AIサービスのテレアポ代行成功事例｜月5件→30件、3ヶ月で累計80件以上の商談を創出

aworthzのAIサービス企業向け新規開拓支援事例を紹介。月5件だった商談数が月30件へ増加し、3ヶ月で累計80件以上の商談を創出。ターゲット選定、リスト設計、訴求改善、テレアポ、PDCAまで具体的な取り組みを解説します。

AIサービスを提供する企業では、「サービス自体には競争力があるものの、新規商談が十分に作れていない」「事業を成長させたいが、営業活動のスピードが追いついていない」といった課題が生まれることがあります。

特に生成AIや業務自動化支援のようなサービスでは、幅広い企業に提案できる一方で、ターゲットを広げすぎると営業効率が下がりやすくなります。

また、「生成AIを活用できます」「業務を自動化できます」とサービスの機能だけを説明しても、相手企業が自社の課題として捉えられなければ商談にはつながりません。

今回ご紹介するのは、生成AI・業務自動化支援を提供するAIサービス企業の新規開拓支援事例です。

導入前は新規商談が月5件ほどにとどまり、企業成長のために営業活動をさらに加速させる必要がありました。

そこでaworthzでは、ターゲット選定・営業リスト設計から訴求ポイントの整理、架電、トーク改善、フォロー電話、定例MTGによるPDCAまで一貫して支援しました。

その結果、月5件だった商談数が月30件へ増加し、約6倍まで改善。3ヶ月の運用で累計80件以上の商談を創出し、3件の受注、さらに2社の見込み案件につながりました。

今回のポイントは、単純に架電数を増やしたことではありません。成果につながりやすい業界へターゲットを絞り、企業が抱える「自動化したい業務」や「業務上の課題」を起点に訴求を設計したことです。

ここからは、導入前の課題から具体的な取り組み、成果につながった営業設計まで詳しく紹介します。

今回支援したAIサービスの概要

今回aworthzが新規開拓を支援したのは、生成AI・業務自動化支援を提供する企業です。

単にAIツールを提供するだけではなく、企業が自社内で活用を進められるように、生成AIや業務自動化を自走できる体制づくりから定着まで支援するサービスを提供していました。

AIサービスは、多くの業界で活用可能性があります。

一方で、営業対象を「AIに興味がありそうな企業」と広く設定してしまうと、実際には課題がない企業へのアプローチも増え、営業効率が下がります。

そのため今回の支援では、最初から幅広い法人へ大量に電話するのではなく、どの業界で商談につながりやすいのかを見ながら、ターゲットと営業リストを設計することを重視しました。

発注時に設定した主な条件は次のとおりです。

✓ 対象業界：製造、商社、不動産、人材
✓ 対象地域：全国
✓ 対象規模：従業員10名以上
✓ 獲得条件：自動化したい業務や課題などを回収できていること
✓ 稼働期間：1ヶ月単位での運用
✓ 商談目標：月30件

