AIで新規開拓リストを自動作成｜ターゲット選定からアプローチ文面まで

たとえば、生成AIに「福岡の製造業で、従業員50人前後の会社を30社」と頼んだとします。社名と代表番号がそれらしく並びますが、検索すると数社は見つからず、残りの会社のサイトには「営業メールはお断りします」と書いてある。AIで新規開拓リストを作ると、最初に当たるのはこの2つです。

作り方は、材料をどこから取るかで3つに分かれます。自社の過去の成約・問い合わせデータ、法人番号などの公開データ、有料の企業データベースです。どれを選んでも、AIが返すのは候補の一覧にすぎません。社名は法人番号で実在を確かめ、営業メールは相手が送ってよい区分（同意・名刺・取引・アドレスの公表）に入るかを人が確かめてから送ります。どの作り方から始めるかと、送れる相手の見分け方を、2つの表で整理します。

新規開拓リスト作成の課題｜時間・質・属人化の三重苦

新規開拓リストとは、まだ取引の無い見込み先を、選んだ理由と連絡してよい根拠とともに並べた一覧です。社名と電話番号が並んでいるだけの表は、この意味ではまだ「候補の束」で、リストになっていません。

時間がかかる、担当者によって質がばらつく、作れる人が辞めると作れなくなる。この3つは別々の悩みに見えて、根は同じです。誰が、どの材料を見て、どの条件で選んだかが、表のどこにも残っていないのです。

いまの作り方を5つの段に分けると

営業担当が手作業で作る場合を段に分けると、下の表のようになります。所要時間は会社ごとに違うため、ここでは数字を置きません。自社で測るなら、右端の単位で2週だけ記録すれば、どの段に時間が消えているかは見えます。

質がばらつくのは1と2の段です。条件の決め方と材料の選び方が頭の中にあるうちは、同じ人が作っても月ごとに違うリストになります。時間が消えるのは3の段で、ここはAIがいちばん手伝える所です。5の段は、件数を急ぐときにいちばん飛ばされやすい段です。

1と2を文章にして残すと、それがそのままAIへの指示になります。属人化を解く作業と、AIに渡す準備は、同じ作業です。

AIでターゲット企業を選定する3つのアプローチ

どれから始めるかは、今の状態で決まります。過去の成約・問い合わせデータが数十件以上あるなら自社データから、月に数百件の候補が要り予算もあるなら企業データベースから、誰を狙うかがまだ固まっていないなら生成AIで条件を整理して公開データから、という順です。表の下3行の数字は効果の見込みではなく、最初の1回を小さく始めるための目安です。自社の件数に合わせて決め直してください。

この表で比べているのは材料の取り方で、ツールの名前ではありません。個別のツールの費用や選び方は営業リスト作成AIの費用相場と選び方で扱っています。

自社データから：最初の1つに選ぶなら、ここ

過去に成約した会社と、問い合わせだけで終わった会社を並べ、生成AIに違いを出させます。業種、従業員の規模、所在地、問い合わせのきっかけ、担当者の役職。違いが見えたら、その条件に合う休眠顧客や名刺の相手から順位を付けます。

この方法の弱点は、件数が少ないと偶然の偏りを「傾向」と読んでしまうことです。成約と失注を合わせて30件に届かないうちは、AIが出した共通点を仮説として扱います。成約が10件しかない会社で「福岡の会社が多い」と出ても、それは営業担当が福岡にいるからかもしれません。AIが出した共通点を、営業責任者が「理由を説明できるか」で1つずつ確かめます。

材料は名刺や名簿なので、担当者の氏名やメールアドレスが入ります。集めたときに示した利用目的の範囲で使えるかは、法的注意点の節で扱います。既存の顧客リストそのものの整え方は顧客リスト整理にAIを使う記事に分けました。

公開データから：条件を固める段階で使う

自社の理想の顧客像を生成AIと言葉にし、その条件で公開データを当たります。AIに任せるのは、条件の言語化と、集めた会社の情報の要約です。求人に「DX推進」の担当を出している会社は、社内のデジタル化に課題を抱えているかもしれない、といった読み方もAIに下書きさせられます。ただし、その読みは推測です。

材料は無料で手に入りますが、連絡先は手元に残りにくい方法です。何ができて何ができないかは、次の節で法人番号の中身とあわせて見ます。

企業データベースから：件数が要るとき

月に数百件の候補が必要なら、有料の企業データベースが早道です。AIは検索条件の案出しと、取得した一覧の並べ替えに回ります。契約の前に、自社の商圏の会社がどれだけ載っているかと、情報の更新日を試用で確かめてください。

ターゲットリスト自動作成の具体的手順

AIが出した社名や連絡先は、そのままでは使えません。実在しない会社や番号が混ざることがあるからです。手順そのものより大事なのは、どの段で人が確かめるかを先に決めておくことです。

