AI開発会社のテレアポ完全攻略｜生成AI・業務自動化の開発案件を獲得する営業戦略

AI開発会社のテレアポで生成AI・業務自動化の開発案件を獲得するには、「AIに興味がありますか」と広く聞くのではなく、ターゲット企業の具体的な業務課題からAI活用の可能性を探ることが重要です。

本記事でいう「AI開発会社」とは、生成AI・LLMを活用したシステム開発、AIエージェント、RAG、AIチャットボット、自然言語処理、画像認識、データ分析・機械学習、AIを活用した業務自動化などを法人向けに提供する企業を指します。

AI開発会社のテレアポが難しい理由の一つは、AIへの関心と具体的な開発ニーズが一致するとは限らないことです。「生成AIには興味がある」という担当者と商談できても、解決したい課題や社内の推進体制が整理されていなければ、具体的な開発案件へ進まないことがあります。

反対に、「RAGを導入したい」「AIエージェントを開発したい」という技術名ではニーズが顕在化していなくても、「社内問い合わせを効率化したい」「営業担当者の資料作成を効率化したい」「大量の社内文書から必要な情報を探しやすくしたい」といった業務課題を持っている企業は営業対象になり得ます。

そのため、AI開発のテレアポは「AIを売る営業」ではなく、「業務課題→AI活用テーマ→開発可能性」の順番で商談を作る営業活動として設計することがポイントです。

本記事では、AI開発会社のテレアポについて、ターゲット設定、営業リスト、担当部署、受付突破、生成AI・業務自動化のトーク例、アポイント条件、KPI、商談化・案件化につなげる改善方法まで解説します。

AI開発会社のテレアポで重要なのは「AI」より「業務課題」

AI開発会社のテレアポでは、生成AIやAIエージェントなどの技術名を入口にするだけでなく、ターゲット企業が抱える業務課題から訴求を設計することが重要です。

AIに詳しくない担当者でも、自社の業務課題については認識している可能性があります。

「生成AIを導入しませんか」では対象が広すぎる

生成AIはさまざまな業務へ応用できます。

その一方で、

「生成AIの活用についてご提案しています」

だけでは、相手は自分に関係する話なのか判断しにくくなります。

例えば、

• 社内問い合わせへの対応
• マニュアル・規程・過去資料の検索
• カスタマーサポート
• 営業資料・提案書作成
• 定型文書の作成
• 大量のテキストデータの整理
• 特定業務の自動化

など、利用場面まで具体化することで会話の入口を作りやすくなります。

AIへの興味と開発案件を区別する

AI開発営業では「AIに興味がある」という回答だけで商談化しないことも重要です。

例えば、

• 解決したい業務課題がある
• 対象業務がある程度明確になっている
• AI活用について社内で検討している
• PoCを検討している
• 本番導入を視野に入れている

など、どの状態を有効商談とするかを決めます。

AI開発のテレアポでは、「AIに関心のある企業」を探すのではなく、「AIによって解決できる可能性のある業務課題を持つ企業」を探すことが重要です。

AI開発会社がテレアポするべきターゲットの決め方

AI開発会社のターゲット設定では、自社が得意なAI技術から考えるだけでなく、「その技術を使うことで価値を提供できる業務」を起点に企業を絞ることが重要です。

「従業員○名以上」だけでターゲットを決めない

企業規模は営業リストを作る条件の一つですが、それだけではAI開発との親和性を判断できません。

例えば、

• 大量の問い合わせが発生している
• 社内に多くの文書やナレッジが蓄積されている
• 定型業務が多い
• 多くのテキストデータを扱っている
• 複数拠点で業務を行っている
• DXを推進している
• 新規のデジタルサービスを開発している

など、AIを活用できる業務特性からターゲット仮説を作ります。

AI技術と業務課題をセットでターゲット化する

例えば、同じ生成AIでもターゲットは異なります。

AI開発テーマ	想定する課題	ターゲットの考え方
RAG・社内検索	必要な情報を探すのに時間がかかる	文書・マニュアルが多い企業
AIチャットボット	問い合わせ対応の負担	問い合わせ件数が多い企業
営業支援AI	資料・文章作成の負担	営業組織が一定規模ある企業
AIエージェント	複数の定型作業が発生	定型業務が多い企業
生成AIシステム	特定業務の効率化	AI適用可能な業務を持つ企業
AIを使った新サービス	新規サービス開発	新規事業・DXを推進する企業

