100件の企業リサーチを5分で｜AI活用「ターゲットリスト」作成術

「新規開拓のターゲットリストを作りたいが、1社ずつ企業サイトを見て回る時間がない」
「リスト作成に時間を取られ、本来やるべき商談や追客に手が回らない」

このような課題を抱える営業担当者は少なくありません。

実は、GoogleのGemini Deep ResearchとNotebookLMを組み合わせることで、100社分の企業リサーチをわずか5分で完了させ、質の高いターゲットリストを自動作成できます。

この記事では、累計350社・3,000人以上の営業パーソンを支援してきた当社代表が、製造業向けSFA商材を例に、AI活用による企業リサーチの実践手順を解説。

さらに、作成したリストの妥当性を検証し、営業現場での活用方法まで紹介します。

また、当社CLF PARTNERS株式会社では、営業現場に精通したコンサルタントが、貴社に最適なAI活用方法をご提案しています。

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営業リサーチの標準装備となる「Gemini×NotebookLM」の紹介

営業リサーチをAIで効率化するうえで重要なのは、「どこから情報を集めるか」と「どう整理・再利用するか」を分けて考えることです。

Gemini Deep ResearchとNotebookLMは、それぞれ役割が明確に異なり、組み合わせることで100社規模の企業調査を一気に回せます。まずは両ツールの特徴と役割を紹介します。

100社分の情報を自動で収集・要約する「Gemini Deep Research」

Gemini Deep Researchは、リアルタイムでネット上の複数サイトを横断検索し、包括的なレポートを自動生成するAI機能です。通常のGeminiが学習済みデータから即答するのに対し、Deep Researchモードでは信頼できる情報源から横断的にデータを収集・整理します。

この機能が大量の企業リサーチに適している理由は、一度のプロンプト入力で複数の情報源から詳細な調査結果を得られる点にあります。

例えば「従業員300名以下で、多品種少量生産を行っている産業機械メーカー100社」といった指示だけで、Geminiが自動的にリサーチ計画を立案し、各社の公式サイトや求人ページを横断的に収集・分析してレポート化します。 

レポートには引用元URLが明記されるため、情報の信頼性確認も容易です。

集めた情報を「自分専用のデータベース」にする「NotebookLM」

NotebookLMは、アップロードした資料のみを根拠に回答するGoogleの資料特化型AIツールです。従来の生成AIと異なり、ユーザーが提供した情報源だけを参照するため、誤情報を防止できます。

このツールが企業リサーチに適している理由は、収集した情報を信頼性の高い知識ベースとして蓄積・活用できる点にあります。

例えば、Deep Researchで収集したデータをNotebookLMにアップロードすれば、引用元を明示しながら正確な比較分析や要約を実行できます。

さらに、最近Geminiとの連携が可能になり、NotebookLMで整理した社内資料を根拠にしながら、Geminiで最新の市場動向も踏まえた戦略案を作成するといった高度な活用も実現可能です。

Gemini×NotebookLMの100社同時リサーチ・実行ロードマップ

本章では、100社分の企業リサーチの具体的な手順を紹介します。抽出・整理・分析の3ステップに分けて解説するため、再現性高く実行できます。検証用の前提条件は、以下の通りです。

▼検証用の前提条件

1. 自社商材

• 商材ジャンル： 製造業特化型・見積支援SFA（営業支援ツール）
• コアバリュー： 「管理のための入力」ではなく「現場を楽にするための入力自動化」。
• 独自の強み：「複雑な見積もり」の自動化

2. ターゲット企業

• 業種： 産業用機械・精密機器・金属加工メーカー
• 企業規模： 従業員100名〜500名（ベンチャー〜老舗中堅）
• ビジネスモデル：顧客ごとのカスタマイズ（特注・仕様変更）」の比率が高い企業、「多品種少量生産」を行っており、案件ごとに見積もりの工数が膨大にかかる体質

