BtoBマーケティングの現場では「リードは集まるけど商談につながらない」「営業のフォローリソースが足りない」といった課題がよく聞かれます。従来の「数を追うリードジェネレーション型マーケティング」では、営業効率や受注確度の改善に限界が出てきているのです。
そこで注目されているのが ABM（アカウントベースドマーケティング）。
ABMは、狙うべき「ターゲット企業」を明確に定め、その企業に対して営業・マーケティング双方で一貫したアプローチを行う戦略です。
・重点アカウントに集中することで営業リソースを最大活用できる
・複雑化する意思決定者グループに対応できる
・ROI（投資対効果）が明確化しやすい
といったメリットから、グローバル企業はもちろん、日本国内でも導入が加速しています。
本記事では、ABMの基本から実践ステップ、成功事例、最新トレンド（生成AI活用など）までを網羅的に解説します。これからABMを導入したい方はもちろん、すでに取り組んでいるけれど成果に伸び悩んでいる方にも役立つ内容です。
目次
ABMとは？BtoBマーケティングにおける基本概念
ABMの定義
ABM（Account-Based Marketing／アカウントベースドマーケティング）とは、BtoBマーケティングにおいて 特定のターゲット企業（アカウント）を選定し、その企業に最適化された施策を展開するマーケティング戦略のことです。
従来の「できるだけ多くのリードを集める」というマスマーケティング型の手法とは異なり、「質」にフォーカスした効率的なアプローチを特徴としています。
ABMと従来型マーケティングの違い
| 項目 | 従来型リードジェネレーション | ABM |
|---|---|---|
| ターゲット | 不特定多数の企業・個人 | 重点アカウント（特定企業群） |
| KPI | リード件数（MQL数など） | 商談数・受注率・LTV |
| アプローチ | 広告やSEOで広くリードを獲得 | 個社ごとにカスタマイズしたアプローチ |
| 営業との関係 | マーケ起点でパスする | 営業と共同でターゲット設計から実行 |
なぜ今ABMが重要なのか
BtoB購買プロセスの複雑化
近年のBtoB購買では、意思決定に関わる人数が平均6〜10名以上とも言われています。意思決定者グループの形成により、意思決定は属人的ではなく組織的なものになりました。
この結果、「誰に」「どのタイミングで」「どんな情報を届けるか」を明確に設計しなければ、受注には結びつきにくくなっています。ABMは、この複雑化した購買プロセスに合わせて、組織単位での最適なアプローチを可能にします。
リード数依存モデルの限界
従来は「リード数（MQL数）」を増やせば売上につながると考えられていました。しかし実際には、
・リードは集まるが商談化率が低い
・インサイドセールスや営業のフォローが追いつかない
・名刺リストの多くが「休眠化」してしまう
といった課題が顕在化しています。ABMでは、リード数ではなく「特定アカウントの深耕」に注力するため、限られた営業リソースでも成果を出しやすくなります。
ROI（投資対効果）への圧力
経営層や営業部門からは「マーケ投資のROIを明確に示してほしい」という要望が強まっています。展示会や広告のようなマスマーケティングではROI算出が難しいケースも多いですが、ABMは対象企業を限定するため、「どのアカウントから、どれだけ商談・売上が生まれたか」を明確に可視化できます。これは稟議や予算確保の観点からも大きなメリットです。
データ活用とテクノロジーの進化
近年はMA（マーケティングオートメーション）、SFA/CRM、アカウントインテリジェンスツールの進化により、企業データや行動データをもとにターゲット企業を特定・分析できるようになりました。さらに生成AIの登場により、ターゲットごとに最適化されたコンテンツやメッセージを効率的に作成できる環境も整いつつあります。
こうした技術基盤が、ABMをスケールさせる追い風になっています。
まとめると、ABMが注目される理由は、
・意思決定者グループ対応の必然性
