AIで営業メールを成果のでる仕組みに——リスト作成から反応の計測まで、4つのステップで回すメール営業の型

この記事でわかること

• AIを使ったメール営業を「1社ずつ」の形で回す、4つのステップの全体像
• AIの下書きを人が読み、相手の事業や困りごとに合う文に直す運用が欠かせない理由
• UTMパラメータだけの計測と、会社ごとの計測リンクの違い
• クリックの数字から「次に送る相手」を絞り込む考え方（例つき）

新規開拓のメール営業は、送っても返事がないまま終わることが多い手法です。
同じ文面を何百社に送っても、読まれずに流れてしまうと、手応えも改善の材料も得にくくなります。
一方で、AIを上手に組み込むと、1社ずつの文面づくりと、どの会社が反応したかの記録を、少ない手間で運用しやすくなります。

この記事は、営業の責任者や、社内で新規開拓の仕組みを考えている方に向けて書いています。
リスト作成から反応の計測、送る相手の絞り込みまでを4つのステップに分け、図解と例で順に説明します。
途中に出てくる数字は、説明の為に用意した例です。

結論——AI×メール営業は「1社ずつ書いて、反応を測り、送る相手を絞る」の繰り返し

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AIを使ったメール営業は、たくさん送ることより、1社ずつ書いて反応を測り、次に送る相手を絞る輪を回すことが要になります。
輪は次の4つのステップでできています。

ポイントは、AIに任せる所と人が担う所を分けることです。
情報を集めて下書きを作るまではAIが速く、相手の事業や困りごとに合っているかの判断と最後の言い回しは、人が担うのがおすすめです。
そして送ったあとの反応を数字で残すので、記録を重ねるほど「どの相手に送ると反応があるか」の傾向を掴みやすくなります。

なぜ一斉送信ではなく「1社ずつ」なのか

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同じ文面を一斉に送るやり方は、手間が少ない代わりに、受け取った側から見ると「どの会社にも送っている案内」に見えやすいものです。
受け取った側は、件名や冒頭を見て自社に関係のある話かどうかを判断することが多く、そこで関心を持ってもらえなければ、本文まで読まれない可能性があります。

1社ずつの文面にすると、冒頭に「その会社のことを調べたうえで連絡している」ことが伝わる一文を置くことができます。
ただ、1社あたりの下調べに時間がかかり、数をこなしにくいことが壁になりがちです。
AIを使うと、会社ごとの下調べと下書きにかかる時間の短縮が期待でき、1社ずつの丁寧さと送る数を両立しやすくなります。

ステップ1：公開情報から営業リストを作る

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最初に、送る候補の会社をリストにするところから始めるのがおすすめです。
候補の探し方は、業界団体の会員名簿、地域の企業紹介、リスト作成ツールなどさまざまです。
法人の名称や所在地は、国が運営する法人情報のサイト「gBizINFO」でも調べられます（出典：経済産業省 gBizINFO）。
どのサイトやツールを使う場合も、利用規約で認められている範囲で使うことが前提です。

候補が決まったら、各社のホームページをAIに読ませ、事業の内容・拠点・強みを短くまとめておくと、次のステップで文面を作るときの負担を減らしやすくなります。
例えば、ホームページから事業の内容と特徴を2行程度にまとめるようAIに指示をしてから、結果をリストの列に入れる形です。
あわせて、設立年や所在地の市区町村も列で持っておくと、ステップ4で層を比べるときにそのまま使えます。

※スマートフォンでは表を横にスクロールしてご覧ください

送らない会社のルールを先に決めておく

リストを作る段階で、送らない会社のルールも決めておくことをおすすめします。
ホームページに「営業メールお断り」「広告・宣伝メールはご遠慮ください」などの表示がある会社には、送らないようにしてください。
相手の意思に反して送れば、反応が得られないだけでなく、会社の印象を下げることにも繋がりかねません。

他にも、自社と同じ業界の会社や、明らかに規模や業種が合わない会社は、送る候補から外しておくのがおすすめです。
メールでの反応が薄い層が見えてきたら、その層は紹介や地域の会合など、別の経路で出会う方に回すという考え方もあります。
リストに「送らない理由」の列を作っておくと、外した会社とその理由があとから見返せます。