法人番号公表サイトで分かること、分からないこと

国税庁の法人番号公表サイトが公表しているのは、商号又は名称、本店又は主たる事務所の所在地、法人番号の3つが中心です。全件データは前月末時点の情報で、毎月末に作成され、CSVとXMLで配られています。月末が休日や12月29日から31日に当たる月は、直前の平日に作られます。

載っていないものもはっきりしています。電話番号、メールアドレス、従業員数、業種は公表情報に入っていません。法人番号のデータだけで「福岡の製造業で50人前後」は絞れず、業種や規模は各社のサイトや有料のデータで補うことになります。

それでも、実在の確認には使えます。AIが出した社名と所在地を法人番号で照らし、見つからない行はその場で消す。法人番号の列を埋めておけば、同じ会社が別の表記で2回入る重複も外せます。

AIに整えさせるときの指示の要点

集めた一覧をAIに渡すとき、指示に入れておきたいのは3点です。自社の事業と狙う条件を1段落で書くこと。推定した課題には「推測」と印を付けさせること。出力の列を、社名・所在地・法人番号・推定課題・選んだ理由の5本に固定すること。列を固定しておくと、担当者が替わっても同じ形の表が返ってきます。1回に渡すのを50社ずつにしておくと、実在の確認が1日で終わる量に収まります。これも自社で決める目安です。

例外の扱いも決めておきます。法人番号で見つからない会社、個人事業主、グループ会社の支店。どれを残しどれを消すかは営業責任者が決め、その判断を指示の文に書き足していきます。リスト作りが営業のどの段に当たるかは営業DXと生成AIの全体の流れで整理しています。

企業別カスタマイズアプローチ文面の自動生成

リストに付けた推定課題を、初回のメールに使うことはできます。気をつけるのは、推測を事実のように書かないことです。

推定課題は、見たものと推測を分けて書く

御社では採用に苦労されていると存じますと書けば、外れたときに相手は二度と開きません。「求人を拝見し、事務の担当を増やされている時期かと思いご連絡しました」なら、何を見て書いたかが相手に伝わります。見たものを書き、推測は推測として書く。AIへの指示にもこの一文を入れます。

送る前に人が見る3つの誤り

送る前に人が見るのは、社名と部署名の誤り、事実と違う記述、実績の書きすぎの3つです。AIは相手の会社のことをそれらしく書けますが、正しいかどうかは確かめていません。

文面そのものの直し方は営業メールをAIで改善する記事に譲ります。ここで決めておくのは、リストのどの列を文面に使ってよいかです。法人番号で確かめた社名と所在地は使ってよく、推定課題は言い方を変えてから使います。

知らないと危険｜新規開拓AIリストの法的注意点

営業メールを誰に送ってよいかは、特定電子メール法（特定電子メールの送信の適正化等に関する法律。平成14年法律第26号、2002年4月公布）で決まっています。対象は、会社や営業を営む個人が、自社や他社の営業の広告・宣伝のために送るメールです。新規開拓の案内メールは、ほぼこれに当たります。

送る前の線引き表

送ってよい相手は、第3条第1項に並ぶ4つの区分だけです。リストに「区分」の列を足し、どれにも当たらない行には送らないと決めておくと、担当者ごとの判断のずれが消えます。区分の列は送信の3日前までに埋め、迷う行は毎週1日、30分だけ営業責任者がまとめて判定する、といった期日を決めておくと列が空のまま送られません。

冒頭の場面に戻ると、AIが出した30社のうち「営業メールはお断り」と書いている会社は、アドレスが載っていても送れない側に入ります。

決めきれない場面も残ります。アドレスはお問い合わせのページにあり、お断りの文言は別のページに書いてある場合です。施行規則は「併せて」閲覧できる状態に置いたときと書くだけで、同じページである必要があるかまでは条文から読み取れません。迷う行は送らない側に倒し、同じ迷い方の行が20件を超えたら弁護士に確認するのが安全です。

送るメールに必ず書くこと

送れる相手に送る場合も、メールの本文に書く事項が決まっています（法第4条・施行規則第9条）。送信者の氏名又は名称、送信を止めてほしいときの連絡先のアドレス等、止められる旨の案内、送信者の住所、苦情や問い合わせの受付先です。AIに文面を作らせる場合は、この欄を自社で用意した固定の文にして、AIに書き換えさせないようにします。

罰則は「送った瞬間」ではなく「命令に従わないとき」

送ってはいけない相手に送ったこと自体に、直ちに刑罰が科されるわけではありません。第3条や第4条を守っていない送信者には、総務大臣と内閣総理大臣が送り方を改めるよう命令を出せます（第7条）。この命令に違反すると、1年以下の拘禁刑又は100万円以下の罰金になります（第34条）。会社の業務として違反した場合、会社には3,000万円以下の罰金が科されます（第37条）。刑の名前は、令和4年の刑法等の改正に伴い、2025年6月から「懲役」が「拘禁刑」に改められています。

