BtoBマーケティングのAI活用事例10選｜企業の成功事例・成功のポイントを解説

BtoBマーケティングでは、見込み顧客の獲得から商談化まで、AIの活用が進んでいます。市場調査やコンテンツ制作、顧客分析、問い合わせ対応などをAIで効率化できれば、担当者は戦略設計や意思決定に時間を振り向けやすくなります。

一方で、成果につなげるには、AIに任せる範囲やデータ管理、生成物の確認体制の構築が重要です。

本記事では、BtoBマーケティングで活用できるAIの種類や活用事例10選、企業の成功事例、導入を成功させるポイントと注意点を解説します。

toBマーケティングで活用できるAIの種類
BtoBマーケティングにおけるAI活用事例10選
BtoBマーケティングでAIを活用した企業の成功事例
BtoBマーケティングでAI活用を成功させる5つのポイント
進まないAI導入を打破｜SEOとの相乗効果を高めるノウハウセットを無料でご提供！
BtoBマーケティングでAIを活用するときの注意点
まとめ

toBマーケティングで活用できるAIの種類

BtoBマーケティングで使われるAIは、役割によって大きく3つに分けられます。将来の数値や行動を予測するAI、文章や画像などを生成するAI、CRMやMAなど既存ツールに組み込まれたAIです。

それぞれ得意分野が異なるため、導入目的や解決したい課題に合わせて使い分ける必要があります。ここでは、代表的な3種類のAIについて、特徴や主な活用イメージを紹介します。

予測AI

予測AIは、蓄積したデータをもとに、売上や需要、顧客行動など将来起こり得る事象を分析するAIです。BtoBマーケティングでは、過去の商談履歴や受注データ、Web上の行動履歴などを分析し、成約につながりやすい顧客や需要の変化を予測する用途で活用できます。

例えば売上予測の精度を高めたり、アプローチすべき見込み顧客の優先順位を決めたりする場面です。経験や勘だけに頼らず、蓄積したデータを判断材料として施策を検討しやすくなります。担当者ごとの判断のばらつきを抑えたい場合にも活用できます。

代表例としては「Prediction One」が挙げられます。予測AIを取り入れることで、マーケティング施策の判断を、より客観的なデータに基づいて進めやすくなるでしょう。

生成AI

生成AIは、入力した指示やデータをもとに、文章・画像・アイデアなど新しいコンテンツを作り出すAIです。BtoBマーケティングでは、記事構成やSNS投稿文、メール文面、ホワイトペーパーのたたき台など、幅広い制作業務を支援できます。

ゼロから文章を考える時間を減らせるほか、複数の案を短時間で出力できるため、企画の壁打ちやABテスト用コンテンツの準備にも役立ちます。代表的なサービスには「ChatGPT」や「Gemini」があり、日常的なマーケティング業務へ取り入れやすい点も特徴です。

ただし、生成内容には誤情報や不自然な表現が含まれる可能性があります。公開前には人が内容を確認し、自社の実績や顧客の声など一次情報を加えて、正確性と独自性を補うことが欠かせません。AIだけで完成させない運用が必要です。

ツール搭載AI

ツール搭載AIは、CRMやMA、SFAなど既存のマーケティング・営業支援ツールに組み込まれているAI機能です。単体のAIサービスを新たに使うのではなく普段利用しているツール上で分析や自動化を進められるため、既存の業務フローへ取り入れやすい点が特徴です。

主な活用例は以下の通りです。

成約可能性などをもとにリードの優先順位を付ける
顧客属性や行動履歴に応じて配信内容をパーソナライズする
蓄積したデータから次に取るべきアクションを提案する

SalesforceやHubSpotなどにもAI機能が搭載されています。顧客情報や商談履歴など、すでにツール内に蓄積しているデータをAI活用につなげやすいため、マーケティングと営業を横断して業務を効率化したい企業にも適しています。既存環境を活かせる点も利点です。

