「AIで営業リストが作れる」——そう聞くと簡単そうに思えます。実際にやってみると、それっぽいけど使えないリストが出てくることも少なくありません。存在しない会社が混ざっていたり、対象がずれていたり。
私たちAlterSyncも、最初はそれを疑っていました。この記事は、営業代行の実務で本当に使うリストをClaude Codeに作らせた、社員ゼロの会社の実践ログです。うまくいった手順だけでなく、つまずいたところも含めて残します。
（Claude CodeそのものについてはClaude Codeとは？をどうぞ。）
ゴール：中四国・九州の「発注側」メーカー100社
お題は、ある精密加工の営業代行案件でした。発注元になりうる中四国・九州のメーカーを100社、Excelでまとめる。ポイントは「発注側」を狙うことです。ここを外すと、リストの意味そのものがなくなります。
手順①：まず要件を"言葉で"固める
いきなり「リストを作って」とは頼みませんでした。先に条件を言葉にしています。
- エリア：中四国・九州
- 対象：自社で加工を発注しうる規模のメーカー（＝発注側）
- 除外：加工を請け負う同業（＝競合側）
- 必要な列：会社名／所在地／事業内容／URL など
この要件定義を丁寧にやるほど、後の精度が上がります。実質、いちばん大事な工程はここでした。
手順②：情報源を決める
やみくもに探すと精度が落ちます。そこで情報源を先に指定しました。地図サービスやWeb上の企業情報など、一次情報に近いものを軸にするよう指示しています。ここを曖昧にすると、出典不明の「それっぽい会社」が混ざりやすくなります。
手順③：抽出してリスト化
要件と情報源を渡した上で、条件に合う企業を抽出し、必要な列でExcel形式に整形させました。ここはClaude Codeの得意分野で、人が手作業でやれば数日かかる部分が一気に進みます。
手順④：1社ずつ実在確認（ここが肝）
リスト作成でいちばん品質を分けるのは、実はここです。抽出しただけの状態では、閉業した会社や対象外の会社が混ざります。そこで、1社ずつ実際に存在するか、条件に合うかを確認する工程を挟みました。
ここを省くと、それっぽいけど使えないリストになります。営業現場で一気に信頼を失う種類の失敗です。逆に、ここを丁寧にやると、そのまま架電・送付に使えるリストになります。
手順⑤：納品の形に整える
最後に、営業でそのまま使えるよう列や表記を整えてExcelに出力しました。これで「調査 → 抽出 → 実在確認 → 納品」までが、一続きで完成しています。
つまずいたところ
- 最初の要件が甘いと、対象がずれます。 「発注側／請負側」の区別を明示しないと、競合をリスト化してしまいます。
- 実在確認を飛ばすと、品質が落ちます。 スピードを優先して確認を省くと、結局あとで手直しが増えます。
- 情報源を指定しないと、出典が曖昧になります。 どこから拾うかを先に決めることが、そのまま効きました。
再現するためのポイント：スキル化
一度この流れを固めたら、「営業リスト作成スキル」として手順を保存しました。次からは対象エリアや業種を変えて頼むだけで、同じ品質のリストが上がってきます。作って終わりではなく、仕組みが残る。これがClaude Codeの強みです。
一度作った手順は資産になります。次の案件では、ゼロからではなく「前回のやり方で、条件だけ変えて」と頼めばいい。
このリスト作成は、Claude Codeとは？で紹介している「時間を食うのに売上に直結しない裏方作業を、先にAIへ渡す」の典型例です。冒頭の疑い——AIで本当に営業リストが作れるのか——への答えは、実在確認という一手間を挟むかどうかで分かれます。
「うちの営業リストも、これと同じように作れる？」——あなたの業種・エリアを前提に、無料相談でその場で実演しながらお見せします。同じひとり会社の立場で、率直にお話しします。