※本手法はGemini Advancedの利用を推奨します。

STEP1：【抽出・収集】Gemini Deep Researchで100社のデータを一括取得する

始めに、Gemini Deep Researchを立ち上げて、以下のプロンプトを入力します。

# 役割 あなたはB2B製造業の市場調査と業務分析に特化した専門エージェントです。 Web検索能力を最大限に活用し、特定の条件を満たす日本の中堅製造業をリストアップします。 # 依頼内容 「個別受注生産（ETO/MTO）」を行い、かつ「見積もり業務の負荷が高い」と推測される日本の中堅製造業を**100社**リストアップし、詳細リストを作成してください。 # ターゲット企業の絶対条件（フィルタリング基準） リストアップする際は、**内部的に**以下の条件を必ず確認してください。条件を満たさない企業は除外してください。 1.  **企業規模**: 従業員数が **100名〜500名** であること。     * *重要: この数値は表に出力しませんが、公式サイト等で必ず裏付けをとってください。* 2.  **業種**: 産業用機械、精密機器、金属加工（試作・受託・金型など）。 3.  **ビジネスモデル**: 多品種少量生産、一品モノ、オーダーメイド、設計製作を一貫して行う企業。     * *除外対象: 大量生産（量産）のみの工場、カタログ品販売のみの商社、従業員100名未満または501名以上の企業。* # 出力形式 1.  **表形式（Markdown）**: 以下のカラム構成で出力してください。 2.  **URL形式**: リンク切れを回避するため、必ず以下の形式のGoogle検索URLを使用してください。     * `https://www.google.com/search?q=【企業名】` 3.  **データ数**: **100件**（可能な限り1度の回答で完結させてください。途中切断された場合のみ、自動的に続きを出力すること）。 # 出力カラム構成 | No | 企業名 | Google検索URL | 主力製品・事業 | 見積もり負荷の根拠 | 推測される現場課題 | |:—:|—|—|—|—|—| **各カラムの作成基準:** * **見積もり負荷の根拠**: 公式サイト内の「特注対応」「設計から製造まで」「お客様の仕様に合わせて」といった記述や、技術営業の求人情報などから、見積もりが複雑であることを示す要素を抽出。 * **推測される現場課題**: 属人化、技術継承の難しさ、見積もり回答の遅延、図面管理の煩雑さなど、Eto/Mto企業特有の課題を推測して記入。 # 思考プロセス（AI内部実行用） 1.  「製造業 従業員数 検索」「個別受注生産 メーカー 一覧」等のクエリで広範囲に候補を探す。 2.  候補企業の公式サイト「会社概要」にアクセスし、従業員数が100〜500名の範囲内か確認する。（範囲外ならリストに入れない） 3.  事業内容を確認し、オーダーメイド性が高いか（見積もり負荷が高いか）判断する。 4.  条件合致企業を100社分、表に追加する。 — **それでは、上記条件に基づき100社のリスト作成を開始してください。**

リサーチ計画の内容を確認し、問題がなければ「リサーチ開始」をクリックしましょう。

数分でリサーチ完了です。

今回のリサーチ結果はコチラから確認できます。

STEP2：【連携・蓄積】出力レポートをNotebookLMに読み込ませ「知識化」

NotebookLMにアクセスし、「＋新規作成」をクリックします。

Deep Researchで出力されたリストをアップロードします。今回はテキストをそのまま貼り付けて検証しています。

以下のようにノートブックが完成します。

Geminiで新しいチャットを立ち上げて「＋」→「NotebookLM」→「ノートブック名」を選択しましょう。

送信をして、NotebookLMの内容を読み込ませれば連携完了です。

なぜ、「NotebookLM」と「Gemini」と連携させる必要があるのか？

リスト化するだけならNotebookLM単体でも可能です。しかし、その後の「実アクション（DM送信・架電）」を見据えると、Geminiとの連携が必須になります。

理由は、情報の「鮮度」と「範囲」にあります。

• NotebookLM： Deep Researchで集めた「確実な情報（ソース）」を保持していますが、それ以外のWeb検索（今日のニュースなど）はできない
• Gemini： Web上の最新情報をリアルタイムで検索できる

営業メールを送る際、「最近のプレスリリース」や「社長のSNS投稿」など、Deep Researchのレポートにはまだ載っていない「ライブな情報」を入れることで、返信率は劇的に変わります。

以前公開した記事「【2026年版】ChatGPT・Claude・Gemini徹底比較」でも検証した通り、Geminiは個別企業のリサーチとメール作成において最強の「リサーチャータイプ」です。