このように、「AI開発会社→全企業」ではなく、「AI活用テーマ→業務課題→対象企業」の順番で営業リストを設計することがポイントです。

過去の受注案件からAI開発の営業ターゲットを作る

すでにAI開発実績がある場合、最も重要なターゲット設計材料の一つが過去の受注案件です。

商談になった企業ではなく、実際に案件化・受注した企業の共通点を分析することで、新規開拓の精度を高められます。

確認する項目としては、

• 業界
• 企業規模
• 担当部署
• AI活用テーマ
• 導入前の業務課題
• PoCの有無
• 開発内容
• 本番導入の有無
• 受注理由
• 開発後の追加案件

などがあります。

例えば、社内問い合わせをテーマにした生成AI案件の受注が多いのであれば、同様に社内ナレッジが多く、問い合わせ業務が発生しやすい企業へ横展開する方法があります。

反対に、AIへの関心は高くアポイントを獲得できても案件化しなかった企業群があるなら、その共通点も確認します。

AI開発会社のテレアポリストに必要な項目

AI開発のテレアポリストは、企業名と電話番号だけではなく、「なぜこの企業へAIを提案するのか」という仮説まで管理できる営業データとして設計することが重要です。

項目	確認・活用する内容
企業名	営業対象企業
業界	得意業界・AIテーマとの親和性
企業規模	想定案件との親和性
拠点数	業務効率化・情報共有などの仮説
事業内容	AI活用可能性を判断
担当部署	DX推進、情シス、業務部門など
AI・DX関連情報	アプローチ優先度の参考
課題仮説	問い合わせ、検索、定型業務など
訴求テーマ	RAG、AIエージェント、業務自動化など
接触履歴	架電日・担当者・会話内容
AI活用状況	未導入、情報収集、検討中など
検討時期	商談・再アプローチ時期
次回対応	再架電、資料送付、商談など

公開情報だけでは判断できない情報を推測で確定させず、電話で確認しながら営業リストを更新します。

リストは「AI導入済み・未導入」だけで判断しない

すでに生成AIを利用している企業でも、別の業務への展開や既存環境との連携など、新しい開発テーマが存在する可能性があります。

一方、AI未導入企業でも、課題や推進体制がなければすぐ案件になるとは限りません。

導入有無だけではなく、業務課題と検討状況を確認することが重要です。

AI開発のテレアポでは誰にアプローチするべきか

AI開発の営業先は、AI技術ではなく「誰の業務を改善するシステムなのか」から担当部署を決めることが重要です。

AI活用テーマ	担当部署の候補
全社的な生成AI活用	DX推進、情報システム、経営企画など
社内ナレッジ検索	DX推進、情報システム、管理部門など
AIチャットボット	カスタマーサポート、DX推進、情報システムなど
営業支援AI	営業企画、営業推進、DX推進など
採用・人事業務のAI活用	人事、DX推進など
AIエージェント・業務自動化	DX推進、情報システム、対象業務部門など
AIを活用した新規サービス	新規事業、事業企画、プロダクト関連など
データ分析・予測	経営企画、データ関連部署、対象事業部門など

実際の部署名称や役割は企業によって異なります。

「AI担当者」だけを探さない

AI専任部署がない企業もあります。

例えば営業活動の効率化なら営業企画、採用業務なら人事、問い合わせ対応ならカスタマーサポートなど、実際の課題を持つ部署が営業先になる可能性があります。

そのため、

課題を持つ部署→AI・DXを推進する部署→システム導入に関与する部署

という複数の視点からアプローチ先を考えます。

AI開発会社のテレアポで受付突破する方法

受付突破では、「AIの担当者をお願いします」と曖昧に伝えるのではなく、AI活用テーマと想定部署を具体的に伝えることが基本です。

例えば全社的な生成AI活用なら、

「生成AIを活用した社内業務効率化について、DX推進のご担当者様へご相談したくお電話しました。ご担当の方へおつなぎいただくことは可能でしょうか」

といった形です。

業務自動化なら、

「AIを活用した○○業務の効率化についてご案内しておりまして、業務DXをご担当されている方へおつなぎいただけますでしょうか」

など、受付担当者が取り次ぎ先を判断できる表現にします。

AI開発会社の受付突破は、営業電話であることを隠すテクニックではありません。「誰に、何について連絡しているのか」を明確にし、適切な担当部署へ接続してもらうことが目的です。

