AIサービスのテレアポ完全攻略｜アポ率を高めるトーク・リスト・営業戦略

AIサービスのテレアポでアポ率を高める方法を徹底解説。法人向けAI・生成AI・業務自動化サービスの営業リスト、受付突破、トーク設計、切り返し、KPI改善、営業代行の活用まで具体的に紹介します。

「AIサービスのテレアポをしても担当者につながらない」「生成AIや業務自動化のサービス説明はできるのに、商談につながらない」「営業リストを作って架電しているものの、アポ率が上がらない」と悩んでいるAIサービス企業は少なくないでしょう。

AIサービスの法人営業では、サービス自体の新しさや機能性だけで商談を獲得できるとは限りません。

企業側が知りたいのは、AIそのものではなく、自社のどの業務を効率化できるのか、どの課題を改善できるのか、導入する意味があるのかという点です。

そのため、AIサービスのテレアポで成果を高めるには、トークだけを改善するのでは不十分です。

誰に電話するのか、どの課題を想定するのか、どの企業を優先するのか、何を聞くのか、商談条件をどう定義するのかまで一貫して設計する必要があります。

AIサービスのテレアポでアポ率を高めるには、「AIを売る」のではなく「相手企業の業務課題を見つけ、AIで解決できる可能性を商談につなげる」ことが重要です。

この記事では、AIサービスのテレアポでアポ率を高めるための営業リスト、ターゲット設計、受付突破、トーク、切り返し、KPI、改善方法まで詳しく解説します。

AIサービスのテレアポでアポ率が上がらない主な原因

AIサービスのテレアポで成果が出ない場合、単純に「話し方が悪い」とは限りません。

むしろ、アポ率が低い原因はトークより前にあることも多いです。

よくある状態は次のとおりです。

✓ 「AIに興味がありそうな企業」を広く狙っている
✓ 業界を絞らず大量に架電している
✓ 営業リストに企業の課題情報がない
✓ 受付で「AIサービスの営業です」とだけ伝えている
✓ 担当者につながると機能説明から始めている
✓ すべての業界へ同じトークを使っている
✓ 「AIは検討していません」で会話が終わる
✓ 断り理由を記録していない
✓ アポ率しか見ていない
✓ 商談後の受注・失注結果を架電へ戻していない

例えば、生成AIによる業務自動化サービスを提供しているにもかかわらず、

「生成AIの導入をご検討されていませんか」

と聞けば、「今は考えていません」と断られやすくなります。

一方で、

「現在、社内で手作業になっている定型業務や、自動化したい業務はございますか」

という質問であれば、AI導入の意向ではなく業務課題を確認できます。

アポ率が低いときに最初に見直すべきなのは、トークの言い回しではありません。「誰に、どの課題を想定して電話しているか」です。

AIサービスのテレアポはターゲット設定から始める

AIサービスのテレアポで重要なのは、対象企業を広げすぎないことです。

「法人ならすべて対象」という営業設計では、訴求が弱くなります。

自社サービスが解決できる業務課題から逆算する

まず、自社のAIサービスが何を解決できるのか整理します。

例えば、

✓ 定型業務の自動化
✓ 問い合わせ対応の効率化
✓ 営業資料の作成支援
✓ 社内ナレッジ検索
✓ 議事録・文章作成
✓ データ集計・分析
✓ 需要予測
✓ 採用業務の効率化
✓ 顧客対応の自動化

