AIスコアリングでマーケ施策の確度を向上｜仕組みと活用法、導入ステップまでわかりやすく解説

「AIスコアリングって具体的にどういうこと？」

「興味があるけど、何から始めればいいのかわからない。」

そんな方に向けて一言でいうと、「AIスコアリング」とは企業の営業活動を効率化する最新の取組みです。

集客やナーチャリングの効率を上げるためには、ターゲットを正確に絞り込んで的確なマーケティング施策を実行することが求められます。このターゲットの抽出において、従来よりも精度を高められるAIスコアリングの活用が注目されています。

本記事では、AIによるスコアリングの仕組みや活用法、導入までの具体的なステップをわかりやすく解説します。さらに、失敗しないポイントや最新事例など、実践的な情報をまとめました。

ぜひ、最後までお読みいただき、AIスコアリングを取り入れて自社のマーケティング施策の成果を高める一歩にしてください。

AIスコアリングとは？リードスコアリングとの違い

マーケティングや営業の現場では、「どの見込み客に優先的にアプローチすべきか」を判断することが重要です。そこで用いられるのが「スコアリング」という考え方です。

スコアリングとは、顧客に対して点数や評価を付け、優先順位を決める手法

本章では、このスコアリングの基本的な意味や仕組みについてわかりやすく解説します。

スコアリングの基本定義

「スコアリング」とは、従来、銀行や信用取引などで用いられていた用語で、顧客の属性や企業規模などの項目ごとに評価した点数を付け、信用度を測る方法です。

顧客に点数を付けて評価し、アプローチの優先度を決めることで成果を高める手法が、企業のマーケティング施策や営業戦略にも取り入れられ始めています。

リードスコアリングとは

金融業界で用いられているスコアリングに対して、企業が見込み顧客にアプローチするための点数評価を「リードスコアリング」と呼びます。

リードスコアリングは、見込み顧客の属性や行動をもとに、BtoCでは購買意欲、BtoBでは興味の度合いを点数付けするものです。行動には、Webサイトへの訪問や資料請求などのタッチポイントを設定し、それぞれに点数をつけてスコアリングを行います。

AIスコアリングは、こうしたリードスコアリングをさらに進化させ、予測も含めて自動的に評価する仕組みです。

マーケティング施策や営業戦略において、リードスコアリングは成果を出しやすくする重要な手法です。次章では、リードスコアリングを自動化するAI活用について、詳しく解説します。

AIスコアリングが注目される3つの理由

AIスコアリングは、単にスコアを自動化するだけでなく、従来のリードスコアリングにはない多くの利点があります。ここでは、特に注目される3つの理由を解説します。

精度の向上｜行動や属性データを活用
リアルタイム性｜施策へ即時反映が可能
人的工数の削減｜属人化を解消

精度の向上｜行動や属性データを活用

従来のスコアリングは、担当者が設定したルールや過去の実績に頼りがちなケースが多く、スコアの精度に限界がありました。

AIスコアリングでは、見込み顧客の属性データに行動データを組み合わせ、購買や契約の可能性を多角的に予測できます。これにより、従来よりも精度の高いターゲティングを実現できるようになります。

リアルタイム性｜施策へ即時反映が可能

マーケティングの現場では、タイムリーなアプローチが成果を大きく左右します。

AIスコアリングを活用すると、見込み顧客の行動をほぼリアルタイムでスコアに反映できるようになります。これにより、適切なタイミングで施策を実行しやすくなります。（中にはリアルタイムではないものもあるため使用前に要確認）