AI開発会社のテレアポトークの基本構成

担当者につながった後は、「会社紹介→AI技術の説明」ではなく、「連絡理由→業務課題→現状確認→AI活用の可能性→商談提案」の順で話すことがポイントです。

基本構成は次の5段階です。

1. 名乗り・連絡目的
2. ターゲットとの関連性
3. 業務課題・AI活用テーマ
4. 現在の状況をヒアリング
5. 親和性があれば商談を提案

1．会社紹介は短くする

担当者につながった直後に、LLM、RAG、AIエージェントなど対応技術をすべて説明する必要はありません。

会社名と支援テーマを短く伝えます。

2．なぜその企業へ電話したのかを伝える

「AI開発のご案内でお電話しました」だけでは、相手との関連性が分かりません。

対象業界や業務課題など、連絡した理由を簡潔に示します。

3．AIではなく業務課題を提示する

例えば、

「社内資料を探す時間がかかる」

「問い合わせ対応が属人化している」

「定型業務に工数がかかっている」

など、ターゲットが認識しやすい課題から会話を作ります。

4．現在の状況を確認する

一方的に説明せず、

• 現在どのように対応しているか
• 生成AIを利用しているか
• AI活用を検討している業務があるか
• 社内でAI・DXを推進しているか
• 今後検討する予定があるか

などを確認します。

5．具体的な課題があれば商談を提案する

AI活用の可能性が確認できたら、詳細な業務ヒアリングや事例紹介の場として商談を設定します。

電話で技術仕様まで決める必要はありません。

生成AI開発のテレアポトーク例

生成AI開発では、「ChatGPTのようなシステムを作れます」と説明するより、対象業務を具体的にしたトークを作ります。

受付向けトーク例

「お世話になります。○○の△△と申します。生成AIを活用した社内業務の効率化について、DX推進または情報システムのご担当者様へご相談したくお電話しました。ご担当の方へおつなぎいただくことは可能でしょうか」

担当者向けトーク例

「突然のお電話失礼いたします。弊社では企業様向けに生成AIを活用した業務システムの開発をご支援しておりまして、特に社内に蓄積された資料やマニュアルの検索、問い合わせ対応などの効率化についてご相談いただくことがあります。御社では現在、こうした業務への生成AI活用について何か検討されていますでしょうか」

相手の回答から、利用状況や課題、検討テーマを確認します。

業務自動化・AIエージェントのテレアポトーク例

業務自動化では、AIエージェントという技術名より、自動化したい業務を入口にすることが重要です。

例えば、

「企業様の定型業務について、生成AIやAIエージェントを組み込んだ業務自動化をご支援しておりまして、御社では現在、複数のツールを使いながら人手で対応されている定型業務の効率化などは検討されていますでしょうか」

といった形です。

相手が具体的な課題を話した場合は、

• どの業務なのか
• 現在どの程度人手が必要なのか
• 既存システムは何か
• すでに自動化を試しているか

などを確認し、詳細なヒアリングへつなげます。

RAG・社内ナレッジ活用のテレアポトーク例

RAGを提案する場合も、最初から技術用語を中心にする必要はありません。

例えば、

「社内マニュアルや規程、過去資料などを生成AIで検索・参照できる環境の構築をご支援しておりまして、御社では社員の方が必要な情報を探す際の工数や、社内問い合わせ対応について課題になることはございますでしょうか」

といった形で課題を確認します。

担当者が技術に詳しい場合は、その後にRAGなどの具体的な仕組みを説明します。

相手の理解度に応じて、業務課題と技術説明の比率を変えることがポイントです。

「AIはすでに使っています」と言われた場合の対応

生成AIの普及に伴い、すでに何らかのAIツールを利用している企業へ電話することもあります。

この場合、「導入済み＝対象外」と判断するのではなく、現在の活用範囲を確認します。

例えば、

• 個人利用なのか全社利用なのか
• 汎用的なAIツールなのか独自システムなのか
• 社内データと連携しているか
• 特定業務へ組み込んでいるか
• 追加で自動化したい業務があるか