・リード数依存モデルの限界
・ROI重視の時代背景
・データ・テクノロジー活用の進化
これらが重なり、「今こそABMに取り組むべき」環境が整っているのです。
次は、ABMの３つの代表的なアプローチ方法を整理して解説します。
ABMの３つの主要アプローチ
ABMには企業規模や導入体制に応じていくつかのアプローチがあります。一般的には以下の３つのタイプに分類されます。
ストラテジックABM（Strategic ABM）
・概要：
・数十社程度の超重点アカウントに対して、営業・マーケティングが一体となり「個別最適化」された施策を行う手法。
・特徴：
・企業ごとに専用コンテンツ（提案資料、ホワイトペーパー、ケーススタディ）を用意
・営業がトップマネジメント層に直接アプローチ
・1社あたりの投資額は大きいが、受注率・契約金額も高い
・適しているケース：
・大手企業を狙うSaaS、製造業の戦略顧客、年間数億円規模の大型案件
ABMライト（ABM Lite）
・概要：
・業界・規模・地域などでセグメントを切り、数百社規模のターゲット群に対して「準個別」施策を展開する方法。
・特徴：
・セグメント単位でのカスタマイズ（例：製造業向けレポート、IT業界向けセミナー）
・営業資料やホワイトペーパーを部分的にパーソナライズ
・費用対効果のバランスが良く、中堅企業のABM導入に向いている
・適しているケース：
・業界ごとに戦略的に攻めたいSaaS企業、エリア特化型のBtoBビジネス
プログラマティックABM（Programmatic ABM）
・概要：
・テクノロジーを活用し、数千社〜数万社規模のアカウントにスケーラブルにABMを展開する方法。
・特徴：
・MAや広告配信、アカウントインテリジェンスを組み合わせて自動化
・1社ごとの個別最適化は薄いが、大量のアカウントに効率的にアプローチ可能
・パーソナライズ度は低いが、営業リソースを補完できる
・適しているケース：
・中小〜大規模アカウントを広範囲にカバーしたい企業、デジタル施策を強化したい企業
アプローチ比較まとめ
| アプローチ | 対象社数 | パーソナライズ度 | 営業リソース | 投資規模 | 主な効果 |
|---|---|---|---|---|---|
| ストラテジックABM | 数十社 | ★★★★★ | 高い | 大 | 高単価受注 |
| ABMライト | 数百社 | ★★★☆☆ | 中 | 中 | セグメント深耕 |
| プログラマティックABM | 数千〜数万社 | ★★☆☆☆ | 低 | 小 | スケール獲得 |
つまり、ABMは「規模 × パーソナライズ度」のバランスをどう設計するかがカギになります。
次は、実際にABMを導入する際の具体的なステップを解説していきます。
ABM導入のステップ（実践法）
ABMは単なる概念ではなく、実際の導入プロセスを明確に設計することで成果につながります。ここでは、ABMを始める際の代表的なステップを６つに分けて解説します。
ターゲットアカウントの選定
目的：
・最も成果につながる「重点アカウント」を定めること。
方法：
・売上貢献度の高い既存顧客の分析
・業界・企業規模・地域などの条件設定
・CRM/SFA、外部データベースを活用したスコアリング
ポイント：
・ターゲットが広すぎると従来のリードジェネと変わらない。「本当に狙うべき数十〜数百社」に絞ることが重要。
ペルソナ・複数の人物像の理解
目的：
・ターゲット企業内で意思決定に関わる複数の人物像を把握する。
具体例：
・経営層（ROI・戦略的効果を重視）
・部門長（現場課題・効率改善に関心）
・実務担当者（導入の使いやすさ・工数削減に注目）
ポイント：
・1社の中に複数の「ペルソナ」が存在する前提で、複数の人物像全体に刺さるメッセージ設計を行う。
カスタマージャーニー設計
目的：
・ターゲットアカウントの「認知 → 興味 → 評価 → 商談 → 契約」までの流れを可視化する。
方法：
・各フェーズで必要な情報をマッピング
・チャネル（メール、広告、セミナー、展示会）を整理
・営業の接触タイミングを定義
ポイント：