人的工数の削減｜属人化を解消

スコアリングを人手で行う場合、ルールの設定やスコアの更新などに多くの時間と労力が必要です。

AIスコアリングは、これらのプロセスを自動化できるため、担当者の負担を大幅に軽減し、スコアリングの属人化を解消することができます。

ただし、プロセスを自動化したとしても最終的な判断は人が行うべきです。この点に注意すれば、従来かかっていた手動工数を減らせることはAI活用のメリットです。

【比較】従来のスコアリングとAIスコアリングの違い

AIによるスコアリングが注目されるポイントは、業務を効率化できるうえ、予測も組み入れた分析により精度を高めることにあります。

次章では、AIスコアリングが成果を高める仕組みについて具体的に解説します。

AIスコアリングの仕組みとモデル｜導入の流れも解説

AIによるスコアリングは、予測も含めた評価でスコアを算出します。本章では、その具体的な仕組みについて解説します。

どんなデータを使う？

AIスコアリングを効果的に活用するためには、どのようなデータを収集し、どのように活用するかを整理しておくことが重要です。

まず、活用するデータの種類例と各データソースとして挙げられるものを一覧にしました。

AIスコアリングで活用する主なデータ例

AIスコアリングでは、ただのPV数ではなく、「誰がどのページをいつ見たか」という個人と行動を紐づける情報が重要です。

AIは、複数のデータを統合して学習し、スコアを付与します。

例えば、「見込み客Aさんが製品ページを5回訪問し、資料請求ページへもアクセスした。」などの行動データが購買確度の算出に活かされます。

予測リードスコアリングの基本

AIスコアリングの重要な役割は、収集したデータから今後の行動を予測するモデルを構築することです。

過去データを参考データとして学習し、購買や契約に至る確度を予測します。これを予測リードスコアリングと言います。

人による従来のスコアリングでは、スコア付与の基準やロジックが担当者任せで曖昧になりがちでした。それと比較し、データに基づくAI予測リードスコアリングは予測精度が飛躍的に向上しました。

AIツールが果たす役割

AIスコアリングを現場で運用する際には、専門のツールが重要な役割を担います。これによりスコアリングに必要な作業やスコアの自動更新が可能になります。

最近では、多くのMA（マーケティングオートメーション）ツールにもスコアリング機能が標準搭載されているため、既存のMAツールを活用して導入するケースも増えています。

導入までの流れとステップ

AIスコアリングを導入するための一般的なステップを紹介します。

すべてをAIツールに切り替えるのではなく、まずは小規模で試してみることをおすすめします。トライアル期間が設定されていれば、本格的に導入する前にぜひ利用しましょう。

AIスコアリング導入が成功する4ステップ

✅ 1.データの棚卸と整備
既存のCRMやSFAのデータを整理し、活用可能な情報と不足している情報を明確にします。データ品質を高めるため、重複や誤記を洗い出して不備をなくしデータを整えましょう。

✅ 2.モデル設計と学習
どのような行動や属性をスコアリングに反映させるか決め、AIモデルに過去データを学習させます。目指すゴールを設定することで、精度の高いスコアリングが可能になります。

✅ 3.テスト運用
一部の営業チームや特定の顧客層に限定して、試験的に運用を開始します。実際の業務フローに落とし込み、問題点や改善ポイントを洗い出しましょう。

✅ 4.社内への展開
テスト運用で得られた知見をもとに、全社へと本格展開を行います。ツール利用のガイドラインや教育体制を整え、スムーズな活用を促進すると良いです。

段階的に導入すれば切り替えのハードルを下げられ、自社に合う運用方法をみつけやすくなります。

AIによるスコアリングの仕組みや実際に導入するイメージを掴めたでしょうか。次章では、具体的な事例から活用のコツを紹介します。

【活用事例】AIスコアリングをどう使う？そのシナリオとは

本章では、実際にどんな場面でAIスコアリングが使われるのか、事例を通して紹介します。自社への導入をイメージしながらお読みください。

【事例1】BtoB営業での優先アプローチ

BtoB営業では、営業リソースを見込み顧客に集中させることが成果を出すカギです。AIスコアリングを活用すれば、購買意欲が高い見込み顧客を優先的に抽出し、タイムリーにアプローチできます。

🎯 課題例
・ターゲットリストが膨大で手が回らない
・確度が高い見込み顧客を見極められない

🚀 AIスコアリングの具体的な活用シナリオ
スコアの高い見込み顧客を毎週抽出し、優先フォローする

✅ 成果
商談化率の向上やフォロー漏れの防止

AIスコアリングにより、営業担当者は的確なターゲットに向けたセールス活動に注力できるようになり、結果として売上効率を高められます。

【事例2】メルマガのターゲット別出し分け

AIスコアリングは、メルマガ配信のターゲティング精度を高めることにも効果的です。リード（見込み顧客）のスコアに応じて配信内容や配信のタイミングを最適化することで、反応率やコンバージョン率の向上を期待できます。

🎯 課題例
全員に同じ内容を一斉配信すると、開封率やクリック率が低下

🚀 AIスコアリングの具体的な活用シナリオ
スコアに応じて、メルマガの内容を変える
・高スコア→製品紹介メール
・中スコア→事例紹介メール
・低スコア→資料ダウンロード誘導

✅ 成果
メールの開封率やCV（コンバージョン）率の改善

見込み顧客の興味や意欲の度合いにより、アプローチ内容を変えることで適切に誘導し、伝えたいことを確実に届けられます。

【事例3】ナーチャリング（顧客育成）の自動化

ナーチャリング（顧客育成）においても、AIスコアリングは大きな効果を発揮します。スコアリング結果をもとに、興味や行動レベルに応じた情報提供を自動化し、長期的な関係構築をサポートします。

🎯 課題例
・人手だとフォローのタイミングがバラバラ
・細やかな評価をするには手間がかかりすぎる

🚀 AIスコアリングの具体的な活用シナリオ
・行動に合わせて、ステップメールを自動送信
・スコア変動に合わせて、ナーチャリングシナリオ（アプローチ手段など）も変更
　【例】
スコアが一定値を超えたら、インサイドセールスから架電フォローに切り替えたり、逆にスコアが下降した場合にはメール送信の頻度を減らしたり、興味再喚起のコンテンツを送るなど、効果が出やすいポイントに注力する。