などです。

次に、その課題を抱えやすい企業を考えます。

例えば業務自動化支援なら、従業員数が多く、複数部署に定型作業が存在する企業ほど検討余地がある可能性があります。

「AIを使いそうな企業」ではなく、「AIで改善できる業務を持っていそうな企業」を狙うことが重要です。

業界ごとにターゲットを分ける

同じAIサービスでも、製造、商社、不動産、人材では課題が異なります。

例えば、

製造業

• 生産管理
• 品質管理
• 報告書作成
• 技術情報の検索
• 定型事務

商社

• 営業資料
• 見積作成
• 商品情報整理
• 問い合わせ対応
• 情報収集

不動産

• 物件情報整理
• 顧客対応
• 文書作成
• 営業支援
• 問い合わせ対応

人材

• 求人票作成
• スカウト文作成
• 求職者対応
• 面談記録
• 求人情報整理

といった形で業界別に仮説を持つことができます。

aworthzのAIサービス支援でも、製造・商社・不動産・人材などへターゲットを設定し、効率のよい業界へ営業活動を寄せながら新規開拓を行っています。

AIサービスでは、広い市場をそのまま営業対象にせず、「どの業界のどの業務課題に刺さるのか」まで具体化することが重要です。

アポ率を高めるAIサービスの営業リストの作り方

テレアポの成果は、スクリプトだけでなく営業リストによって大きく変わります。

良い営業リストは、企業名と電話番号だけの一覧ではありません。

どの企業から優先して電話すべきか判断できる情報が入っていることが重要です。

営業リストに入れたい情報

AIサービスの場合、次の項目を持たせると使いやすくなります。

✓ 企業名
✓ 業界
✓ 所在地
✓ 従業員規模
✓ 代表電話番号
✓ 対象部署
✓ 担当者名
✓ DX・AI関連の取り組み
✓ 採用・人員拡大状況
✓ 利用中のITツール
✓ 自社サービスとの親和性
✓ 過去の架電履歴
✓ 断り理由
✓ 再架電時期
✓ 商談結果

すべてを最初から完全に揃える必要はありません。

ただし、企業規模・業界・対象部署・過去の接触履歴など、営業判断に必要な項目は最低限管理したいところです。

優先度を付けて架電する

リストは、例えば次のように分類できます。

Aランク
自社AIサービスとの親和性が高く、業務効率化ニーズが想定できる企業

Bランク
業界・規模は合うが、具体的な課題情報が少ない企業

Cランク
将来的な可能性はあるが優先度が低い企業

これにより、営業担当者が「上から順番に電話する」状態を避けられます。

良い営業リストとは、電話番号が多いリストではありません。「今どの企業へ電話するべきか」が分かるリストです。

AIサービスのテレアポは受付トークで用件を具体化する

AIサービスのテレアポでは、受付で止まるケースもあります。

ここで重要なのは、受付を強引に突破することではありません。

どの部署に関係する、どのような用件なのかを短く伝えることです。

例えば、

「AIサービスのご案内でお電話しました」

だけでは、営業電話として処理されやすくなります。

一方で、

「業務効率化や自動化についてお伺いしたく、DX推進または業務改善のご担当者様をお願いできますでしょうか」

と伝えれば、誰へつなぐべきか判断しやすくなります。

担当部署を事前に想定する

AIサービスによって担当部署は変わります。

例えば、

✓ DX推進部
✓ 情報システム部
✓ 経営企画
✓ 営業企画
✓ 人事
✓ カスタマーサポート責任者
✓ 各事業部門

などです。

「AI担当者をお願いします」ではなく、サービスが解決する業務を所管している部署を狙うことが重要です。

「営業ですか？」と聞かれた場合

営業であることを隠す必要はありません。

例えば、

「はい、業務自動化支援のご提案になります。御社で自動化できそうな業務があるか一度ご担当者様へお伺いしたく、ご連絡しました」

と簡潔に伝えます。

受付突破の目的は、営業であることを隠すことではありません。相手企業に関係する用件であることを短く伝えることです。

担当者につながった直後のテレアポトーク

担当者につながった後、最初からサービス説明を長くするのは避けましょう。

基本の流れは、

連絡理由 → 相手との関連性 → 課題確認 → 自社サービスとの接点 → 商談提案

です。

基本的なトーク例

「突然のお電話失礼いたします。〇〇株式会社の△△と申します。弊社では生成AIを活用した業務自動化の支援を行っており、現在、製造業のお客様を中心に業務効率化についてお話しする機会が増えているため、ご連絡しました。御社では現在、手作業になっている定型業務や、自動化を検討されている業務はございますでしょうか？」