などです。

一方、現在の仕組みで課題が解決しており追加ニーズもない場合は、無理に商談化する必要はありません。

「AIは検討していません」と言われた場合の対応

検討していない企業に対して、強引にAI導入を勧める必要はありません。

ただし、「AI」という言葉では検討していなくても、対象となる業務課題がある可能性はあります。

例えば、

「承知しました。AIそのものの導入ではなく、現在○○業務の効率化や自動化についても特に課題はない状況でしょうか」

と確認できます。

業務課題もなければ対象外、課題はあるもののAI活用を検討していないのであれば、中長期のフォロー対象とする方法があります。

AI開発のテレアポでアポイント条件をどう設定するか

AI開発会社では、「AIに興味がある」という条件だけでアポイントを獲得すると、情報収集目的の商談が増える可能性があります。

有効商談の条件として、

• AIで解決したい業務課題がある
• 生成AI・業務自動化を検討している
• PoCを検討している
• AIシステム開発について情報収集している
• 既存のAI活用を拡張したい
• AIを活用した新規サービスを検討している
• 中長期で具体的なAI活用計画がある

などを設定できます。

どこまでを成果対象とするかは営業戦略によって変わります。

「今すぐ案件」だけに絞りすぎない

AI開発は、課題整理、社内検討、PoC、本番開発と段階を踏む案件もあります。

そのため、直近で発注予定がある企業だけに限定すると、将来の案件候補を取りこぼす可能性があります。

一方で条件を広げすぎれば、案件化しない商談が増えます。

「直近案件」「具体的な検討」「情報収集・中長期」のように商談を分類して管理する方法があります。

AI開発会社がテレアポで管理すべきKPI

AI開発のテレアポでは、アポ率だけでなく、具体的な開発案件へ進んでいるかを確認できるKPI設計が重要です。

KPI	確認する内容
架電数	必要な営業活動量
接続率	対象企業への接触状況
担当者接続率	狙った部署へ到達できているか
アポイント率	商談獲得状況
有効商談率	AI活用課題のある商談か
案件化率	具体的な検討へ進んだか
PoC・提案率	検証・提案へ進んだか
本番開発移行率	実装フェーズへ進んだか
受注率	契約へつながったか

担当者接続率が低い場合

• 担当部署が適切か
• 受付トークが曖昧ではないか
• AI活用テーマと部署が一致しているか
• リスト情報が不足していないか

を確認します。

担当者にはつながるがアポが取れない場合

• ターゲット企業に課題があるか
• 訴求する業務が具体的か
• 技術説明に偏っていないか
• 相手にとってのメリットが分かるか

を見直します。

アポは取れるが案件化しない場合

AI開発会社では特に注意したい状態です。

「AIに興味がある」というだけで商談化していないか、課題・検討状況・対象業務を確認できているかを見直します。

AI開発のテレアポ改善では、アポイント数を最大化するのではなく、「どのターゲット・課題・訴求から具体的な開発案件が生まれたか」を特定することが重要です。

商談結果をテレアポへ戻してAI開発案件の精度を高める

AI開発会社のテレアポでは、商談担当者と架電担当者を分断しないことが重要です。

例えば商談後に、

• AIへの関心だけで課題がなかった
• 特定業界ではRAGのニーズが多かった
• DX推進より業務部門のほうが課題が具体的だった
• PoC予算と自社の案件規模が合わなかった
• AIエージェントより別の訴求のほうが案件化した