・「いつ」「誰に」「どんなコンテンツを」届けるかを一気通貫で設計することが重要。
コンテンツ戦略とチャネル設計
主なコンテンツ例：
・ホワイトペーパー（業界別リサーチ、ROIシミュレーション資料）
・事例紹介（ターゲットと同業界の成功事例）
・ウェビナー／セミナー
・営業向けカスタマイズ資料
チャネル例：
・ABM広告（LinkedIn、ディスプレイ広告）
・メール／MA施策
・営業直接アプローチ
ポイント：
・「誰向けの、どの課題を解決するコンテンツか」を明確化することで、汎用的な資料との差別化を図る。
営業・マーケ連携の仕組み化
重要性：
・ABMは「営業とマーケが一体」とならなければ機能しない。
仕組み化の方法：
・SLA（Service Level Agreement）の設定
例：マーケはSALを◯件提供、営業は48時間以内に初回接触
・定例ミーティングによる進捗確認
・パイプライン可視化ダッシュボードの活用
ポイント：
・「誰がいつどのようにアカウントに関与するか」を明文化し、責任の所在を明確化する。
成果測定と改善
代表的なKPI：
・SAL数（Sales Accepted Lead）
・商談化率／受注率
・平均契約単価／LTV
・ターゲットアカウント内のリーチ率（部門・役職カバー率）
改善サイクル：
・定期的にデータを分析し、アカウントの優先度を入れ替える
・コンテンツやチャネルの効果を比較して最適化
ポイント：
・ABMは「1回の施策で完結するものではなく、PDCAを回し続ける仕組み」である。
この６ステップを踏むことで、ABMを単なる概念から 成果の出る実践法 へと昇華できます。
次は、ABMを支える「コンテンツ戦略」に焦点を当てて解説していきます。
ABMを成功させるコンテンツ活用
ABMを成功させるためには、ターゲット企業の意思決定プロセスに合わせた「刺さるコンテンツ」が不可欠です。従来の汎用的な資料やセミナーではなく、特定アカウントの課題・文脈に即した情報提供が成果を大きく左右します。
フェーズ別に必要なコンテンツ
購買プロセス（認知 → 評価 → 商談 → 導入）ごとに、求められるコンテンツは異なります。
| フェーズ | 意思決定者の課題 | 有効なコンテンツ例 |
|---|---|---|
| 認知 | 業界の最新動向を知りたい | 業界リサーチ資料、トレンドレポート |
| 興味・評価 | 自社にとってのメリットを知りたい | 導入事例、ROIシミュレーション資料 |
| 商談 | 社内で稟議を通したい | 導入効果シナリオ、比較表、FAQ |
| 導入・拡張 | 活用を成功させたい | ベストプラクティス集、ユーザー会レポート |
キーパーソンごとのパーソナライズ
1社の中には複数の意思決定者（意思決定者グループ）が存在します。彼らに響く切り口は異なるため、役職・関心に合わせてメッセージを変える必要があります。
・経営層向け：ROI、競合優位性、経営インパクト
・部門長向け：業務効率化、人材活用、組織の成果
・実務担当者向け：ツールの使いやすさ、導入後の工数削減
成功するコンテンツの具体例
・ホワイトペーパー
業界特化型レポートや課題解決ガイドは「情報収集段階」のリードを惹きつける。
・事例紹介
同業界・同規模企業の導入事例は説得力があり、意思決定者グループの内部稟議にも利用されやすい。
・ROIシミュレーション資料
「投資に見合う効果があるか？」を数値で示すことで、経営層を動かしやすい。
・ウェビナー／セミナー
ターゲット企業にパーソナライズした企画で、営業接触のきっかけを生み出す。
・アカウント専用コンテンツ
戦略アカウント向けにカスタマイズした提案資料や動画は、ストラテジックABMに効果大。
生成AI時代のコンテンツ戦略
生成AIが一般化した今こそ、差別化の源泉は「一次情報」と「実体験」にあります。
・顧客インタビューやアンケート結果など、自社でしか出せない情報
・営業現場で得たインサイトや「声」
・実際の導入プロセスや失敗談も含めたストーリー
これらはAIが模倣しにくいため、ABMの差別化コンテンツとして有効です。
コンテンツとチャネルの連動