ポイントは、「生成AIの説明」ではなく、すぐに業務課題へ移ることです。

相手企業の業界に合わせて入口を変える

例えば人材会社なら、

「採用・人材業務の中で、求人作成や文章作成、情報整理など、手作業が多い業務はございますか？」

不動産会社なら、

「物件情報の整理や顧客対応、文章作成などで効率化したい業務はございますか？」

といった形です。

自社サービスの説明を固定するのではなく、相手企業の業務に合わせて課題の入口を変えます。

AIサービスのテレアポで重要なのは「何を話すか」より「何を聞くか」

AIサービスのテレアポでは、一方的に機能説明をするより、相手企業の現状を聞くことが重要です。

確認したい内容は次のようなものです。

✓ 現在工数がかかっている業務
✓ 手作業が残っている業務
✓ 自動化したい業務
✓ AI・DXの検討状況
✓ 現在利用しているツール
✓ 社内で困っている部署
✓ 業務改善の優先度
✓ 検討時期

ただし、電話で全項目を聞く必要はありません。

2〜3個程度の質問で、

「課題がありそうか」「商談する意味がありそうか」

を確認します。

AIサービスのテレアポでは、「AIの機能を理解してもらうこと」より「相手企業にどの業務課題があるのかを把握すること」が重要です。

AIサービスで使いやすいテレアポトークの組み立て方

1．最初に連絡理由を伝える

「生成AI・業務自動化の支援を行っており、御社の業務効率化について一度お伺いしたくご連絡しました」

といった形で、目的を短く伝えます。

2．相手企業との関連性を作る

「現在、製造業のお客様から〇〇業務の自動化についてご相談いただくことが増えており」

など、業界との関連性を伝えます。

3．課題を質問する

「御社では現在、手作業で工数がかかっている業務はございますか？」

「自動化したいものの、まだ着手できていない業務はありますか？」

といった質問をします。

4．課題に合わせてサービスを説明する

課題が出てから初めてサービスを説明します。

例えば、

「その業務であれば、生成AIや自動化ツールを組み合わせながら、社内で自走できる状態まで支援できる可能性があります」

と伝えます。

5．商談の目的を明確にする

「一度30分ほど、現在の業務フローを伺いながら、どこまで自動化できそうか整理するお時間をいただけませんでしょうか」

と提案します。

「AIサービスをご説明したい」ではなく、「御社の業務で自動化できる部分があるか整理したい」という商談理由を作ることがポイントです。

「AIはまだ検討していません」への切り返し

AIサービスのテレアポでは非常に多い断りです。

ここで、

「今後必要になります」

などと押すのは避けます。

重要なのは、AI導入ではなく業務課題へ戻すことです。

切り返し例

「承知しました。AI導入そのものをご検討されているかというより、現在手作業になっている業務や、自動化できればと思われている業務があるかを伺いたいのですが、そのような業務はございますでしょうか？」

