Claudeで営業リスト作成｜社名から当たる順までプロンプト全文

Claudeで営業リスト作成ができる範囲と、人が持つ工程

「営業リストを作る」の中身は3つの別の作業で、Claudeに任せられる範囲は工程ごとに違います。

「AIに『〇〇業界の企業を50社挙げて』と頼めばリストができる」という記事は多いのですが、①だけをAIに丸投げすると、社名は合っていても電話番号やメールアドレスが誤っている事故が起きます。検索せずに答えると学習時点の情報になり、検索しても会社概要ページまで読まずに連絡先を書くことがあるためです。私は①を「候補出し」までに留め、Claudeの時間は②と③に使っています。人が優先順位を付けると1社あたり10〜15分の企業リサーチが必要で（私が手で調べていたときの体感です）、100社なら17〜25時間です。だから多くの現場では「調べずに上から当たる」か「カンで選ぶ」ことになります。なお、資料請求や開封などの行動データに配点する「リードスコアリング」とは別物で、ここでは未接触の企業を公開情報だけで採点します。

Anthropicの営業責任者が4,000社を一晩で採点した事例

きっかけは、Claudeを開発するAnthropicの公式ブログ（2026年5月20日公開）です。同社の米国ミッドマーケット営業責任者（Head of US Mid-Market GTM）のTravis Bryant氏が、担当する4,000社のアカウントをClaude Coworkで一晩のうちに全件スコアリングした内容で、基準（ルーブリック）を2種類×5項目で定義し、各社に数値スコアと文章の根拠を出力させ、最後にダッシュボードにまとめています。出典は公式ブログです。

ただしAnthropic社内にはSalesforceやBigQueryの自社データがあり、中小企業のリストにはそれがありません。そこで私は「公開情報だけで採点する」形に翻訳しました。自社データがなくても5基準は成立します。ただし精度は公開情報の量に左右されるので、上場企業や資金調達を公表している会社ほど根拠が厚くなり、老舗の非上場中小ほど「要確認」が増えます。

工程1: 候補の社名を集める（Claudeに挙げさせて26社を確認した結果）

既存のリストが尽きたときは、Web検索をオンにしたうえで、過去に受注した会社を5社ほど渡して似た会社の候補を出させます。指示は次の形です。

次の5社は、私が過去に受注した会社です。
（会社名・URLを5社分）

この5社に共通する特徴（事業内容・規模・営業組織の形・直近の動き）を先に3行で整理してから、同じ特徴を持つ会社の候補を50社挙げてください。
各社について、会社名／公式サイトのURL／候補に挙げた理由を1行で書き、理由の根拠になった公開情報のURLを添えてください。
確信が持てない会社は「候補（要確認）」と明記し、電話番号やメールアドレスは書かないでください。
従業員数は公式サイトの会社概要の数字を書き、書けない会社は「規模要確認」としてください。

大事なのは「要確認」の明記と、連絡先を書かせない行です。AIが挙げる連絡先は誤っていることがあり、そのまま使うと誤送信になるので書かせません。出てきた候補は、公式サイトで実在と事業内容を確認したうえで、社名・URL・業種・規模だけをスプレッドシートに移します。

実際に1回流した結果（2026年9月16日）

この記事のために2026年9月16日に1回流した結果です（6月12日の実演8社とは別物です）。受注先の社名は公開できないので、5社の代わりに受注先の共通点「ITエンジニア特化の人材紹介・SES・受託開発、首都圏、従業員50〜300名」を条件に書き、候補数は25社に変えて、Web検索をオンにしたClaudeに流しました。

外れ方は3種類でした。規模（「従業員50〜300名」が効かず、7〜11名の紹介会社と400名超の大手が混ざった）、鮮度（合併で閉鎖した会社と旧社名の会社が1社ずつ。AIが読んだ企業一覧ページが古かった）、名前（エージェントのサービス名をそのまま社名にした）です。これを受けて、指示文の最後の1行（従業員数は会社概要の数字を書く）を足しました。半分は使えたので候補出しには十分ですが、確認を飛ばして工程2に流せる精度ではありません。