同意を受けて送る相手については、同意を受けた記録を残す義務もあります（法第3条第2項）。保存期間は、最後に送った日から1月を経過する日までです。措置命令を受けた場合は、1年に延びます（施行規則第4条）。

例外が1つあります。送信元のアドレスなど送信者の情報を偽って送る行為（第5条）は、命令を待たずに同じ罰則の対象です。AIで作った文面を別のドメインから送る仕組みを組むときは、ここに触れないかを確かめます。

担当者の氏名が入った時点で、個人情報の扱いになる

社名と所在地だけのリストなら、個人情報保護法の話にはなりにくいでしょう。担当者の氏名やメールアドレスを列に足した時点で、それは個人情報です。個人情報保護法（平成15年法律第57号）では、取得したら、あらかじめ利用目的を公表している場合を除き、速やかに本人へ通知するか公表しなければなりません（第21条第1項）。自社のプライバシーポリシーで利用目的を公表しているなら、そこに営業の案内が含まれているかを一度確かめてください。

名刺交換で受け取った連絡先については、個人情報保護委員会がQ&Aで考え方を示しています。会社の従業者であると明らかにして名刺を交換した相手に、自社の広告宣伝のメールを送ることは、取得の状況からみて利用目的が明らかな場合に当たると解される、というものです。同じ回答は、特定電子メール法など他の法令も別に守る必要があると続けています。個人情報保護法で問題が無くても、送信の区分と表示の義務は外れません。

サイトから自動で集める前に

各社のサイトや検索結果からプログラムで情報を集める場合は、先にそのサイトの利用規約を読みます。自動での取得を禁じているサイトもあり、条件はサイトごとに違います。規約で禁じられた集め方をしているなら、そのリストは使わないと決めておくのが確実です。

リストの精度を高めるフィルタリングとスコアリング

送れる相手に絞ったあとで、優先順位を付けます。順位の付け方は、どの項目で点を付けるかと、反応の結果をその点にどう戻すかの2つで決まります。

点を付ける項目と配点の例

反応の記録を、次のリストの条件に戻す

配点は仮定として置いた例です。最初から正しい配点はありません。送った会社ごとに、返信・面談・受注のどこまで進んだかを記録します。記録は送信から14日後にいったん締め、月末の30分で、反応があった会社の点数を見直します。点が高いのに反応が無い項目は配点を下げ、点が低いのに反応があった項目は上げる。この見直しを誰がいつやるかを決めていないと、表は3か月で古くなります。

測る項目は、候補の件数、区分の列で送れると判定した件数、返信の件数、面談に進んだ件数の4つで足ります。4週ごとに1行ずつ足していけば、条件を変えた前後が比べられます。どの項目で点を付けるかの詳しい設計はAIリードスコアリングの導入方法で扱っています。

リスト作りを社内だけで回すと、どこで止まるのか？

止まりやすい場面は、技術よりも役割の側にあります。

1つ目は、区分の列を埋める人がいないことです。営業担当は件数で評価されることが多く、送れない相手を消す作業は誰の成果にもなりません。区分の判定を1人に寄せず、営業担当が付けた区分を営業責任者が確かめる2人の確認に置くか、送信の前に機械的に止める仕組みにしないと、列は空のまま運用されます。

2つ目は、条件を書いた文章が更新されないことです。AIへの指示に書いた狙う条件は、反応の記録を見て書き換えるものです。作った人が別の仕事に移ると、半年前の条件でリストが作られ続けます。

3つ目は、法律の判断を担当者の感覚に任せることです。線引き表を作っても、迷う行の扱いを誰が決めるかが無ければ、担当者ごとに送る・送らないが分かれます。

3つとも、誰がどの列に責任を持つかを決めれば動きます。社内で決めきれないなら、月単位で外の目を入れて、条件の見直しと区分の判定を定例に載せる形が合います。

ビフォーアフター：送る前の確認を決めると、営業チームの何が変わるか？

仮に、営業担当が3人の会社で4週を比べてみます。数字は置かず、誰が何をしているかだけを並べます。

差を生んでいるのはAIの性能ではありません。法人番号の列と区分の列を、誰が埋めるかが決まっているかどうかです。

出典

1. 法人番号とは・国税庁・確認日 2026-09-27
2. 全件データのダウンロード・国税庁 法人番号公表サイト・確認日 2026-09-27
3. 特定電子メールの送信の適正化等に関する法律（第3条・第4条・第5条・第7条・第34条・第37条）・e-Gov法令検索（デジタル庁）・確認日 2026-09-27
4. 特定電子メールの送信の適正化等に関する法律施行規則（第2条・第3条・第4条・第9条）・e-Gov法令検索（デジタル庁）・確認日 2026-09-27
5. 個人情報の保護に関する法律（第21条）・e-Gov法令検索（デジタル庁）・確認日 2026-09-27
6. 「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン」に関するQ&A Q4-16・個人情報保護委員会・確認日 2026-09-27

更新日：2026年9月