特に重要なのが、単に「AIに関心がある企業とのアポイント」を成果にしなかったことです。

自動化したい業務や現在抱えている課題を電話段階で確認し、商談時に具体的な会話へ進める状態を作ることを獲得条件にしました。

導入前の課題は「新規商談数の不足」と営業スピード

導入前の大きな課題は、新規商談数が不足していたことです。

当時の新規商談は月5件程度でした。

既存の営業活動だけでは、新しい法人顧客との接点を十分なスピードで増やせず、企業成長を考えたときに営業活動そのものを加速させる必要がありました。

月5件の商談では成長スピードに限界があった

AIサービスの受注を増やすためには、その前段階となる商談母数を作る必要があります。

もちろん、商談数だけ増やせば受注が増えるとは限りません。

しかし、新規企業との接点自体が少なければ、提案できる企業も増えません。

今回のケースでは、サービス提供や商談対応を行う体制はあるものの、新規企業との最初の商談機会を作る部分がボトルネックになっていました。

そのため、まずは新規開拓の入口となる商談数を安定して増やすことが必要でした。

AIサービスだからこそターゲットが広がりやすかった

もう一つの課題が、AIサービスの対象企業を広く考えられることです。

生成AIや業務自動化は、多くの業界で利用可能性があります。

製造業でも商社でも、不動産でも人材会社でも、業務効率化や自動化のニーズは存在します。

しかし、

「どの会社でも使える」

という考え方で営業すると、

「誰に最も刺さるのか」が曖昧になり、営業メッセージも弱くなります。

そこで今回の支援では、最初から営業対象を広げるのではなく、反応や商談内容を確認しながら効率のよい業界へ集中する方針を取りました。

AIサービスの営業では、対象市場の広さをそのまま営業リストの広さにしないことが重要です。

取り組み1｜ターゲット選定・リスト設計で無駄打ちを減らす

最初に行ったのが、ターゲット選定と営業リストの設計です。

今回の対象業界は、

✓ 製造
✓ 商社
✓ 不動産
✓ 人材

の4領域でした。

対象地域は全国、企業規模は従業員10名以上です。

ただし、この条件に当てはまる企業へ均等に架電したわけではありません。

営業活動を進めながら、どの業界で自動化ニーズが出やすいか、どの企業群で会話が続きやすいか、どの課題から商談につながりやすいかを確認し、リストの優先順位を調整しました。