BtoBマーケティングにおけるAI活用事例10選

AIは、BtoBマーケティングの調査・企画からコンテンツ制作、顧客対応、効果測定まで幅広い業務に活用できます。

特に、情報収集や文章作成といった工数のかかる作業をAIで補助すれば、担当者は施策の検討や改善に時間を割きやすくなるでしょう。

ここでは、BtoBマーケティングで実践しやすいAIの活用方法を、具体的な業務に沿って紹介します。

① 市場調査・競合分析

市場調査や競合分析では、AIを使って大量の情報を整理し、必要なポイントを抽出できます。競合企業のWebサイトや公開資料、ニュース記事などから情報を集め、商品・サービスの特徴や訴求内容、ターゲットの違いを比較するといった使い方です。

生成AIに複数社の情報を与えれば、次のような項目に整理することもできます。

主な商品・サービス
想定ターゲット
価格帯や提供形態
強みとして訴求しているポイント
自社との違い

担当者が一つひとつ情報を読み比べるよりも、調査の初期段階を短縮しやすくなります。ただしAIが参照した情報が古かったり、内容を誤って解釈したりする可能性もあります。最終的な競合分析では企業サイトや決算資料など一次情報も確認し、事実関係の確認が必要です。

② トレンド・業界動向の調査

AIは、市場のトレンドや業界動向を把握するための情報収集にも活用できます。ニュースや調査レポート、業界メディアなどから得た情報をAIに整理させれば、注目されているテーマや市場環境の変化を効率よく把握可能です。

「直近でBtoBマーケティング業界に影響を与えている動きを整理する」「複数の調査結果から共通する傾向を抽出する」といった使い方が考えられます。大量の情報から論点を絞り込めるため、企画立案やコンテンツテーマの選定にも役立つでしょう。

一方、生成AIの知識や検索対象が最新情報を網羅しているとは限りません。市場規模や成長率など具体的な数値を扱う場合は、調査会社や官公庁、業界団体などの発表元まで確認し、出典と調査時期を確かめることが大切です。

③ SEOコンテンツやSNS投稿文の作成

生成AIは、SEO記事やSNS投稿文など、コンテンツマーケティングの制作業務と相性が良いツールです。キーワードやターゲット、伝えたい内容を指示すれば、記事構成や見出し案、本文のたたき台、SNS投稿の候補などを短時間で作成できます。

SEOコンテンツでは、検索ユーザーが抱える疑問の洗い出しや見出し構成の検討、文章の要約にも利用可能です。SNSでは、同じテーマから複数の切り口を提案させることで、投稿ネタを考える負担も減らせます。

ただしAIだけで制作すると、競合サイトと似た内容や表面的な説明になりやすい点には注意が必要です。自社で蓄積したデータ、顧客から寄せられた質問、担当者の知見、実際の事例などを人の手で追加すると、他社との差別化につながります。

AIは完成品を任せる相手ではなく、企画や制作を補助する存在として使うとよいでしょう。

④ ホワイトペーパーの制作

BtoBマーケティングでリード獲得に使われるホワイトペーパーも、AIを活用することで制作工程を効率化できます。テーマや想定読者、資料の目的を入力すれば、構成案の作成から本文のたたき台、タイトル候補の提案まで幅広く任せられます。

例えば「初心者向けに○○の導入手順を解説する資料」「担当者が社内提案に使える比較資料」など、読者と目的を具体的に設定すると、構成の方向性が固めやすくなるでしょう。既存の記事や社内資料を要約し、ホワイトペーパー向けに再構成する使い方も可能です。

ただしAIが生成した情報だけでは、資料をダウンロードする理由が弱くなりかねません。自社独自の調査データやノウハウ、導入事例、チェックリストなどを加え、Web上の記事だけでは得られない情報を盛り込むことが大切です。

⑤ 動画コンテンツの制作

AIは、動画の企画から制作までさまざまな工程で活用可能です。生成AIで動画のテーマや構成、台本を作成するだけでなく、音声生成や字幕作成、動画編集、AIアバターによるナレーションなどを組み合わせることで、制作負担を抑えられます。