と分かれば、その情報をターゲット・リスト・トークへ反映します。

特に重要なのが受注企業の分析です。

「アポになりやすい企業」ではなく「受注につながりやすい企業」の特徴へ営業リストを近づけることで、商談品質を改善できます。

AI開発会社のテレアポでよくある8つの失敗

AI開発のテレアポが成果につながらない場合、話し方だけでなく営業設計全体を確認する必要があります。

1．「AIに興味がありますか」と聞くだけ

AIへの関心だけでは案件になりません。

具体的な業務課題を入口にします。

2．生成AI・AIエージェントなど技術名ばかり説明する

技術に詳しくない担当者には、自社との関連性が伝わりません。

業務で何を改善できるのかを先に伝えます。

3．全業界へ同じトークで電話する

業界・部署・業務によってAI活用テーマは異なります。

ターゲット別に課題仮説を作ります。

4．企業規模だけで営業リストを作る

従業員数だけではAI活用ニーズを判断できません。

業務特性やAI・DXとの親和性もリスト設計へ反映します。

5．AI・DX担当部署だけを狙う

実際の課題を持っているのが営業、人事、カスタマーサポートなどの業務部門である可能性があります。

提案テーマごとに担当部署を変更します。

6．「AIに興味がある」をアポ条件にする

情報収集商談が増え、技術担当者の時間を消費する可能性があります。

業務課題や検討状況を確認しましょう。

7．PoC獲得だけをゴールにする

PoCを実施できても、本番導入につながらなければ継続的な開発案件にならないことがあります。

PoCで何を検証し、その後どのような判断をするのかまで確認します。

8．商談・受注結果を架電へ戻さない

AI市場では訴求テーマを継続的に検証する必要があります。

商談・案件化・受注の情報を営業リストとトークへ反映しましょう。

AI開発会社のテレアポは内製と外注のどちらがよい？

アウトバウンド営業の人材・ノウハウが社内にある場合は内製、AIの技術提案はできても新規顧客への初回接触にリソースを割けない場合はテレアポ代行との分業が選択肢です。

比較項目	内製	テレアポ代行
AI技術の理解	深めやすい	商材理解の共有が必要
顧客の声	直接蓄積できる	情報共有体制が重要
営業人材	採用・育成が必要	外部リソースを活用
架電ノウハウ	社内構築が必要	支援会社の知見を活用
技術商談	対応しやすい	自社との分業が基本
継続的な営業	社内リソース次第	契約・支援体制による

AI開発では、商談以降に専門的な業務ヒアリングや技術検討が必要です。

そのため、

ターゲット設計・リスト作成・初回接触・商談獲得＝外部

業務ヒアリング・技術提案・PoC設計・見積もり・クロージング＝自社

という役割分担が考えられます。

AI開発会社がテレアポ代行を選ぶポイント

AI開発会社がテレアポ代行を利用する場合は、架電件数やアポ単価だけではなく、複雑なAI商材を業務課題へ変換して営業できるかを確認することが重要です。

確認したいポイントは以下です。

• BtoBの新規開拓に対応しているか
• AI・IT・SaaSなど無形商材への理解があるか
• ターゲット設計から対応できるか
• 営業リストを設計・作成できるか
• ターゲット別にトークを変更できるか
• アポイント条件を設定できるか
• KPIを分析して改善できるか
• 商談結果を次の架電へ反映できるか
• 料金体系・最低契約期間が自社に合っているか

特にAI開発では、「生成AIに興味があります」という商談を大量に作るだけでは十分ではありません。

AIを活用できる具体的な業務課題があり、自社の開発領域と親和性がある企業との商談を作れるかを確認することが重要です。

aworthzがAI開発会社のテレアポで重視すること

aworthzでは、AI・IT・SaaS領域を重点領域の一つとして、BtoB企業の新規開拓を支援しています。

AI開発会社のテレアポでは、技術をそのまま営業トークにするのではなく、「誰の、どの業務課題を、どのAI活用で解決するのか」まで整理してからアプローチすることが重要だと考えています。

例えば営業開始前に、

• 得意なAI開発領域
• 過去に受注した案件
• 狙う業界・企業規模
• AIを適用しやすい業務
• 担当部署
• 課題仮説
• 訴求テーマ
• アポイント条件
• 対象外条件

を整理します。

そのうえでターゲット・営業リストを設計し、トークを作成して架電します。

運用開始後も、担当者接続率やアポイント率だけを見るのではなく、商談結果を確認しながらターゲットと訴求を改善します。

例えば「生成AI」という訴求ではアポイントになるものの案件化しない場合は、より具体的な業務課題へ訴求を変更する必要があります。

反対に、特定の業界・部署・課題から獲得した商談が受注につながるのであれば、その条件に近い企業を次の営業リストへ反映します。

aworthzでは、ターゲット設計、営業リストの設計・作成、トーク作成・改善、架電、商談獲得、KPI分析・改善まで一貫して支援しています。

初期費用・月額固定費0円、最低契約期間なしの完全成果報酬型のため、社内で商談・技術提案はできるものの、新規開拓のリソースが不足しているAI開発会社でも検討しやすい支援形態です。