公開情報の集め方で先に確認すること（利用規約・スクレイピング・個人情報）

工程1と2は、他社のWebサイトから情報を集める作業です。Claudeに任せる前に、次の3点を押さえてください。

• 各サイトの利用規約。求人サイト・SNS・地図サービス・企業データベースの多くは、プログラムによる自動収集（スクレイピング）や取得データの転載を規約で禁止または制限しています。「一覧ページを何百件も引き抜かせる」使い方はここに触れます。私の運用は1社ずつ会社概要・採用ページ・プレスリリースを読ませる形で、人がブラウザで調べる範囲を超えません。
• 個人情報。氏名・メールアドレス・電話番号を含む一覧を作った時点で、個人情報保護法の管理対象になります。私のスコアリング用リストは社名・業種・規模・URLだけで、担当者名は入れていません。根拠は公開情報なので精度はほとんど落ちません。
• 送り方の法律。営業メールは特定電子メール法により原則として事前同意（オプトイン）が必要で、Webで公表されているアドレスへの送信も「営業目的の送信お断り」の表示があれば送れません（総務省の解説ページ）。問い合わせフォーム経由の送信が同法の対象かは解説で見解が割れますが、「営業目的の送信はお断り」と書かれたフォームに送るのは相手の意思表示を無視する行為なので、私は同じ扱いで外しています。

2026年夏に問い合わせフォーム経由で一斉に連絡した調査アンケートの依頼では、フォームURLを先にスクリプトで確認し、本文の自動入力までをプログラムに任せ、送信だけは1件ずつ人が画面を見てEnterを押す形にしました。誤送信を防ぎ、相手のbot対策に触れないためです。文面の生成はAIに任せてよい工程ですが、送信の全自動化は勧めません。

工程2〜3: 各社を調べて採点するプロンプト全文（スキルとして保存している手順書）

私はこの指示文をClaudeのスキル（保存した手順書）として登録し、「スコアリングして」と一言でスプレッドシートのリストに走らせています。2026年6月12日に公開した実演動画では、8社のリストに対して、各社のホームページ・資金調達・プレスリリースのリサーチから採点、スプレッドシートへの書き込みまでを4分38秒で通しています。固有の情報は含まないのでそのまま載せます。自社用に書き換えるのは、主に「自社の提供価値」の一文です。

プロンプト1: 手順書版（全文）

# 営業リストのスコアリング（手順書）

あなたはBtoB営業の戦略担当です。渡された営業リスト（企業名の一覧）の各社を公開情報でリサーチし、5基準で採点して優先度ランクを付けてください。

## 自社の提供価値（採点①「課題適合」の判断軸）
BtoB企業の営業活動＝商談記録・CRM入力・リスト管理・提案書作成などの事務作業をClaudeで自動化し、実装まで伴走する実行支援。
※ここだけ自社の一文に書き換える

## 入力
- 企業名のリスト（スプレッドシート、貼り付けテキスト、CSVのいずれか）
- あれば各社のURL・業種・従業員規模も受け取り、根拠の精度を上げる
- 共有元のスプレッドシートのURLがあれば、書き込み先として使う

## 手順1: リサーチ（各社）
Web検索で各社の次を調べ、出典URLを控える。
- 事業内容・ビジネスモデル（toB / toC）
- 規模（従業員数・上場/非上場・資本金）
- 直近の動き: 資金調達 / 採用増 / 出店 / 新規事業 / 大型リリース
- 同種ツール（営業支援SaaS・AI営業自動化）の導入有無
最低でも「会社概要」「業績/資金調達」「従業員数」の3観点を検索する。