✅ 成果
・関心を維持している間に適切なフォロー
・長期的な関係構築

人の手によるナーチャリング施策は手間がかかります。AIによる自動化を取り入れることで、少人数体制でも漏れのないフォローを行いマーケティング成果を最大化できます。

実際の現場で使われやすいAIスコアリングの3パターンの事例を紹介しました。自社の現場においても、これらを応用して活用すると、限られたリソースで業務を効率化できるうえ、効果を上げることも期待できます。

次章では、AIスコアリングを実際に導入する際に知っておきたいハードルや、失敗を防ぐポイントについて解説します。

導入のハードルと失敗しないポイント

AIスコアリングの活用は魅力的ですが、導入のためのデータ整備や社内調整が大変なイメージをお持ちかもしれませんね。AIスコアリングの成果を最大化するために、事前に知っておきたい注意点と対応策を整理しました。

データ整備が必要

AIスコアリングを導入するには、まず正確なデータの準備が欠かせません。

しかし、情報の分散やデータの正確性が低いことはよくあることです。

スコアリングツールでデータ統合する際、欠損データや誤った情報、重複データ、表示ゆれなどがあると、正しく統合できない可能性があります。必ず、事前にデータクレンジングを行いましょう。マーケティング基盤になる重要な準備ステップです。

社内体制の調整

導入成果を出すには、社内全体でAIスコアリングを活用する体制づくりが必要です。

新しい取り組みでつまずくのは、部門間の協力体制がないことや理解不足が原因であることが多いです。

AIスコアリングの取り組みを成功させるには、部門間の連携と理解が重要です。特に営業部門とマーケティング部門が協力することで、必要なデータが揃い、それぞれの役割が明確になります。

導入時には、社内の体制作りも重視しましょう。

小規模トライアルから始める

AIスコアリングをいきなり本格的に導入するのは負担が大きいこともあります。成功させるには初めから全社展開を目指すのではなく、パイロット運用でテストフェーズを経て徐々に展開していくことをおすすめします。

スモールスタートで運用のコツを掴んだうえで、段階的に社内で展開すれば大きなリスクを抑えつつ定着を図れます。

AIスコアリングツールを導入する際は、事前に準備を整えることがスムーズに運用を進められるコツです。また、運用を開始すると、スコア活用にはマーケティング知識が欠かせません。次章で、その基礎を学ぶ重要性を解説します。

AIスコアリングを成果につなげるために｜マーケティングを基礎から学ぶ重要性

AIスコアリングは、データを用いてリードの優先順位付けや購買行動の予測を効率的にする効果的な手法です。

顧客の購買意欲や興味度をAIが自動で点数化することで手間を大幅に減らすことができます。また、優先的にアプローチすべき見込み顧客を把握できるだけでなく、データ活用の精度や施策実行のスピードも向上します。

しかし実際に成果を上げるためには、スコアを活用するための、下記のようなマーケティング全体の基盤作りが欠かせません。

リード管理の設計
ナーチャリングの戦略
営業連携

高度なAIを使って貴重なデータを得られたとしても、使う側の顧客理解の不足やマーケティング施策のスキルが足りない状態では、十分に活かしきれません。

だからこそ、AIスコアリングの活用にはマーケティングの基礎が重要です。

もし、「AIを活用したいけれど、自社のマーケティング施策をどう整えればいいのかわからない」「マーケティング体制を内製化したい」とお考えなら、ぜひブレイクの「法人向けWebマーケター人材養成講座」をご活用ください。

Q&A　マーケティングにおけるAIスコアリングの疑問を解決

マーケティング分野のAIスコアリングに関してよくある疑問をまとめました。理解を深めるのにお役立てください。

Q.　マーケティングにおけるAIスコアリングとは？

マーケティング分野のスコアリングとは、顧客に対して点数や評価を付け、優先順位を決める手法で、このプロセスをAIが自動的に行う仕組みをAIスコアリングと言います。

Q.　AIスコアリングを始めるには何が必要？

まず顧客データの整備が必要です。CRM（顧客情報管理システム）やSFA（営業支援システム）などで管理しているデータから整備します。そのうえで初期モデルを学習させます。まずは小規模でテスト運用しながら社内に展開していくのがおすすめです。

Q.　AIスコアリングの導入費用はどれくらい？

AIスコアリングは機能として、MAツールに含まれていることが多く、標準機能としてプランに含まれるケースもあります。別途の場合、小規模向けなら数万円から、規模が大きくなると数十万円程度まで様々です。自社の規模や目的に応じて確認してください。