これで課題が出れば、

「その業務であれば、AIを含めてどこまで効率化できるか整理できる可能性があります」

と商談へつなげられます。

「AIは検討していない」という断りは、「業務改善の課題がない」という意味とは限りません。AIから課題へ会話を戻すことが重要です。

「すでにAIツールを使っています」への切り返し

既存ツールがある場合も、必ずしも商談対象外ではありません。

重要なのは、現状で解決できていない課題があるかです。

切り返し例

「ありがとうございます。現在導入されているツールで、業務効率化は十分進んでいらっしゃいますでしょうか？」

あるいは、

「現在のツールでは対応しきれていない業務や、別途自動化したい業務はございますか？」

と確認します。

相手が満足しているのであれば、無理にアポイントを取る必要はありません。

一方、未解決の課題があれば商談理由になります。

既存AIツールを否定するのではなく、「今の仕組みで解決できていない課題があるか」を確認します。

「社内で対応しています」への切り返し

生成AIや業務自動化を社内で進めている企業もあります。

この場合も、内製を否定するべきではありません。

切り返し例

「承知しました。社内で進められている中で、設計や定着、運用の部分まで問題なく進んでいらっしゃいますでしょうか？」

今回aworthzが支援したAIサービスは、単に生成AIツールを導入するだけではなく、企業が自走できる体制構築や定着支援まで提供するサービスでした。

そのため、

「社内でAI活用を進めたいが、どこから自動化すればよいか分からない」
「ツールは導入したが定着しない」

といった企業もターゲットになり得ます。

「資料を送ってください」への切り返し

資料送付だけで終わると、商談につながらないことがあります。

そこで、資料を送る前に一つだけ課題を確認します。

切り返し例

「もちろんです。御社に合う内容をお送りしたいのですが、現在特に自動化したい業務や、工数がかかっている業務はございますでしょうか？」

回答が得られれば、

「ありがとうございます。その業務に関連する内容も含めてお送りします」

とつなげられます。

その後のフォロー電話でも、

「先日お伺いした〇〇業務についてですが」

と会話を再開できます。

資料送付は営業終了ではなく、次回接触への導線として設計しましょう。

「今は忙しいです」への切り返し

相手が忙しい場合、無理に話し続けるのは逆効果です。

切り返し例

「失礼いたしました。1点だけ、現在社内で自動化したい業務があるかだけ伺ってもよろしいでしょうか？」

回答をもらえれば、再架電時の情報になります。

明確に電話終了を希望している場合は、それ以上話さず終了します。

切り返しは断りを無理に覆すためのものではありません。商談可能性を判断するために、もう一段だけ情報を確認するためのものです。

AIサービスのテレアポでは業界別にトークを変える

すべての企業へ同じトークを使うと、相手との関連性が弱くなります。

製造業向け

製造業では、

✓ 報告書作成
✓ 生産情報整理
✓ 品質関連業務
✓ 社内ナレッジ
✓ 定型事務
✓ 営業資料

など、具体的な業務から入ると会話を作りやすくなります。

商社向け

商社では、

✓ 見積・提案資料
✓ 商品情報整理
✓ 営業支援
✓ 顧客問い合わせ
✓ 情報収集

などが課題候補になります。

不動産向け

不動産では、

✓ 物件情報整理
✓ 問い合わせ対応
✓ 顧客対応
✓ 営業文書
✓ 社内情報共有

などが考えられます。

人材業界向け

人材業界では、

✓ 求人票作成
✓ スカウト文面
✓ 候補者情報整理
✓ 面談記録
✓ 求人情報整理
✓ 営業資料作成

などです。

aworthzのAIサービス支援でも、製造・商社・不動産・人材を対象にしながら、効率のよい業界へターゲットを寄せ、課題に合わせた訴求へ改善しました。

AIサービスのテレアポでは、機能を業界ごとに変える必要はなくても、「どの課題から話すか」は業界ごとに変えるべきです。

AIサービスのテレアポで見るべきKPI

アポ率だけでは改善ポイントが分かりません。

最低限、次の数字を確認しましょう。

✓ 架電数
✓ 接続数
✓ 担当者接続数
✓ 有効会話数
✓ 課題回収数
✓ アポイント数
✓ 商談実施数
✓ 提案数
✓ 見込み案件数
✓ 受注数

例えば、担当者接続率が低いなら、受付トークや部署選定に問題がある可能性があります。

担当者にはつながるが課題を聞けないなら、質問内容やターゲット設定を見直します。