良質なコンテンツは、それを「どのチャネルで、どのタイミングで」届けるかによって効果が変わります。
・MAを活用したステップメールで段階的に配信
・LinkedIn広告でターゲット企業の意思決定層に直接届ける
・セミナー後のフォローアップでカスタマイズ資料を提供
ABMにおけるコンテンツは「ターゲット企業にとっての意思決定材料」。
汎用的ではなく、相手の文脈に合わせたコンテンツ提供こそが、商談化・受注率向上のカギとなります。
次は、ABM実践において直面しやすい課題と、その解決策を解説します。
ABM実践でよくある課題と解決策
ABMは理論的には魅力的ですが、実際の導入・運用段階では多くの企業がつまずきます。ここでは、特によく見られる課題とその解決策を整理します。
課題１：ターゲット選定の甘さ
問題点：
・ターゲットアカウントが広すぎる
・「売上につながりやすい企業」と「実際に受注可能性が高い企業」がずれている
・データに基づかず感覚的に選定している
解決策：
・既存顧客の分析（売上・契約期間・拡張可能性）をベースにスコアリング
・CRM/SFAや外部データベースを活用し、客観的な指標で選定
・営業・マーケ双方で合意をとる「ターゲット定義ワークショップ」の実施
課題２：営業とマーケの温度差
問題点：
・マーケが創出したリードを営業がフォローしない
・営業は「質が低い」と感じ、マーケは「営業が動かない」と不満
・両部門が「成果指標」を共有できていない
解決策：
・SLA（Service Level Agreement）を設定し、役割と期限を明文化
・共通ダッシュボードでSAL、商談数、受注率をリアルタイムに可視化
・営業とマーケが同じKPIを追う仕組みを構築（例：受注額、アカウントカバレッジ率）
課題３：コンテンツ不足
問題点：
・「誰向けの資料か」が曖昧で汎用的すぎる
・競合と差別化できる情報がない
・営業が使えるアカウント専用資料が不足
解決策：
・意思決定者グループの役割ごとに「刺さる情報」を設計（経営層向けROI資料、担当者向け操作マニュアルなど）
・一次情報（顧客インタビュー、独自調査データ）を活用し差別化
・営業同行を通じて、現場で求められている資料を把握し制作
課題４：効果測定が曖昧
問題点：
・「ABMで成果が出ているか」を定量的に説明できない
・リード数しか追っていない
・ROIを経営層に示せず、予算確保が難しい
解決策：
・KPIを「アカウントベース」で設定（例：対象企業◯社中、◯社で商談発生）
・成果指標をリード数ではなく商談化率・受注率・契約単価 に置き換える
・ROIシミュレーションをあらかじめ作成し、経営層への報告に活用
課題５：ツール導入の目的化
問題点：
・ABMツールを導入したが運用されない
・データが連携されず「形だけのダッシュボード」に
・ツール導入＝ゴールになってしまう
解決策：
・「どの課題を解決するためにツールを使うのか」を明確化
・小規模パイロットから始め、運用フローを確立してから拡張
・ツール導入は 営業・マーケの運用ルールとセット で実施
ABM実践における失敗は「戦略の不備」よりも「運用の甘さ」に起因するケースが大半です。
成功のためには、ターゲット定義の精緻化、営業・マーケ連携、コンテンツ充実、成果測定の仕組み化が欠かせません。
次は、こうした課題を乗り越えるためのヒントとなる「最新トレンド｜ABM×生成AI・データ活用」を解説します。
最新トレンド｜ABM×生成AI・データ活用
ABMはここ数年で急速に普及しましたが、今まさに新たな進化の局面を迎えています。その中心にあるのが、生成AI（Generative AI）とデータ活用です。従来のアカウントインテリジェンスやMA（マーケティングオートメーション）と組み合わせることで、ABMはさらに高精度で効率的な施策へと進化しています。
アカウントインテリジェンスの高度化
従来：
・外部データベースや営業リストに基づいた静的なターゲティング。
現在：
・Web行動データ、ニュース、SNS発信、採用動向などをAIで解析し、「今動いている企業」を抽出可能。
効果：