「NotebookLMの深い知識」×「Geminiの最新Web検索」 この2つを掛け合わせることで、STEP3では「リストの優先順位付け」だけでなく、「今、その企業に送るべき最高のアプローチ文面」まで一気に作成可能になります。

STEP3：【分析・比較】Gemini連携機能でターゲット企業の「優先順位」を特定する

Gemini上で以下のプロンプトを入力します。

# あなたの役割 あなたはB2B営業戦略の立案スペシャリストです。 アップロードされた調査レポートに含まれる企業について、自社商材（製造業向け・見積支援SFA）の導入確度を判定し、リスト化してください。 # 判定基準（ランク定義） ソース（調査レポート）の記述に基づき、厳格に判定してください。 * **Sランク（最優先）：** 「一品モノ」「特注」「設計製作」の記述があり、かつ「積算」「多忙」「営業募集中」などの課題シグナルが明確に確認できる企業。 * **Aランク（優先）：** ビジネスモデルは「個別受注」だが、現場の切迫度がソースからは読み取れない企業。 * **Bランク（対象外）：** 「量産」がメイン、または情報が少なく判定不能な企業。 # 出力形式 **Googleスプレッドシートへの書き出し用に、以下の表形式で出力してください。** **必ず「Sランク」の企業から順に並べて表示してください。** | No. | 企業名 | 企業URL | ランク | 判定理由（ソース内の具体的な記述・根拠） | | :— | :— | :— | :— | :— | | 1 | 〇〇製作所 | https://… | S | 主力製品が「完全オーダーメイドの専用機」であり、求人情報に「見積作成の経験者優遇（急募）」との記載があるため、積算負荷が高いと推測。 | | 2 | △△工業 | https://… | A | HPに「試作から量産まで対応」とあるが、設計部門の負荷状況や採用に関する記述が見当たらないため保留。 | # 制約事項 * **判定理由**は、単に「適している」ではなく、「ソース内の〇〇という記述（主力製品名や求人用語など）に基づき判断した」と具体的に書いてください。 * **URL**はソースに記載されている正確なリンクを転記してください。 * 出力が途中で止まった場合は「続き」と指示しますので、まずは出せるだけ出してください。

以下のように、ターゲット企業の「優先順位」を特定が始まります。

優先順位の振り分けが完了したら、スプレッドシートなどにリストをまとめましょう。

完成したリストはコチラ

ここまでの手順で、100社分の優先順位付きリストが完成しました。しかし、リストを作っただけでは成果は出ません。

重要なのは「現場で使える形」に落とし込むことです。 当社では、AI活用だけでなく、営業組織全体の仕組み化を支援しています。

リスト作成業務の効率化から商談プロセスの標準化まで、貴社の営業課題を診断し、具体的な改善策をご提案します。
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【プロの検証】AIが選んだ100社は「現場で使えるリスト」になっているか？

本章では、営業コンサルの視点から、AIが抽出した100社を評価します。ターゲット選定・課題の深さ・優先順位の3軸で、実務レベルの検証を行います。

1. ターゲット選定の妥当性

評価：定性的なマッチ度は高いが、定量データの取得に課題あり

業種やビジネスモデル（例：多品種少量生産）の選定自体は的確で、指定した条件とリストの整合性は概ね取れていました。

 一方で、Web上に情報がない場合も多いため、売上規模、資本金、正確な従業員数といった「数字（定量情報）」の取得精度にはバラつきが見られます。厳密な数字でフィルタリングしたい場合は目視確認が必要です。

2. 課題抽出の具体性

 評価：新人営業の武器になるレベルで実用的

ここが今回のAI活用の最大のメリットです。 HPに書かれた「強み（例：柔軟な特注対応）」の裏側にある、「現場の苦労（例：見積もりの手間）」を読み取る推察力が非常に高いです。

 「なぜこの企業にアプローチするのか」という仮説がセットになっているため、ベテランのような業界知識がない新人・若手営業でも、刺さるアプローチトークを作るためのヒントとして十分実用的です。