リストは「電話できる会社」ではなく「商談につながる会社」で考える

営業リストを作る際にありがちなのが、企業名と電話番号を大量に集めて架電する方法です。

しかし、それでは営業担当者の稼働量は増えても、商談効率が改善するとは限りません。

今回重視したのは、

どの企業がAIサービスを導入しそうかではなく、どの企業が「自動化したい業務」を持っている可能性が高いか

という視点です。

例えば製造会社と人材会社では、業務内容が大きく異なります。

そのため同じ生成AI・業務自動化支援であっても、想定される課題は異なります。

業界ごとの反応を確認しながら優先順位を付けることで、単純な大量架電にならない営業設計を行いました。

結果として、効率のよい業界へ営業活動を集中させ、無駄なアプローチを減らすことにつながりました。

取り組み2｜ターゲットの課題に刺さる訴求ポイントを整理

次に行ったのが、訴求ポイントの洗い出しです。

生成AI・業務自動化支援というサービスでは、

「生成AIを導入できます」
「AIで業務を自動化できます」

という伝え方になりがちです。

しかし、企業が求めているのはAIそのものではありません。

企業側が関心を持つのは、

✓ 手作業を減らしたい
✓ 定型業務を自動化したい
✓ 社内の生産性を上げたい
✓ 人手不足を補いたい
✓ 業務を標準化したい
✓ 属人的な作業を減らしたい

といった、自社の業務課題です。

そこで今回の営業では、生成AIという技術を前面に出すだけではなく、ターゲット企業が抱えている課題から会話を始められる訴求を整理しました。

「AIを使いませんか」ではなく「自動化したい業務はありませんか」

今回の獲得条件にも、

自動化したい業務、課題などを回収できていること

を設定しています。

これは商談数だけを増やすのではなく、商談時点で相手企業の課題がある程度見えている状態を作るためです。

例えば電話の中で、

「現在、社内で工数がかかっている業務はありますか」

「定型作業や手作業で、自動化したい業務はありますか」

といった形で課題を確認できれば、商談ではその情報を起点に具体的な提案へ進みやすくなります。

AIサービスの新規開拓では、「AIに興味がありますか」と聞くより、「自動化したい業務がありますか」と聞くほうが、相手企業の課題を具体化しやすくなります。

取り組み3｜初回接触からアポイントにつなげるトークを設計・改善

ターゲットと訴求を整理した後は、実際の架電とトーク設計を行いました。

今回重視したのは、初回接触の短い時間の中で、

なぜ電話したのか → 相手企業の課題確認 → サービスとの接点 → 商談提案

という流れを作ることです。

法人向けテレアポでは、相手に長時間サービス説明を聞いてもらえるとは限りません。

特にAIサービスは説明できる内容が多いため、電話で機能や支援範囲をすべて話そうとすると会話が長くなります。

そこで電話では、

詳細なサービス説明をすることより、相手企業が抱えている課題を短時間で確認すること

を重視しました。

アポイント取得だけを目的にしない

商談数を増やそうとすると、

「一度ご説明させてください」

というアポイントを大量に作る方法もあります。

しかし、それでは商談時に、

「特に課題はありません」
「情報収集だけです」

という企業が増えてしまう可能性があります。

今回の支援では、アポイント取得時に自動化したい業務や課題などを確認する条件を設けました。

これによって、電話段階から商談につながる情報を回収し、商談担当者が相手企業の課題を把握した状態で話せる導線を作りました。

取り組み4｜フォロー電話と定例MTGでPDCAを継続

新規開拓は、一度ターゲットとトークを作れば終わりではありません。

実際に架電を始めると、

✓ 反応のよい業界
✓ つながりやすい企業
✓ 課題が出やすい業種
✓ 反応のよい訴求
✓ 断られやすい表現
✓ アポイントにつながった質問

などが見えてきます。

そこでaworthzでは、架電結果を確認しながら、フォロー電話と定例MTGを通じて改善を続けました。

営業結果をリストとトークへ戻す

例えば、特定業界で商談化しやすい傾向があれば、その業界の優先順位を高めます。

反対に、架電数は多いのに有効な会話につながらない業界であれば、

ターゲットが適切なのか
訴求が合っているのか
営業先部署を変えるべきなのか

を確認します。

また、

「AI活用」という表現より、
「業務自動化」「生産性向上」「定型業務の削減」

といった訴求のほうが反応がよければ、トークへ反映します。

テレアポは架電して終わる施策ではありません。実際の企業の反応をデータとして蓄積し、ターゲット・リスト・訴求・トークへ戻すことで営業精度を高めていきます。

今回も定例分析と改善を継続することで、商談化につながる営業プロセスを整えていきました。

導入結果｜月5件から月30件へ、商談数は約6倍に

こうした取り組みを行った結果、新規商談数は大きく増加しました。

導入前は、

月5件

だった新規商談数が、導入後は、

月30件

となりました。

改善率は約6倍です。

さらに、3ヶ月の運用で累計80件以上の商談を創出しました。

成果は商談数だけではありません。

商談後には、

受注3件
見込み2社

という結果につながりました。

整理すると、今回の成果は次のとおりです。

✓ 導入前の商談数：月5件
✓ 導入後の商談数：月30件
✓ 商談数の改善：約6倍
✓ 3ヶ月累計：80件以上の商談創出
✓ 受注数：3件
✓ 見込み案件：2社

今回の事例では、商談数を増やすだけでなく、実際の受注・見込み案件につながる新規接点を作ることができました。

ただし、テレアポや営業支援の成果は、サービス内容、ターゲット市場、営業条件、商談対応などによって異なります。

同様の商談数や受注数を保証するものではありません。

このAIサービスの新規開拓で成果につながった4つのポイント

今回の支援を振り返ると、成果につながったポイントは大きく4つあります。

ターゲットを広げすぎなかった

AIサービスは幅広い法人に提案できるため、つい営業対象を広く設定したくなります。

しかし今回は、製造・商社・不動産・人材へ対象業界を設定し、その中でも反応を見ながら効率のよい企業群へ集中しました。

営業対象を広げるより、商談につながるターゲットの解像度を高めることを優先しています。

AIそのものを売らなかった

生成AIや業務自動化は、技術的な説明をすると魅力的に聞こえます。

しかし法人営業では、相手企業の課題と結びつかなければ商談理由になりません。

そこで、

「生成AIのサービスです」ではなく、「どの業務を自動化したいか」「どのような業務課題があるか」

という会話へ変えました。

商談の条件を明確にした

アポイント数だけを追うのではなく、

自動化したい業務や課題を回収できていること

を獲得条件にしました。

これにより、商談担当者が課題を把握したうえで会話を始められる状態を作っています。

架電後も改善を続けた

テレアポでは、最初に作ったリストやトークが最適とは限りません。

今回も、フォロー電話や定例MTGを通じて企業の反応を確認し、ターゲット・訴求・トークを継続的に改善しました。

一度の営業設計ではなく、運用しながらPDCAを回したことが商談数の拡大につながったポイントです。

AIサービスの新規開拓で同じような課題が起きやすいケース

今回の事例は、次のようなAI・SaaS企業にとって参考になります。

✓ サービス開発は進んでいるが新規商談が少ない
✓ 問い合わせや紹介だけでは商談数が不足している
✓ 営業担当者はいるが新規開拓まで手が回らない
✓ AIサービスのターゲットが広すぎて絞れていない
✓ 「AI」という説明ばかりで顧客課題を訴求できていない
✓ 営業リストはあるが効率よく商談につながらない
✓ 商談以降は自社で対応できるがアポイントが不足している
✓ 成長スピードを上げるために新規営業を強化したい