・ターゲットアカウントの「購買シグナル」を早期に発見し、営業・マーケのアプローチタイミングを最適化。
生成AIによるコンテンツ自動最適化
・意思決定者グループごとにパーソナライズした資料の生成
例：経営層向けROI試算資料、部門長向け業務改善シナリオ、担当者向け導入ハウツー。
・営業トーク支援
アカウント情報を入力すると、生成AIが「この企業に刺さる提案ストーリー」を自動生成。
注意点：
AI生成の情報は誤りが含まれる可能性があるため、必ず人間による検証・修正を行うこと。
GEO（Generative Engine Optimization）との連動
背景：
・Googleの「AI Overview」やChatGPT検索など、生成AIが検索体験の主役になりつつある。
ポイント：
・検索結果上位だけでなく「AIに引用される」ことが重要に。
ABMへの応用：
ターゲット企業が検索する可能性の高い課題キーワードに対して、AIが引用しやすい構造化コンテンツ（FAQ形式、一次情報付きレポート）を提供 → ターゲット企業のリサーチ段階で露出を高める。
データドリブンABMの強化
・LTV予測モデル：顧客の将来価値を予測し、優先度の高いアカウントを特定。
・キャンペーン効果測定の自動化：広告・メール・営業接触データを統合し、AIが「次に投資すべきアカウント」を提案。
・営業リソース配分最適化：商談確度が高いアカウントに重点配分することで、ROIを最大化。
実務での導入ステップ
① データ基盤の整備：CRM・MA・外部データベースを統合
② 小規模パイロット実施：生成AIを活用したメールや資料を数アカウントでテスト
③ 成功パターンの拡張：成果が出たフローを標準化し、対象アカウントを拡大
④ 継続改善：AIのアウトプットを人間がレビューし、学習データとしてフィードバック
ABMは「ターゲット企業を見極め、適切なタイミングで最適な情報を届ける」施策です。生成AIやデータ活用により、その精度とスピードは飛躍的に向上しています。
今後のABMは、人間の戦略眼 × AIの自動化・最適化 のハイブリッド運用が成功のカギとなるでしょう。
次は、実際にABMで成果を出した企業の「成功事例」をご紹介します。
成功事例｜ABMで成果を出した企業の取り組み
ABMの真価は「理論」ではなく「実践」で証明されます。ここでは、実際にABMを導入し成果を上げた企業の事例を３つ紹介します。
事例１：SaaS企業（国内大手）
課題：
・リード数は豊富だったが、商談化率が低迷。営業が「質が低いリード」に追われ、受注効率が悪化。
取り組み：
・重点アカウント50社を選定
・業界別の課題レポートをホワイトペーパー化
・経営層向けROI資料を営業と共同制作
成果：
・商談化率：1.5倍
・受注率：2倍
→「量」から「質」へのシフトに成功。
事例２：製造業（グローバル展開企業）
課題：
・海外子会社への横展開が進まず、既存顧客の拡張が停滞。
取り組み：
・既存顧客を「拡張余地」でスコアリング
・現地言語対応の事例動画を制作
・海外営業部門と連携したABMライトを実施
成果：
・クロスセル率：150%向上
・新規大型案件：年間数億円規模を獲得
事例３：ITコンサルティング企業（中堅）
課題：
・展示会や広告に頼った集客では、ROIが合わず赤字施策が多発。
取り組み：
・プログラマティックABMを導入し、1,000社にターゲティング広告を展開
・インテントデータをもとに「今動いている企業」に営業リソースを集中
・セミナー後のフォローアップメールを生成AIで最適化
成果：
・営業接触率：3倍
・新規商談数：前年比120%増
・ROI：過去最高を更新
事例からの学び
・小さく始め、大きく展開（パイロットアカウントから検証）
・営業とマーケが共同でコンテンツを設計
・成果指標は「リード数」ではなく「アカウント成果」で測定
ABMは業種・企業規模を問わず成果を出せる手法ですが、成功の共通点は「ターゲット選定の精緻化」と「営業・マーケの一体化」にあります。
次は、こうした事例から導かれるABM成功のためのコツと留意点をまとめます。