3. 優先順位付けの精度

評価：あくまで「目安」として捉えるべき

上位と下位の振り分けについて、「なぜこちらがSで、あちらがAなのか？」という根拠がブラックボックスになりがちで、若干の曖昧さが残ります。

 AIの判定を鵜呑みにせず、「まずはSランクから当たってみる」といった、アプローチ順を決めるための「目安」として活用するのが良いでしょう。

【検証の結論】「とりあえずの弾込め」には最強のツール

今回の検証で、AIは「定性的な推察（課題の発見など）」には強い反面、「正確な定量データ（売上や従業員数など）」の取得には弱いことが判明しました。

営業現場には、Musubu、SalesNowといった、データ精度が保証された「有料の企業データベース」が存在します。

「AIリサーチ」はこれらに取って代わるものではなく、それぞれの特性を理解して併用するのが正解です。検証結果を踏まえた、ベストな使い分けは以下の通りです。

ツール	詳細
AIリサーチ（Gemini×NotebookLM）	質より量」で攻めたい時に最適。月額数千円のサブスクリプション範囲内でこのレベルのリストと「刺さるトーク」が作れるため、コストを最小限に抑えてアプローチを開始するための「弾込め」として非常に強力。
有料企業データベース	正確なデータをSFAに入れて「企業の資産」として管理したい場合に必須。AIはデータの正確性に欠ける部分があるため、マスターデータとしての利用には向かない。

「まずはAIで高速かつ大量にアプローチし、手応えがあった業界を有料リストで深掘りする」という使い分けが、最もコストパフォーマンスの高い戦い方と言えます。

作成したリストをチームでどう活用するか？

本章では、リストを営業トークにどう落とし込み、商談前リサーチとしてどう再活用するかを具体的に紹介します。

リストごとの「個別具体的な訴求」をトークに反映し、受付突破率を高める

テレアポやDM送付において、受付で断られる最大の原因は「定型文による一斉アプローチ」だと見透かされることです。 しかし、今回のリストには「なぜSランクなのか（＝どこに課題がありそうか）」という具体的な判定理由が含まれています。

これをGemini（チャット）に読み込ませ、個社ごとのトークスクリプトに変換することで、受付突破率を劇的に高めることが可能です。

▼コピペで使える「トーク生成」プロンプト
（リストの「企業名」と「判定理由」をGeminiに入力して使用）

# 依頼 あなたはB2B営業のプロです。以下のターゲット企業に対して、受付を突破し担当者に繋いでもらうための「電話の第一声（トークスクリプト）」を作成してください。 # ターゲット情報 * 企業名：[〇〇製作所] * AIによる判定理由：[〇〇] # 作成のポイント * 「SFAの売り込み」ではなく、「御社のビジネスモデル特有の課題（見積もりの手間など）を解決する事例共有」というスタンスで。 * 判定理由にある「オーダーメイド」「専用機」といった具体的なキーワードを必ずトークに盛り込み、「御社のことを調べて電話した」と伝わるようにする。 # 出力例 「御社のホームページで『専用機のオーダーメイド』を拝見しお電話しました。特注案件が多い企業様特有の、お見積もりの工数削減について、同業他社の事例をご紹介したく…」

実務では架電用の「電話番号」や「問い合わせURL」が必要になりますが、これらはSTEP1の一括リサーチには含めず、このトーク生成のタイミングで取得するのがおすすめです。

100社分の連絡先を最初に一括取得しようとすると、AIの処理が重くなりエラーの原因になるためです。ターゲットが決まった段階で、Geminiに「あわせて代表電話番号も調べて」と一言添えるのが、最も効率的な運用手順です。

アポイント取得後の「商談直前リサーチ」として再利用

無事にアポイントが取れた後は、その1社にフォーカスした深いリサーチが必要です。 ここでも、STEP2で作成したNotebookLM（のソース）をGeminiに連携させた状態で、さらに「Web検索」を組み合わせるのが最強の活用法です。

リスト作成時のデータ（Deep Research結果）に加え、「直近のニュース」や「製品の細かなスペック」まで含めた、商談直前用のカンペを作成させましょう。

▼商談直前にGeminiへ投げる質問例
（※NotebookLMのソースを読み込ませた状態で入力）

# 依頼 株式会社〇〇（これから商談する会社）について、商談直前の準備をします。 **Web検索で得られる最新情報**と、**アップロードされたDeep Research結果（ソース）**を掛け合わせて、以下を3点でまとめて教えてください。 # 出力項目 1. **主力製品の特徴と強み**    （Web検索で最新のカタログ情報や強みを補完してください） 2. **推測される『組織課題』**    （Deep Researchの分析結果に基づき、見積もりや営業フローのどこに負荷がかかっていそうか教えてください） 3. **直近のニュース・トピック**    （商談のアイスブレイクで使える、最近のプレスリリースや記事をWebから探してください）