ステップ2：AIの下書きを、人が読んで直す

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文面は、全社に共通する部分（自社の紹介・ご案内の内容・連絡先）と、会社ごとに変える部分に分けて考えると、作りやすくなります。
会社ごとに変えるのは、冒頭の「その会社だけの一文」です。
ステップ1でまとめた事業の特徴をもとに下書きを作るよう、AIに指示をする形です。

書き出しの違いを、例で比べてみます。

後者の方が、最初の数行で「自社のことを見たうえで連絡してきた」と伝わりやすいと考えています。
ただし、AIの下書きをそのまま送るのはおすすめしません。

人が読んで、その会社により伝わる一文を考える

AIが書いた文面は、送る前に必ず人が読み、その会社の事業や困りごとにもっと合う言い方がないかを考えて、必要に応じて直すことをおすすめします。
AIはホームページに書いてあることをまとめるのは得意ですが、「この会社の担当者が読んで、続きを読みたくなるのはどこか」は、人が判断することが重要だと考えています。
また、AIが事業内容を読み違えたり、古い情報を拾ったりすることがあるので、事実の確認も人が担うのが安全です。

人が直した内容は、次の下書きにも活かせます。
「この言い回しの方が伝わった」という気づきを指示に書き加えていくと、AIの下書きを少しずつ改善していける可能性があります。
AIに丸ごと任せるのではなく、AIを下書き係、人を編集係として組むのが、続けやすい形だと考えています。

ステップ3：会社ごとの計測リンクで反応を見る

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メールを送ったら、どの会社が反応したかを記録しておくのがおすすめです。
返信が来た会社は分かりますが、返信までは至らなくても、案内の資料や申込ページが開かれた会社は、自動のクリックを除けば「関心を持っている可能性のある会社」と考えられます。
この「開いた」を記録するのが計測リンクです。

UTMパラメータだけでは「どの会社か」は分からない

よく使われるのが、URLの末尾に付けるUTMパラメータです。
UTMパラメータ（UTMは「Urchin Tracking Module」の略）とは、「どの媒体の、どの施策から来たか」をアクセス解析ツールに伝える為の目印のことです（出典：Googleアナリティクス ヘルプ）。
例えば「utm_source=sales_mail」と付けておくと、営業メールから何回ページが開かれたかが分かります。

ただし、UTMパラメータで分かるのは、施策ごとの合計の数です。
Googleアナリティクスでは、個人を特定できる情報をURLやパラメータに入れない決まりがあり、相手の名前やメールアドレスを入れて見分けることもできません（出典：Googleアナリティクス ヘルプ「PII を送信しない」）。

会社ごとの計測リンクの仕組み

そこでおすすめしたいのが、メールに載せるリンクを会社ごとに分ける方法です。
会社ごとに短い目印（例：会社Aなら「a01」）を決め、「自社のドメイン/r/a01/資料」のようなリンクにする形です。
受け取った方がリンクを押すと、自社のサーバーが「a01の会社が、いつ、どのリンクを押したか」をリストに記録し、すぐに本来のページへ転送する仕組みです。

会社ごとの計測リンクにすると、営業リストのその会社の行に「クリックした回数・日時・開いたページ」が溜まっていきます。
転送先のURLには、これまで通りUTMパラメータ（施策の目印だけ）を付けておけば、アクセス解析の側でも合計の数を見られます。
仕組みは小さな転送のプログラムと、記録先の表やデータベースがあれば作れるので、AIに相談しながら作ることもできます。

※スマートフォンでは表を横にスクロールしてご覧ください

記録を始めるときは、自社のプライバシーポリシーに「メールに記載したリンクのクリック状況を記録すること」と、その使い道を書いておくことをおすすめします。
記録する項目も、回数・日時・開いたページのように、営業の振り返りに必要なものだけに絞っておくと安心です。

ステップ4：数字で「次に送る相手」を絞る

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記録がある程度溜まったら、層ごとにクリックの率を比べてみるのがおすすめです。
ここでは、人材業の会社を中心に約540社へ案内のメールを送った場合の例で考えてみます（数字は説明の為の例です）。

この例から読み取れることは、次の3つです。
1つ目は、この例では、同じ人材業でも、政令市や東京23区の会社の方がクリックの率が高いことです（政令市は全国に20市あります。出典：総務省「指定都市一覧」）。
2つ目は、この例では、1979年以前に設立・創業した会社のクリックの率が低いことです。
3つ目は、この例では、2通目を送った16社中6社が、メール内のリンクをもう一度クリックしていることです。