BtoBマーケティングでは、商品・サービスの紹介動画、操作方法の解説、セミナー動画のダイジェスト、SNS向けの短尺動画などに活用しやすいでしょう。文章で説明すると長くなる内容でも、映像や音声を使えば短時間で理解してもらいやすくなります。

特に、動画制作の専門スタッフがいない企業にとって、AIは制作を始めるハードルを下げる手段になります。ただし、生成された映像や音声が自社のブランドイメージに合わないケースもあるため、公開前に表現や内容を確認し、必要に応じて人が調整する運用が必要です。

⑥ メールマガジンの配信

AIはメールマガジンの企画や文章作成、配信内容の最適化にも活用できます。商品・サービスの特徴や配信目的、ターゲットを入力すれば、件名や本文、CTAの候補を複数作成できるため、文章作成の時間を減らせます。

さらに、顧客の属性やWebサイト上の行動、過去のメール開封履歴などを分析し、興味・関心に応じて配信内容やタイミングを変えることも可能です。資料をダウンロードした見込み顧客には関連サービスを紹介し、しばらく接点がない顧客には新しい事例を案内するなど、状況に合わせた情報提供につなげられます。

一方、AIによる自動化を優先しすぎると、画一的な内容になったり顧客の状況と合わない案内を送ったりする恐れがあります。配信結果を確認しながら、件名や内容、配信頻度を継続的に調整することが大切です。

⑦ 顧客分析とスコアリング

顧客分析やスコアリングにもAIを活用できます。CRMやMAなどに蓄積した企業属性、問い合わせ履歴、資料ダウンロード、Webサイトの閲覧状況といったデータをAIで分析し、見込み顧客の関心度や成約可能性を評価する方法です。

例えば料金ページを繰り返し閲覧している、複数の導入事例を読んでいるといった行動をもとに、検討度が高いリードを抽出できます。営業担当者は優先度の高い顧客からアプローチしやすくなり、限られた人員を有望な商談へ振り向けられるでしょう。

AIによるスコアリングは、担当者の経験だけに頼らず、共通の基準でリードを評価しやすい点も特徴です。一方、学習に使う顧客データが不足していたり古いデータが多かったりすると、評価精度が下がる可能性があります。商談化率や受注率と照らし合わせ、評価基準を定期的に見直してください。

⑧ ABテスト用のコンテンツ制作

ABテスト用のコンテンツ制作では、生成AIを使って比較候補を短時間で増やせます。広告やLP、メールマガジンなどで使用するキャッチコピー、見出し、CTAの文言を複数出力させ、どの表現が成果につながるかを検証するのです。

同じサービスでも「業務時間の削減」を訴求する案と「売上機会の拡大」を訴求する案を作成し、それぞれのクリック率やコンバージョン率を比較できます。人だけで案を出す場合に比べて、切り口の幅を広げやすい点が利点です。

ただし、AIが出した案をそのまま無作為に比較するのではなく、「訴求軸を変える」「数字の有無を比べる」など仮説を決めてテストすることが必要です。結果をAIに再度分析させれば、反応の良かった表現をもとに次の改善案を作ることもできます。

⑨ データの収集とレポーティング

AIは、マーケティングデータの収集後の整理・分析からレポート作成までを効率化する用途にも活用可能です。複数のデータを手作業で集計し、グラフや報告資料へまとめる負担を減らせます。

分析対象としては、次のようなデータが挙げられます。

Webサイトへのアクセス履歴
広告やメールのクリック・コンバージョンデータ
顧客へのアンケート調査の結果
問い合わせや商談に関する記録

これらをAIで整理すれば、数値の増減だけでなく、「どの流入経路から商談につながっているか」「顧客からどのような不満が多く寄せられているか」といった傾向の抽出にもつなげられます。さらに、分析結果の要約やレポートの文章化まで一気通貫で進めることも可能です。