課題は回収できるのにアポイントにならないなら、商談提案の仕方が弱い可能性があります。

アポイントは多いのに受注につながらないなら、ターゲットや成果条件を見直すべきです。

「アポ率が低い」という一つの数字を見るのではなく、営業プロセスのどこで数字が落ちているかを確認することが重要です。

アポ率だけを追うとAIサービスの営業が失敗しやすい

テレアポではアポ率が重要な指標ですが、それだけを最適化すると商談品質が下がることがあります。

AIサービスの営業は、

架電 → 担当者接続 → 課題確認 → アポイント → 商談 → 提案 → 見込み化 → 受注

と続きます。

例えば、

「AIについて情報交換しませんか」

というトークならアポイントを取りやすくなる場合があります。

しかし、相手企業に課題がなければ案件化しません。

そのため、aworthzのAIサービス支援では、自動化したい業務や課題などを回収できていることをアポイントの獲得条件として設定しました。

AIサービスで本当に高めるべきなのは、「アポ率」だけではなく、「課題を持つ企業との有効商談を作れる割合」です。

架電結果を営業リストとトークへ戻す

AIサービスでは、テレアポそのものが市場調査になります。

電話を続けると、

✓ どの業界で反応がよいか
✓ どの課題が多いか
✓ どの部署につながりやすいか
✓ どの表現で興味を持たれるか
✓ どの断りが多いか
✓ どの企業が商談後に案件化するか

が見えてきます。

この情報を、

架電結果 → 分析 → ターゲット修正 → リスト変更 → 訴求変更 → 再架電

と回します。

私たちaworthzでも、AIサービス企業の支援で、効率のよい業界へターゲットを絞り、ターゲット企業の課題に直接つながるメッセージを設計し、架電・トークを継続的に改善しました。

フォロー電話と定例MTGを通じてPDCAを回すことで、商談化につながる営業プロセスを整えています。

aworthzのAIサービス新規開拓支援事例

実際にaworthzでは、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を支援しました。

この企業は、生成AIや業務自動化を企業へ導入するだけではなく、最終的に顧客企業が自走できるよう、体制構築・定着まで支援するサービスを提供していました。

導入前の課題は、

✓ 新規商談数が不足していた
✓ 企業成長のために営業スピードを上げる必要があった

という点です。

導入前の新規商談数は月5件でした。

そこでaworthzでは、次の取り組みを行いました。

ターゲット選定・リスト設計

製造、商社、不動産、人材を対象とし、全国・従業員10名以上を基本条件として営業活動を開始しました。

架電結果を見ながら効率のよい業界へ絞り込み、無駄なアプローチを削減しました。

訴求ポイントの洗い出し

AIそのものではなく、ターゲット企業が抱えている、

「自動化したい業務」「工数がかかっている業務」「業務効率化の課題」

へ直接つながる訴求を設計しました。

架電・トーク設計と改善

初回接触で長いサービス説明をするのではなく、短時間で業務課題を確認し、商談へつなげるトークへ改善しました。

アポイントの獲得条件も、単に日程が取れることではなく、自動化したい業務や課題などを回収できていることとしました。

フォロー電話・定例MTGによるPDCA

架電結果を分析しながら、ターゲット・リスト・訴求・トークを継続的に改善しました。

その結果、新規商談数は、

導入前：月5件

から、

導入後：月30件

となり、約6倍まで改善しました。

さらに、3ヶ月の運用で累計80件以上の商談を創出し、7件の受注、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、単純に架電量を増やしたのではなく、「誰に電話するか」「どの課題を聞くか」「どの条件を満たせば有効商談とするか」を設計し、継続的に改善したことです。

なお、テレアポや営業支援の成果は、商材、ターゲット、市場環境、営業条件、商談対応などによって異なり、同様の成果を保証するものではありません。

AIサービスのテレアポを内製するメリット

テレアポは必ず外注すべきものではありません。

社内に十分な営業リソースがある場合は、内製するメリットがあります。

例えば、

✓ 顧客の声を直接収集できる
✓ 技術的な質問へ対応しやすい
✓ プロダクト改善へ情報を戻しやすい
✓ トークを迅速に変更できる
✓ 社内に営業ノウハウを蓄積できる