## 手順2: 採点（5基準・各1〜5点）
各基準に必ず1行の根拠を付ける。根拠は調べた公開情報とリスト内の情報のみ。
確認できない事柄は「要確認」とし、推測で点を盛らない。事実が取れない基準は無理に高得点にしない。
1. 課題適合 … 上記の提供価値と、その会社の営業事務の痛みがどれだけ合うか（toC中心・営業組織が薄い→低／BtoB営業で商談記録・提案書作成の事務が多い→高。自社が営業支援SaaSベンダー等で内製・競合する場合は下げる）
2. 予算体力 … 従業員規模・事業形態・資金状況から見た投資余力（赤字/小規模→低、調達済/拡大期→高）
3. タイミング … 採用増・資金調達・出店・新規事業など、今動いている兆候があるか
4. 接触しやすさ … 決裁者への距離・既存接点・問い合わせ窓口やSNS露出の有無
5. 競合状況 … 同種ツール導入済みか（入替か新規か）。導入実態が不明なら根拠に「要確認」と明記

## 手順3: ランク付け（合計点 → S/A/B/C/D）
出力の冒頭に必ず各ランクの意味を明記する。
- S（23〜25） 今すぐ最優先で当たる
- A（19〜22） 優先的に当たる
- B（14〜18） 条件・タイミングを見極めて当たる
- C（10〜13） 中長期で再評価
- D（9以下） 今は見送り

## 手順4: メモ欄（理由＋次の打ち手）
各社2〜3文で、(a) なぜそのランクか、(b) 次の打ち手（いつ・どんな角度で当たるか）を書く。
例: 「資金は潤沢だが事業がtoC寄りで営業の痛みは薄い。半年後に拡大期の体制づくり文脈で再評価」

## 出力
1. 合計点の降順テーブル: 会社名｜各基準の点＋1行根拠｜合計点｜優先度ランク｜メモ
2. タブ区切りTSV（1行目が見出し）。列: 会社名 / ①課題適合(点) / ①根拠 / ②予算体力(点) / ②根拠 / ③タイミング(点) / ③根拠 / ④接触しやすさ(点) / ④根拠 / ⑤競合状況(点) / ⑤根拠 / 合計点 / 優先度ランク / メモ（理由＋次の打ち手）
3. 末尾に「要確認」の主な項目をまとめる
4. 出典を「Sources: [タイトル](URL)」形式で列挙する

## スプレッドシートへの書き込み（指定があれば）
- 別の場所に新しい表を作らず、リストに載っている各社名の隣（同じ行）に書き込む
- リストの並び順は変えない（合計降順に並べ替えない）。並べ替えが必要なら「合計点」列で降順ソートできる旨を提案する

## やってはいけないこと
- 確認できない事実に推測で点を付けること（→「要確認」にする）
- リストと別の場所に切り離した表を作ること（→各社名の隣に書く）
- 指定がないのに並び順を勝手に変えること

中身は「調べる観点」「5基準の定義」「ランクの閾値」「出力の形」「禁止事項」の5つだけです。スキルの登録は claude.ai の Customize > Skills から行い、手順は失注分析の記事のスキル登録手順と同じです。「手順1」が工程2、「手順2〜4」が工程3にあたります。列を埋めるだけでよいなら、手順2以降を消して手順1の観点を列名にすれば「肉付け専用」の指示になります。

5基準の定義文を自社用に書き換える

採点の質は、AIの賢さより「基準を言葉にできているか」で決まります。上の5基準は汎用形なので、自社の受注実績から翻訳してください。

翻訳の仕方は「過去に受注した会社の共通点」を基準の定義文に書き込むことです。私の場合、ITエンジニアに特化した人材紹介・SES・受託開発など、社長や営業責任者と直接話せる中小企業の受注率が高いので、「自社の提供価値」の末尾に「相性が良いのはITエンジニア特化の人材紹介・SES・受託開発などの中小BtoB」と1行足し、接触しやすさの定義文を「社長・営業責任者本人に届く経路があるか（問い合わせ窓口のみは3点まで）」と厳しめに書いています。配点は5基準とも等しく1〜5点のままです。自社が「大企業の部門」を相手にしているなら、接触しやすさの定義は「担当部門の責任者名が公開されているか」に変わります。

プロンプト2: 一言版（スキルを作らない場合）

スキルを作らず、チャットにリストを添付して1回だけ回すならこちらです。手順書版を1本のメッセージに圧縮したもので、スキル機能が無い環境やChatGPTで回すときはこちらを貼ってください。