しかし、AIが示した因果関係や解釈が正しいとは限りません。元データと照合し、担当者が背景まで確認したうえで、施策の改善判断に利用する必要があります。

⑩ チャットボット・問い合わせ対応

AIチャットボットを導入すれば、Webサイト上の問い合わせ対応を自動化できます。営業時間外でも質問を受け付けられ、見込み顧客は知りたい情報へすぐアクセス可能です。担当者の対応負担も減らせるでしょう。

BtoBマーケティングでは、サービス内容や料金、導入方法など、よくある質問への回答に向いています。質問内容から顧客の関心を把握し、関連する資料や導入事例、問い合わせフォームへ案内することで、次の行動を促すことも可能です。

一方、複雑な相談や個別契約に関する質問までAIだけで対応すると、誤った案内につながる恐れがあります。「定型的な質問はAI、詳細な相談は担当者」と役割を分け、有人対応へ切り替えられる仕組みも必要です。チャット履歴を分析すれば、顧客がつまずきやすい点の把握にも役立ちます。

なお、AI活用に不安がある方にうってつけのスタートパックをご用意しております。ダウンロードは無料ですのでぜひ参考にしてください。

BtoBマーケティングでAIを活用した企業の成功事例

BtoBマーケティングでは、AIを導入して業務効率化だけでなく、集客や商談創出など具体的な成果につなげている企業もあります。活用方法は、SEO改善やインテントデータの分析、AIアバターによるWeb接客などさまざまです。

ここでは、実際にAIをマーケティング施策へ取り入れ、成果や業務の変化につなげた3社の事例を紹介します。自社でAI活用を検討する際の参考にしてください。

ハッピーステート株式会社｜SEO対策の改善にAIを活用

ハッピーステート株式会社は、自社のWebマーケティング業務に生成AIやAIエージェントを取り入れてSEO改善に活用しています。AIには検索データの分析・要約、改善ページの抽出、記事構成や文章の下書き、改善案の作成などを担当させました。

一方、顧客理解や施策の優先順位付け、問い合わせ導線の設計、公開内容の最終判断は人が担当しています。その結果、Google検索からのクリック数は前年同期の1,741回から5,369回へ増加し、約3.08倍に。さらに月15件以上の問い合わせ、月10件前後の商談予約、月3件程度の受注につながる流れも構築しています。

AIで記事を大量生成するのではなく、人が成果につながる方向を決め、分析や制作のスピードをAIで高めている点が参考になる事例です。

参照：NEWSCAST

株式会社リコー｜インテントデータ×AIで潜在顧客を可視化

株式会社リコーは、「樹脂判別ハンディセンサー」のマーケティングで、Webサイトを訪れても問い合わせを残さない匿名リードを把握できないことを課題としていました。そこでアカウントインテリジェンスツール「ウルテク」を導入し、Web上の行動データやインテントデータを活用しています。

展示会で得た企業リストとWeb上の閲覧状況を組み合わせ、訪問頻度や閲覧時間などから関心度をスコアリング。営業・インサイドセールスへ共有することで、アプローチする企業の優先順位をデータに基づいて決められるようになりました。

さらに、AIエージェントを使い、特定業界や企業規模に合わせた営業資料の骨子作成にも取り組んでいます。実際に展示会後のアプローチから商談につながる成果も出ており、問い合わせを待つマーケティングから、潜在顧客へ能動的に働きかける体制へと変化しています。

参照：URUTEQ

株式会社プロディライト｜AIアバターによる動画接客

株式会社プロディライトは、クラウドPBX「INNOVERA」シリーズのWebマーケティングで、SEOによる集客後のCVR改善を課題としていました。そこで自社キャラクター「イノベッティ」をAIアバター化し、SiTest Engageを使った動画接客をTOPページに導入しています。

AIアバターが動画でサービスを説明し、選択肢によってユーザーを案内することで、静止画やテキストだけでは伝えにくい情報を補完。「動画あり/なし」のA/Bテストを行ったところ、動画を設置したパターンではCVRが359.8％改善し、平均滞在時間も32.6％改善しています。資料請求や問い合わせへの到達増加にもつながりました。