といったメリットです。

特に専門性の高いAIサービスでは、電話段階から高度な技術説明が必要になる場合もあります。

その場合は社内営業が担当したほうが適しているケースがあります。

AIサービスでテレアポ代行を活用しやすいケース

一方、次のような企業では外部支援が選択肢になります。

✓ 開発を優先して新規架電まで手が回らない
✓ 営業担当者は商談・提案で忙しい
✓ Web問い合わせだけでは商談数が足りない
✓ テレアポ担当者を採用できない
✓ 新しい業界を開拓したい
✓ 営業リストはあるが架電できていない
✓ 商談対応は自社でできる
✓ 成長速度を上げるため商談母数を増やしたい

この場合、

新規接点づくり・アポイント獲得は外部、課題ヒアリング・デモ・提案・クロージングは自社

という役割分担もできます。

テレアポ代行は営業部門をすべて置き換えるものではありません。社内営業が得意な商談・提案へ集中するために、最初の接点づくりを外部化する方法もあります。

AIサービス企業がテレアポ代行会社を選ぶポイント

外注する場合は、架電単価やアポ単価だけで決めないことが重要です。

確認したいのは次の項目です。

✓ AI・SaaS・ITサービスへの対応経験
✓ ターゲット設定から相談できるか
✓ 営業リストを改善できるか
✓ 業界別に訴求を変えられるか
✓ 技術説明を正しく理解できるか
✓ 課題ヒアリングまで電話で行えるか
✓ アポイント条件を設定できるか
✓ 架電結果を共有してもらえるか
✓ 商談結果をPDCAへ反映できるか
✓ 固定費・初期費用の有無

特に重要なのは、アポイントの定義です。

「担当者との日程が取れれば成果」なのか、

「業務課題が確認できていることまで成果条件に含む」のか

によって商談品質が変わります。

aworthzでは、AIサービスを含むBtoB企業の新規開拓で、事前にターゲット・訴求・成果条件を整理しながら、完全成果報酬型のテレアポ代行を提供しています。

まとめ｜AIサービスのテレアポはトーク・リスト・営業戦略をセットで改善する

AIサービスのテレアポでアポ率を高めるためには、営業トークだけを変更しても十分ではありません。

重要なのは、

✓ 自社サービスが解決できる課題を明確にする
✓ 業界・企業規模・部署までターゲットを絞る
✓ 優先順位を付けられる営業リストを作る
✓ 受付では用件を具体的に伝える
✓ 担当者にはAIではなく課題から話す
✓ 自動化したい業務を質問する
✓ 業界ごとにトークを変更する
✓ 断り理由を記録する
✓ アポ率だけでなく商談品質を見る
✓ 商談・受注結果をリストとトークへ戻す

という一連の営業設計が必要です。

AIサービスのテレアポで重要なのは、「AIに興味がある企業を探すこと」ではありません。「自動化・効率化したい業務を持つ企業を見つけ、有効な商談へつなげること」です。

そして、新規開拓は一度営業リストやスクリプトを作れば完成するものではありません。

ターゲット、営業リスト、訴求、架電、商談、受注結果までを一貫して管理し、企業の反応をもとに改善し続けることが、継続的な法人顧客獲得につながります。

aworthzでは、AIサービス・SaaS・ITサービスを含むBtoB企業の新規開拓やアポイント獲得を支援しています。

完全成果報酬型のテレアポ代行を提供し、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、トーク、アポイント条件、改善までを一貫して設計することを重視しています。

実際に生成AI・業務自動化支援を提供する企業では、月5件だった商談数が月30件となり、3ヶ月で累計80件以上の商談創出、3件の受注、2社の見込み案件につながった支援事例もあります。

「AIサービスのアポ率が上がらない」「どの企業へ電話すべきか分からない」「商談はできるが新規開拓まで手が回らない」という段階でも問題ありません。まずは現在のターゲット・営業リスト・トークを整理するところからでも構いませんので、AIサービスの新規開拓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。