あなたはBtoB営業の戦略担当です。
添付の営業リスト各社について、まず各社の最新の公開情報（事業内容・規模・直近の動き＝資金調達/採用/出店/新規事業など）をWebで調べてください。
その上で、下記5基準で1〜5点で採点し、合計点の高い順に並べ替えてください。
各基準の点数には必ず1行で根拠を書いてください（調べた公開情報・リスト内の情報のみを根拠に。確認できない事柄は「要確認」とし、推測で点を盛らないこと）。

【採点基準】
1. 課題適合（自社の提供価値: BtoB企業の営業活動＝商談記録・CRM入力・リスト管理・提案書作成などの事務作業をClaudeで自動化し実装まで伴走する実行支援、とどれだけ合うか）
2. 予算体力（従業員規模・事業形態から見た投資余力）
3. タイミング（採用増・資金調達・出店・新規事業などの動きがあるか）
4. 接触しやすさ（決裁者への距離・既存接点の有無）
5. 競合状況（同種ツール導入済みか＝入替/新規）

【出力】
- 合計点の降順テーブル（会社名｜各基準の点と1行根拠｜合計点｜優先度ランク｜メモ）
- 優先度ランクは合計点をもとに S / A / B / C / D の5段階に振り分け、各ランクの意味（例: S=今すぐ当たる / D=今は見送り）も冒頭に明記すること
- 「メモ」欄には、点数の理由（なぜそのランクか）に加えて「次の打ち手（いつ・どんな角度で当たるか）」を2〜3文で書くこと。例: 「資金は潤沢だが事業がtoC寄りで営業の痛みは薄い。半年後に拡大期の体制づくり文脈で再評価」
- 上記テーブルを、スプレッドシートにそのまま貼り付けられるタブ区切り形式（1行目は見出し）でも出力すること
事実が確認できない項目は無理に点をつけず「要確認」とすること。

2本に共通する4つの仕掛け（抜くと何が起きるか）

自社用に書き換えるときも、次の4つは残してください。

スプレッドシートで営業リストを作って当たる順に並べる4ステップ

ステップ1: 社名の一覧を用意する

列は会社名だけで動きます。URL・業種・規模・出どころの列があれば精度が上がり、調べる列は空欄で構いません。私はGoogleスプレッドシートを共有するだけですが、CSVやテキストの貼り付けでも同じプロンプトで動きます。

ステップ2: 「スコアリングして」と一言で走らせる

スキルとして保存してあれば、シートのURLを貼って「スコアリングして」と書くだけで手順書が走ります。実演でも、全社のリサーチが終わってから採点が始まり、合計点とランク、打診の切り口の一言までがシートに書き込まれました。

次の表は、工程1で条件に合った17社から6社を選び、この記事のために2026年9月16日にプロンプト1を流した実際の出力です（社名を伏せ、個社が特定できる数字・固有名詞は丸めています。点数と要確認はそのまま。並びは元のリスト順で、出力は合計降順）。

内訳はB 5社・C 1社で、Sは届かず、Aも出ませんでした。競合状況が6社とも「要確認」で合計に入らないためです。競合状況が5点なら、E社以外の5社はAに上がります。商談の最初に聞く価値がここに出ます。「要確認」が混ざった合計は、ランクの根拠が弱いことを示します。

ステップ3: 各社の隣の行に書き込ませる

点数とランクは各社名の隣（同じ行）に書き込ませ、並び順も変えさせません（理由は失敗4）。書き込みは Claude in Chrome（有料プラン向けのブラウザ拡張。2026年8月に一般提供）で行っています。Googleドライブのコネクタはシートを読むことはできても書き込めないので、コネクタで読ませた場合は出力されたタブ区切りのTSVをコピーしてシートに貼ります。形は同じになります。