このように指示することで、AIは「過去の分析データ」と「今日の最新情報」の両方を参照します。 

結果として、「御社の主力製品である〇〇、最近モデルチェンジされましたよね（Web情報）。やはり特注仕様の対応などでお忙しいのでしょうか？」といった、準備万端な営業トークが瞬時に完成します。

【参考】その他の企業リサーチに活用できる「検索特化型AI」

Gemini×NotebookLMが企業リサーチの軸になる一方で、用途によっては別のAIが向いている場面もあります。

特に「今すぐ事実を確認したい」「業界動向を俯瞰したい」といったケースでは、以下のような検索特化型AIも有効です。

【Perplexity AI】瞬発的な「事実確認」と「直前リサーチ」に特化

Perplexity AIは、リアルタイム検索と出典明示により、商談前の企業情報確認や最新ニュースのキャッチアップに最適なAIツールです。従来の検索エンジンと異なり、複数のWebサイトを横断的に調査し、要約された回答を数秒で提示します。

このツールが企業リサーチに有効な理由は、情報の信頼性と即時性を両立している点にあります。回答には必ず参照元リンクが表示されるため、重要な商談資料作成時も安心して活用できます。

主な特徴は以下の通りです。

• 出典付き回答:すべての情報源が明記され、裏付けを即座に確認可能
• 最新情報に対応:リアルタイムWeb検索により、直近のニュースや企業発表を反映
• 検索範囲の絞り込み:学術論文やニュースサイトなど、情報源を指定可能
• ファイル解析機能:PDFをアップロードして内容を質問形式で確認

商談30分前の企業情報確認や、競合他社の最新動向把握といった、スピードが求められる場面で真価を発揮します。

【Genspark】特定の業界トレンドに強み

Gensparkは、AI検索エンジンの機能に加え、収集した情報を即座にスライドやレポート形式で出力できる統合型プラットフォームです。複数のLLMと80種類以上の専門ツールを組み合わせることで、業界分析から提案資料の完成まで一気通貫で対応します。

このツールが業界リサーチに適している理由は、情報収集と資料化を同時に実行できる点にあります。従来は複数のツールを使い分けていた作業を、一つのプラットフォームで完結できるため、営業企画部門での市場分析業務を大幅に効率化できます。

主な特徴は以下の通りです。

• スーパーエージェント機能:「競合分析レポートを作成」と指示するだけで情報収集から成果物完成まで自動実行
• 多様な出力形式:スライド、スプレッドシート、ドキュメント、画像、動画を生成可能
• ファクトチェック機能:生成内容の数値や根拠を再調査し、信頼性を確認
• ディープリサーチV2:複数の情報源から多角的に分析し、論点を整理したレポートを作成

業界トレンド把握から経営層へのプレゼン資料作成まで、戦略立案に必要な一連の業務をサポートします。

AIツールを使いこなすことは重要ですが、それ以上に大切なのは「本質的な営業ロジック」です。どんなに優れたリストを作成しても、受付突破のトークや商談での提案力が弱ければ、成果にはつながりません。 

当社では、累計350社・3,000人以上の営業パーソンを支援してきた実績から編み出された、再現性の高い独自の営業メソッドを公開しています。

本質的な「アポが取れる営業ロジック」をインストールする『最強の営業術』をぜひご活用ください。

まとめ

Gemini Deep ResearchとNotebookLMを組み合わせることで、100社規模の企業リサーチがわずか5分で完了します。本記事で紹介した3ステップは以下の通りです。

1. Deep Researchで100社のデータを一括取得
2. NotebookLMに読み込ませてGeminiと連携
3. 優先順位を特定しスプレッドシートで管理

重要なのは、作成したリストを「個別具体的な訴求」に変換し、受付突破率を高めることです。AIが抽出した判定理由を活用すれば、新人でもトップセールス並みの解像度で第一声を切り出せます。

ただし、AIはあくまで道具です。本質的な「アポが取れる営業ロジック」を理解し、チーム全体で再現できる仕組みを構築することが、持続的な成果につながります。
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この記事の監修者

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