成功のためのコツ・留意点
ABMは「導入すれば必ず成果が出る万能施策」ではありません。実際に成功している企業には共通するポイントがあり、それらを押さえることで失敗を防ぎ、成果を最大化できます。
経営・営業・マーケが一枚岩になる
ABMは「営業施策」でも「マーケ施策」でもなく、経営戦略の一部です。
・経営層：KGI（売上・利益・シェア）の視点でアカウントを定義
・営業：実際の顧客接点を踏まえてターゲットを評価
・マーケ：施策全体を統合し、データドリブンで可視化
この３者が一体となって動くことがABM成功の前提条件です。
ROIシミュレーションを事前に提示する
経営層の理解を得るには、「どの投資がどれだけのリターンを生むか」を数字で示すことが効果的です。
・重点アカウント◯社 → 商談化率◯% → 受注率◯% → 売上◯億円
・投資額との比較でROIを明示
これにより、社内稟議も通りやすくなり、営業も納得感を持って動けます。
コンテンツは「相手の文脈」に合わせる
・一般的な資料ではなく、業界別・役職別の課題解決コンテンツを用意する
・一次情報（独自調査、顧客事例）を積極的に活用する
・「刺さらない」コンテンツはどれだけ数があっても意味がない
小さく始めて、スケールさせる
・最初から数百社に展開するのではなく、数十社のパイロットアカウントで検証
・成功パターンを見極めてから対象を拡張
・営業とマーケが「成功体験」を共有しやすい形で始める
データとAIを活用する
・アカウント選定にデータスコアリングを活用
・営業接触タイミングをAIで検知（ニュース・採用情報などの購買シグナル）
・生成AIでコンテンツを効率化しつつ、人間が最終レビューを行う
継続改善を前提にする
ABMは「一度設計すれば終わり」ではなく、改善サイクル（PDCA）が必須です。
・KPIレビューを定例化
・成果の出ないアカウントは入れ替え
・新しいチャネルやコンテンツを試し、常に最適化
まとめ
ABMを成功させるコツは、
① 経営〜営業〜マーケの一枚岩体制
② ROIシミュレーションによる社内合意形成
③ 相手文脈に合わせたコンテンツ
④ 小規模パイロットからのスケール
⑤ データ・AI活用による精度向上
⑥ 継続的な改善
これらを押さえることで、ABMは単なる流行ではなく、持続的に成果を生む経営戦略へと進化します。
次は、本記事全体のまとめを行い、ABMを実践するための第一歩を提示します。
まとめ｜ABMで成果を出すために
ABM（アカウントベースドマーケティング）は、BtoB企業にとって「狙うべき企業に集中し、効率的に成果を出す」ための強力な戦略です。
本記事では、ABMの基本概念から実践ステップ、コンテンツ活用、課題と解決策、そして最新トレンド（生成AI・データ活用）までを体系的に解説しました。
改めて、成功のポイントを整理すると以下の通りです。
① ターゲットアカウントを明確化
・感覚ではなくデータドリブンで選定し、営業・マーケで合意を取る。
② 購買委員会全体を意識したコンテンツ提供
・経営層・部門長・実務担当、それぞれに「刺さる」情報を準備。
③ 営業とマーケの一体化
・SLAや定例会で協業体制を仕組み化し、同じKPIを追う。
④ ROIシミュレーションで社内を動かす
・投資に対する成果を数字で可視化し、経営層や営業を巻き込む。
⑤ データとAIで精度を高める
・購買シグナルの検知や資料の自動最適化に生成AIを活用し、人間が最終判断。
⑥ 小さく始めて、継続改善する
・パイロットアカウントで成功パターンを確立し、対象を拡大していく。
ABMは短期的な施策ではなく、経営・営業・マーケティングが一体となる「長期的な成長戦略」です。
導入初期は労力がかかりますが、成功すれば商談化率・受注率・LTVの大幅改善に直結し、持続的な収益基盤を築けます。
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ABMを成功させるには、ターゲット企業ごとに最適化された
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