このような場合、いきなり架電数を増やすのではなく、

ターゲット → リスト → 訴求 → トーク → 架電 → 商談結果 → 改善

の順番で営業プロセスを確認することが重要です。

AIサービスの新規開拓は「商談数」だけでなく受注まで確認する

今回の事例では月30件の商談を創出しましたが、重要なのは商談数だけではありません。

営業の最終目的は、受注につながる法人顧客を増やすことです。

そのため、

✓ どの業界から商談が取れたか
✓ どの課題を持つ企業が受注したか
✓ どの訴求から商談につながったか
✓ 商談後に案件化した企業はどこか
✓ 失注企業にはどのような共通点があるか

まで確認する必要があります。

今回も、3件の受注と2社の見込み案件につながっています。

今後さらに営業精度を高めるのであれば、受注企業の特徴を営業リストへ戻し、似た企業へのアプローチを増やすことが重要です。

新規開拓で見るべきなのは「何件アポが取れたか」だけではありません。「どのアポイントが受注につながったか」まで分析することで、営業チャネルとして再現性を高められます。

AIサービスの営業を内製するか外部化するか

AIサービス企業が新規開拓を行う方法は、営業代行だけではありません。

社内に十分なリソースがあり、ターゲット選定、リスト作成、架電、商談、改善まで継続できるのであれば、内製する方法もあります。

特にAIサービスは商材理解が必要になるため、社内メンバーが営業することで、顧客の声をサービス改善へ直接反映しやすいメリットがあります。

一方、

✓ 営業担当者が商談対応で忙しい
✓ 開発・導入支援を優先して新規営業が止まる
✓ 新規架電を継続する人員がいない
✓ 営業担当者を採用・教育する時間がない
✓ 商談はできるが新規接点を作れない

といった状況では、テレアポや新規接点づくりだけを外部化する方法があります。

営業代行を使うかどうかではなく、自社の営業プロセスのどこがボトルネックなのかを確認して判断することが重要です。

今回のケースでも、新規商談を作る部分を強化することで、営業活動全体のスピードアップにつなげました。

まとめ｜AIサービスの新規開拓はターゲット・訴求・改善まで一貫して設計する

今回ご紹介したのは、生成AI・業務自動化支援を提供するAIサービス企業の新規開拓事例です。

導入前は、新規商談数の不足と、企業成長に向けた営業スピードの向上が課題でした。

そこでaworthzでは、

✓ ターゲット選定・営業リスト設計
✓ 効率のよい業界への絞り込み
✓ ターゲット企業の課題に合わせた訴求設計
✓ 初回接触から商談へつなげるトーク設計・改善
✓ フォロー電話
✓ 定例MTGによる分析・PDCA

を実施しました。

その結果、

月5件だった新規商談数が月30件へ増加し、約6倍に改善。3ヶ月で累計80件以上の商談を創出し、3件の受注、さらに2社の見込み案件につながりました。

この事例で重要なのは、架電量だけを増やしたのではなく、ターゲット、営業リスト、訴求、トーク、獲得条件、改善までを一貫して設計したことです。

AIサービスの新規開拓は、一時的に電話を増やして終わる施策ではありません。

どの企業を狙うのか、何を課題として訴求するのか、どのような条件を満たした商談を作るのか、そして結果をどう次の営業へ反映するのかまで継続的に改善する必要があります。

aworthzでは、AIサービス・SaaS・ITサービスを含むBtoB企業を対象に、完全成果報酬型のテレアポ代行による新規開拓・アポイント獲得を支援しています。

単に電話をかけるだけではなく、ターゲット選定、営業リスト、訴求内容、トーク、アポイント条件を整理しながら、新しい法人顧客との商談機会を増やすことを重視しています。

「AIサービスの商談数を増やしたい」「営業を加速したいが社内だけでは手が回らない」「どの業界へ営業すべきか整理できていない」という段階でも問題ありません。

まずは現在の新規開拓の状況やターゲットを整理するところからでも構いません。AIサービスの新規開拓や商談獲得についてお困りの場合は、aworthzまでお気軽にお問い合わせ・無料相談をご利用ください。