ステップ4: ランクで当たり方を変える

スコアリングの効果は「全社に同じ熱量で当たらない」と決めたときに出ます。

1. S・Aランクは1社ずつ、メモ欄の切り口をもとに個別の仮説を持って当たる
2. Bランクはフォームやメールでまとめて接触し、反応があった会社だけ深掘りする
3. C・Dランクは今期は追わない。次の再採点で拾い直す

S・Aランクへの一通目は、採点が終わった同じチャットで続けて次の一言を投げています。

S・Aランクの各社について、メモ欄の切り口をもとに、最初の一通（問い合わせフォーム用・300字以内）の書き出しを1社1案ずつ書いて。売り込みではなく、相手の直近の動き（採用・調達・出店）に触れる角度で。根拠にした公開情報のURLも添えて。

出てきた文はそのまま送らず、根拠のURLを開いて事実を確認してから直します。飛ばすと、古いプレスリリースを「直近の動き」として書いてしまいます。

Claudeで営業リストを作ってつまずいた5つの失敗と直し方

実際に自分のリストで回して起きたことと、プロンプトや運用でどう直したかです。

1. 公開情報が少ない会社ほど点が盛られる

情報が少ない会社は、指示がないとAIが「〜と思われる」で埋めて中間点をつけます。直し方は「確認できない事柄は『要確認』とし、推測で点を盛らないこと」の1行でした。要確認が出るようになってから、点数の空白が「商談で聞くべきこと」に変わり、ランクの信頼度も読めるようになりました。

2. 資金調達の1基準に引っ張られる

資金調達を公表した会社は、予算体力とタイミングで高得点になり合計が上がりますが、資金があることと良い顧客であることは別です。5基準を合計で見て、メモ欄に「なぜそのランクか」を書かせているのは、1つの派手な情報に引っ張られないためです。

3. 競合状況は外から分からないことが多い

同種のツールを入れているかは、導入事例として公開されていない限り公開情報からは分かりません。競合状況は「導入実態が不明なら『要確認』と明記」とし、商談の最初に聞く項目に回しました。

4. 別の場所に表を作られる・並び順が勝手に変わる

指示を入れないと、AIは新しいシートに合計順の表を作ります。元のリストと突き合わせる手間が増え、既存の管理列（担当者・ステータスなど）と分断されます。「各社名の隣に書く」「並び順は変えない」を禁止事項に明記してから、この手戻りはなくなりました。

5. 点数が古くなる

タイミングの点数は鮮度が命で、資金調達や採用強化は数か月で変わります。私は月1回など決めた周期で再採点し、前回とランクが変わった会社だけ見ています。「上がった会社」が今期の追加ターゲット、「下がった会社」が追客をいったん止める会社です。効果はランク別に「接触数に対する商談化率」を四半期ごとに比べて測ります。

採点の前に、表記ゆれと重複を先に潰す

展示会・問い合わせフォーム・名刺・手入力が混ざったリストは、同じ会社が「株式会社サンプル商事」「(株)サンプル商事」の2行で入っていることがあります。このまま採点すると同じ会社を2回採点し、最悪の場合2人の営業が同じ会社に当たります。工程2の前に、整形と名寄せ（同じ会社をまとめること）を先にやってください。

私が使っている前工程のプロンプトです。2026年6月24日公開の「汚いリードリストの整形」の実演動画で使ったものと同じです。

① クレンジング（表記ゆれ・欠損をそろえる）
これは展示会・問い合わせフォーム・名刺・手入力が混ざった私のリードリストです。営業で使える台帳に整えてください。

【やること】
1. 会社名を正規化する：法人格（株式会社／(株)／㈱／カ）／会社）の表記を「株式会社◯◯」に統一。前後の空白を除去。
2. 氏名を正規化する：姓名の間は半角スペース1つに統一。全角英数・半角カナは通常表記へ直す。役職も表記をそろえる。
3. メール（全角＠や大文字小文字）・電話番号を、決めたフォーマットに統一（電話は「0X-XXXX-XXXX」）。
4. 欠損・不備（空欄／「-」「不明」「※後で確認」／明らかに壊れたメール）は、勝手に埋めず「要確認」列を立ててフラグを立てる。