単に流入数を増やすだけでなく、AIを使って流入後の接客体験を改善し、コンバージョンにつなげた事例です。

参照：SiTest

BtoBマーケティングでAI活用を成功させる5つのポイント

AIを導入するだけで、BtoBマーケティングの成果が自動的に上がるわけではありません。業務との役割分担やデータの整備、社内ルール、ツールとの相性まで含めて設計する必要があります。

ここでは、AI活用を定着させ、成果につなげるために押さえておきたい5つのポイントを解説します。

AIに任せる業務・人が担う業務を明確にする

AIを導入する際は、AIに任せる業務と人が担う業務を明確に分けることが大切です。すべてを自動化しようとすると、誤った判断や不自然な顧客対応につながる恐れがあります。

例えば情報収集や文章のたたき台作成、定型データの整理などはAIに任せやすい領域です。一方、戦略の決定や顧客との交渉、公開前の最終確認など、責任を伴う判断は人が担う必要があります。見込み顧客への提案内容のように、相手企業の事情や関係性を踏まえる業務も、人の判断を残すべき領域です。

業務を洗い出したうえで、「AIだけで完結できる業務」「AIが補助し、人が確認する業務」「人が対応する業務」に分けると役割を整理しやすくなります。AIを人の代替ではなく、作業を支援する仕組みとして位置付けることで、効率化と品質維持を両立しやすくなるでしょう。

影響の少ない業務から導入する

AIを初めて導入する場合は、業務への影響が少なく、失敗しても顧客や売上に直接影響しにくい作業から試す方法が適しています。最初から顧客対応や重要な意思決定をAIへ任せると、精度不足や運用上の問題が起きた際に修正しにくくなるためです。

社内向けの議事録作成、情報の要約、アイデア出し、メール文面の下書きなどから始めれば、AIの得意・不得意を把握しやすくなります。導入前後で作業時間や修正回数を比較すれば、AIを使う価値がある業務かどうかも判断しやすくなるでしょう。

小規模な業務で効果やリスクを検証し、問題なく運用できることを確認してから対象範囲を広げる流れにすると、社内の混乱を抑えながらAI活用を定着させやすくなります。

社内ガイドラインを整備する

AIを継続的に活用するには、社員が共通の基準で使えるよう社内ガイドラインを整備しなければなりません。担当者ごとに使い方が異なる状態では、情報漏えいや著作権侵害、誤情報の公開などのリスクを管理しにくくなるためです。

ガイドラインには、少なくとも次の項目を盛り込むとよいでしょう。

入力してはいけない情報
利用を認めるAIツール
生成物を公開する前の確認方法
著作権や引用に関するルール
問題発生時の報告先

ルールを作るだけでなく、AIツールの仕様変更や社内での利用範囲に合わせて定期的に更新することも大切です。あわせて研修やマニュアルを用意し、社員が「何をしてよいか」「どこから人の確認が必要か」を判断できる状態にすると、現場でも安全に活用しやすくなります。

導入前にデータを整理する

AIの分析精度を高めるには、導入前にデータの保存場所や形式を整理しておく必要があります。AIは入力されたデータをもとに分析や予測を行うため、データの質が低ければ、出力結果の精度も下がります。

例えば、次のような状態は避けましょう。

顧客情報の格納場所が担当者ごとに異なる
同じ顧客が複数の名称で登録されている
古い情報や重複データが残っている
入力項目や記録方法が統一されていない

CRMやSFA、スプレッドシートなどに情報が分散している場合は、まずデータの所在を確認し、重複や欠損を整理してください。

どの情報をAIに利用するか、更新責任を誰が持つかまで決めておけば、導入後もデータ品質を維持しやすくなります。AI選定より先に学習・分析に使えるデータを整えることが、成果につながる土台です。

目的や導入済みのツールと相性が良いAIを選ぶ

AIツールは、搭載機能の多さだけで選ぶのではなく、導入目的や現在利用しているシステムとの相性を確認することが大切です。リードの優先順位付けが目的なら顧客データの分析機能、コンテンツ制作を効率化したいなら文章や画像の生成機能が選定基準になります。