数字が見えると、「次は政令市の会社から送る」「社歴の長い会社は紹介や地域の会合で出会う方に回す」「クリックした会社には早めに2通目を送る」と、次の動きを具体的に検討しやすくなります。
これがステップ1のリストづくりに戻り、輪が一周します。
記録を次の相手選びに活かせる点が、この型の強みだと考えています。

AIに集計と比較を任せる

層ごとの比較も、AIに任せられる作業です。
営業リストを表の形で書き出し、都市の規模・設立年・業界ごとに送った数とクリックした数と率をまとめるようAIに指示をしてから、結果を人が確かめる流れです。
このとき、比べたい軸（地域・社歴・業界など）がリストの列に揃っていることが前提になるので、ステップ1で列を作っておくことが大切です。

メール営業の計測を始めるときの注意点

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数が小さいうちは「仮説」として扱う

クリックが数十件ほどの段階では、1社の違いで率が大きく動きます。
上の例でも、1979年以前の会社のクリックは90社中1社で、もう1社クリックしていれば率は倍になります。
差が見えても、まずは「次の回で確かめる仮説」として扱い、何回か回して同じ傾向が続くかを見るのが安全です。

自動のクリックを外して数える

会社によっては、メールの安全確認の仕組みがリンクを自動で開くことがあります。
短い時間に何十回もクリックが記録される会社は、人ではなく安全確認の仕組みがリンクを開いている可能性があるので、集計から外して数えるのがおすすめです。
何回以上を自動とみなすかを先に決めておくと、判断のばらつきを抑えやすくなります。

「送らない」ルールは毎回守る

送る数が増えてくると、ステップ1で決めた「送らない会社のルール」の確認が甘くなりがちです。
営業お断りの表示の確認は、リストを作るときと、送る直前の2回行うと、漏れを減らしやすくなります。
数字を追うことに夢中になって、相手への配慮を後回しにしないことが、長く続ける為の前提です。

まとめ——AIは下書きと記録、人は判断と仕上げ

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AIを使ったメール営業は、4つのステップの輪で回すのが基本の形です。
公開情報からリストを作り、AIの下書きを人が読んで直し、会社ごとの計測リンクで反応を見て、数字で次に送る相手を絞る、という流れです。

最初から全部を揃える必要はありません。
まずは20〜30社ほどのリストで、1社ずつの文面と会社ごとのリンクを試し、反応の記録が残る手応えを確かめるところから始めるのがおすすめです。
営業でのAIの使い方は、営業の仕事にGrokはどう活用できるのかでも、商談前の準備を中心に紹介しています。

よくある質問

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Q. AIが書いた営業メールを、そのまま送ってもよいですか？

A. おすすめしません。
AIは事業内容を読み違えたり、どの会社にも当てはまる言い回しになったりすることがあります。
送る前に人が読み、事実を確かめ、その会社の事業や困りごとに合う一文になっているかを見直してから送ることをおすすめします。

Q. メール営業のクリック率は、どのくらいが目安ですか？

A. 業界・地域・案内の内容で変わりやすいので、一律の目安より、自社の中での層ごとの差を見る方が役に立ちます。
この記事の例のように、同じ業界でも都市の規模や社歴で数倍の差が出ることがあります。
まずは自社の数字を溜め、層ごとに比べるところから始めるのがおすすめです。

Q. UTMパラメータに会社名を入れれば、会社ごとに分かりますか？

A. UTMパラメータは施策の目印として使い、個人を特定できる情報は入れないのが決まりです（出典：Googleアナリティクス ヘルプ「PII を送信しない」）。
どの会社が開いたかを知りたい場合は、会社ごとに目印を決めた計測リンクを使い、記録は自社の営業リストに残す形がおすすめです。

Q. クリックした会社には、いつ2通目を送ればよいですか？

A. 案内の内容や相手の状況によりますが、関心が残っているうちに、数日以内を目安に送るのがよいと考えています。
2通目では、1通目の繰り返しではなく、返信だけで申し込める・日程の候補を書くなど、次の一歩を軽くする工夫を入れると、相手が動きやすくなると考えています。