よくある質問

AI開発会社でもテレアポで開発案件を獲得できますか？

**テレアポは、AI開発案件につながる新規商談を能動的に作る方法の一つです。**ただし、AIそのものを広く売るのではなく、自社の得意領域と親和性のある企業を選び、具体的な業務課題からAI活用の可能性を確認することが重要です。

生成AI開発のテレアポではどの部署を狙えばよいですか？

全社的な生成AI活用ならDX推進・情報システムなど、営業支援なら営業企画、採用関連なら人事、問い合わせ対応ならカスタマーサポートなどが候補です。AI技術ではなく、解決する業務から担当部署を逆算することがポイントです。

AI開発のテレアポでは何を話せばよいですか？

会社紹介や技術説明より先に、ターゲット企業に関係する業務課題を提示します。「RAGを開発できます」ではなく「社内文書の検索や問い合わせ対応を生成AIで効率化する」といった形で、利用場面まで具体化しましょう。

「生成AIはすでに導入している」と言われたら対象外ですか？

必ずしも対象外ではありません。汎用AIツールの利用にとどまっているのか、社内データとの連携や特定業務への組み込みまで進んでいるのかを確認します。現在の仕組みで課題が解決しており、追加ニーズもなければ無理に商談化する必要はありません。

AI開発のテレアポでアポ率を上げるにはどうすればよいですか？

**トークだけでなく、ターゲット・リスト・担当部署から見直すことが重要です。**担当者につながらなければ部署や受付トーク、接続後に断られるなら課題仮説や訴求、アポ後に案件化しないならアポイント条件を改善します。

AI開発会社はテレアポを内製すべきですか？

社内に営業人員とアウトバウンド営業のノウハウがある場合は内製できます。一方、AIエンジニアやコンサルタントを初回接触ではなく、業務ヒアリング・PoC設計・技術提案へ集中させたい場合は、テレアポ代行との分業も選択肢です。

まとめ｜AI開発会社のテレアポは「技術」ではなく「業務課題」から商談を作る

AI開発会社がテレアポで生成AI・業務自動化の開発案件を増やすには、「AIを導入しませんか」と営業するのではなく、自社のAI技術を活用できる業務課題からターゲット企業・担当部署・訴求を逆算することが重要です。

特に押さえておきたいポイントは以下です。

• 自社の得意なAI開発領域と受注実績からターゲットを決める
• 企業規模だけでなく、AIを適用できる業務特性から営業リストを作る
• AI担当者だけでなく、実際に課題を持つ業務部門へアプローチする
• 生成AI・RAG・AIエージェントなどの技術名より業務課題を先に伝える
• 「AIに興味がある」だけでなく、課題や検討状況をアポ条件へ反映する
• アポ率だけでなく、有効商談率・案件化率・PoC・本番開発・受注まで確認する
• 商談・受注結果をターゲット、営業リスト、トークへ戻す

AI開発では、アポイント数を増やすだけでは十分ではありません。AIへの情報収集を目的とする企業と、具体的な業務課題を持ち開発を検討できる企業を分け、受注につながった業界・部署・課題・訴求の共通点を次の新規開拓へ反映する仕組みが必要です。

社内にアウトバウンド営業のリソースがある場合は内製で営業ノウハウを蓄積できます。一方、技術力や提案力はあっても、新規顧客への初回アプローチまで手が回らない場合は外部支援との分業も選択肢です。

aworthzでは、完全成果報酬型のテレアポ代行として、AI・IT・SaaSを含むBtoB企業のターゲット設計、営業リスト作成、トーク作成・改善、架電、商談獲得、KPI分析・改善まで一貫して支援しています。

「生成AI・AIシステムの開発案件を増やしたい」「AIへの興味だけで終わる商談ではなく、案件化につながる商談を増やしたい」「エンジニアをテレアポではなく業務ヒアリングや技術提案へ集中させたい」という場合は、狙う企業・業務課題・AI活用テーマを整理する段階からaworthzへご相談ください。