既存のCRMやMA、SFAと連携できるかも確認しましょう。データ連携が難しいツールを選ぶと、情報の移行や二重入力が必要になり、かえって業務負担が増える可能性があります。

導入前には「何を改善したいか」「どの業務で使うか」「既存ツールと連携できるか」「担当者が無理なく運用できるか」を整理して比較することが重要です。

無料トライアルや小規模な検証を利用し、実際の業務データや操作環境で使い勝手を確かめてから本格導入すると、ミスマッチを防ぎやすくなります。

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BtoBマーケティングでAIを活用するときの注意点

AIはBtoBマーケティングの幅広い業務を効率化できますが、使い方を誤ると情報漏えいや著作権侵害、誤情報の発信につながる恐れがあります。安心して活用を続けるためにも、導入段階からリスクを把握し、人が確認・補完する仕組みを整えておきましょう。

ここでは、特に押さえておきたい3つの注意点を解説します。

個人情報・機密情報の入力は避ける

生成AIを利用するときは、顧客の個人情報や自社の機密情報を安易に入力しないよう注意が必要です。利用するサービスや契約プラン、設定によってデータの取り扱いは異なるため、入力した情報がどのように保存・利用されるのかを事前に確認してください。

特に、次のような情報は慎重に扱う必要があります。

顧客の氏名や連絡先
非公開の売上・商談データ
契約内容や見積書
未発表の商品・サービス情報
社外秘の資料や会議内容

「文章を要約してもらうだけ」といった用途でも、元の文章に機密情報が含まれていれば情報管理上の問題につながります。社内で利用を認めるAIツールや入力可能な情報の範囲を決め、必要に応じて匿名化・抽象化してから利用するルールを整えましょう。

生成物は必ず人が確認する

AIが作成した文章や画像、分析結果は、そのまま公開・利用せず、必ず人が確認する体制を整えましょう。生成AIは事実と異なる内容をもっともらしく回答する「ハルシネーション」を起こすことがあります。存在しない調査結果や事例、誤った数値を出力する可能性も否定できません。

また、文章や画像の生成では、既存の著作物に類似した表現が含まれるリスクにも注意が必要です。特に外部へ公開するコンテンツでは、次の項目をチェックしてください。

事実や数値、固有名詞は正しいか
引用元や出典を確認できるか
第三者の著作権などを侵害していないか
自社の商品やサービスについて誤解を招く表現がないか

担当者による確認項目や承認フローを決め、AIの出力を「下書き」として扱う運用にすると、誤情報の発信リスクを抑えやすくなります。

一次情報や独自情報を人の手で加える

生成AIだけでSEO記事やホワイトペーパーなどを制作すると、他社のコンテンツと似た内容になりやすいため注意が必要です。既存の情報をもとに文章を生成するだけでは、自社だからこそ提供できる価値を打ち出しにくくなります。

AIが作成した下書きには、顧客とのやり取りから得た気づき、自社で実施した調査、サービス運営で蓄積したノウハウ、導入事例などの一次情報を人の手で加えましょう。営業担当者に寄せられる質問や失注理由なども、BtoBコンテンツでは有力な材料になります。

AIには構成作成や要約、文章化などを任せ、人は「自社にしか書けない情報」を補う役割を担います。制作時間を削減しながら独自性を残すには、AIが生成した文章を完成品とせず、人が編集する工程を組み込むことが大切です。

まとめ

BtoBマーケティングにAIを活用すれば、市場調査やコンテンツ制作、顧客分析、メール配信、問い合わせ対応など、幅広い業務を効率化できます。実際に、SEO改善や潜在顧客の可視化、AIアバターによる接客などで成果につなげている企業もあります。

一方で、AIに任せる範囲を明確にし、機密情報の管理や生成物の確認、データ整備を徹底することが大切です。まずは影響の少ない業務から試し、自社の目的や既存ツールに合うAIを選びましょう。

AIにすべてを任せるのではなく、人の判断や独自情報を組み合わせることで、業務効率とマーケティング成果の両方を高めやすくなります。