整えた結果を表で出して。推測で埋めた箇所があれば必ず「要確認」と明記すること。

② 重複・名寄せ（同じ会社をまとめる）
①で整えたデータから、同一企業・同一人物の重複を見つけてまとめてください。

- 会社名の表記ゆれ（例：「株式会社サンプル商事」「(株)サンプル商事」「サンプル商事㈱」）は同一企業として名寄せする。
- 電話番号やメールドメインが一致する行は、社名表記が違っても同一候補として提示して。
- 同じ会社に複数の担当者がいる場合は、会社1行にまとめ、担当者を併記する形に整える。
- 「同一の確信度（高/中/低）」と、そう判断した根拠（一致した項目）を添えること。確信が持てないものは統合せず候補として残す。

統合後の社数・名寄せした件数・統合前後の行数を最後にまとめて。

ここでも「勝手に埋めない」「確信が持てないものは統合しない」を入れています。名寄せの最終判断は人がやり、整えた台帳をスコアリングにかけます。

名刺・フォームの個人情報を貼る前に

上の整形プロンプトは、氏名・メールアドレス・電話番号という個人情報を扱います。実データを貼る前に、次の3点を確認してください。

• 入力を学習に使わない状態にする。Claudeの個人向けプラン（無料・Pro・Max）は、初回登録時に自分で選ぶ方式で、オフにしない限り会話の内容がAIモデルの学習に使われます。対象は、貼り付けたリストだけでなく、Claudeの整形結果・採点の応答も含む会話全体です。実データを扱う前に、設定 → プライバシー → 「AIモデルの改善にご協力ください（Help Improve our AI models）」がオフになっているかを確認してください。Team/Enterprise などの法人プランは既定で学習に使われません（消費者向け利用規約・プライバシーポリシーと公式ヘルプで2026年9月16日に確認）。Googleスプレッドシートをコネクタで読ませた社名・URLは学習対象外ですが、チャットに貼り付けた表とClaudeの採点結果は対象なので、設定を確認するまで実データを貼らないでください。ChatGPTで試す場合も同じ扱いにします。
• 最初は架空データで挙動を確かめる。2026年6月24日の実演も、架空32行のリストで通しています。
• スコアリング用のリストは社名・業種・規模・URLだけに絞る。担当者名は不要で、「自社との接点」列も「有／無」だけにしています。

リスト作成ツール・CRM内蔵AI・Claude×スプレッドシート、どれで組むか

営業リストをAIで作る方法は大きく3つで、この記事の方法は3つ目です。

企業データベース型は工程1に強い代わりに「自社に合うか」は測らず、CRM内蔵のスコアは行動データがないと動きません。どちらも無い状態から始められるのが3つ目です。

Claude側の道具も3つあります。Claude.aiのチャット（この記事の方法。スキルは無料プランでも登録できる）、Claude Cowork（同じclaude.ai・デスクトップ・スマホから使える有料プラン向けの機能。公式事例で使われた。予約タスクで定期実行でき、PCを閉じていても走る。ローカルファイルやブラウザを触らせるときだけデスクトップアプリが要る）、Claude Code（ターミナルで動かす開発者向け。プログラムを書かせて外部APIから収集するのに向く）です（公式ヘルプで2026年9月16日に確認）。「Claude Codeで営業リストを作る」記事もありますが、地図サービスのAPIキー取得や利用規約の確認が前提になるので、営業担当はClaude.aiのチャットで工程2〜3から始めるのを勧めます。数千件を毎週自動で採点したくなったら、Coworkの予約タスクを考えれば足ります。

リストの次は「当たった後」を自動化する

当たる順が決まったリストに接触し始めると、次に詰まるのは商談後の処理です。商談が入れば商談の議事録をAIで自動化する手順で議事録づくりとCRM入力を一度に済ませ、商談後のお礼メールと、返信が止まった案件への追いメールは営業メールの返信をAIで下書きする方法の型で下書きします。提案まで進んだら営業の提案書をAIで作成する手順につながります。

スキル一式と整形プロンプトを配布しています

この記事の手順書版プロンプトをClaudeのスキルとしてそのまま入れられる形にしたものと、整形プロンプト一式は、配布フォームから無料で受け取れます。自社の受注実績に合わせた5基準の定義文を一緒に作りたい方は、AIgearの無料壁打ち（月5枠・60分）をご利用ください。売り込みはしません。