入後の手戻りを減らせます。Thunderbitのエクスポート機能は、その接続部分を試す際に使いやすい構成です。
- 導入の定着: AIに懐疑的なメンバーがいる場合は、まず小さな対象ページで精度を確認し、どの作業時間が減るのかを示すと共有しやすくなります。
- メンテナンス: Webのレイアウトは変わるため、抽出結果は定期的に見直す必要があります。スクレイピングが失敗したら、「AIで項目を提案」を再実行して列設定を見直す流れが現実的です。
まとめ：AIによるリード獲得の押さえどころ
最後に、実務で押さえたい点を整理します。
- AIはリード獲得の作業効率化に役立ちます。 手作業だけでは追い切りにくい調査、整理、優先順位付けを補助できます。
- Thunderbitは、非エンジニアが試しやすい選択肢の一つです。 自然言語プロンプト、少ない操作での抽出、既存ツールへの出力が組み合わせやすい構成です。
- 大事なのはリード数だけでなく、質と確認フローです。 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運用が前提になります。
- 小さく始め、結果を確認してから広げる。 主要なリードソースでThunderbitを試し、抽出精度、出力形式、ROIを見ながら運用範囲を広げるのが現実的です。
まずは1つのリードソースで抽出精度と出力形式を確認し、その結果を見てから定期運用やCRM連携へ進むと、導入後の手戻りを減らしやすくなります。Thunderbitをダウンロードして検証を始める場合も、最初は小さな対象ページで試すのが安全です。さらに深く知りたい方は、Thunderbit Blogで、ガイド、ヒント、実際の成功事例をご覧ください。
よくある質問
1. AIによるリード獲得は、従来の方法とどう違うのですか？
AIによるリード獲得は、データ収集、見込み客の見極め、情報補完を自動化しやすくする手法です。ウェブページ、ディレクトリ、ユーザー行動などを参照しながら、手動調査やコピペにかかる時間を減らし、優先順位付けを進めやすくします。
2. AI搭載のリード獲得で、Thunderbitが特別なのはなぜですか？
Thunderbitは自然言語プロンプトとAIを使い、ウェブサイト上の情報から項目提案、データ抽出、リード補完を進めやすくします。非構造化のディレクトリやサブページを扱いたい場面でも使いやすい一方で、対象サイトとの相性や運用規模によっては事前検証が必要です。
3. Thunderbitを使って、リード一覧を自動で最新化できますか？
定期スクレイピング機能を使えば、毎日や毎週などの定期データ収集を組める想定です。ただし、利用条件や実行上限は公開前に最新仕様を確認してください。
4. AIはリード数だけでなく、リードの質をどう高めるのですか？
ThunderbitのようなAI駆動ツールは、スクレイピングしながらリードの仕分け、タグ付け、スコアリングを補助できます。これにより、価値の高い見込み客へ優先的に対応しやすくなりますが、最終的な判断や送信内容の確認は人が行う前提です。
5. AIによるリード獲得は、安全でコンプライアンスに適していますか？
公開データを扱う場合でも、サイトの利用規約、個人情報、プライバシー法への配慮は必要です。Thunderbitはブラウザ上で見えるデータの取得を補助しますが、それだけで法務判断や社内確認を不要にするものではありません。必ずサイトの利用規約とプライバシー法を守り、データの整形と検証にもAIプロンプトを活かしてください。
AIがリード獲得にもたらす違いを確認したい場合は、まず小さな対象ページで抽出精度と出力形式を試してみるのが現実的です。Thunderbitを無料で試すから始めて、自社の運用に合うかどうかを見極めてください。
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