一番ホットなリードから話そう。

AIリードスコアリングは、すべてのリードを買い手像との相性と購買意欲の高さで順位づけし、最も買ってくれそうな人にメッセージが届くようにするしくみです。Gemleadでは、Simon AIがXで見つけたすべてのリードをDana AIが評価します。プロフィール、ポスト、見つかったきっかけを読み、ペルソナと照らし合わせて、0から100のFitスコアをひとつ付けます。60以上ならホットリード。Dana AIは、いつ連絡すべきかも教えてくれます。

的外れなリードに連絡するコスト

アプローチできる数はもともと限られていて、Xではさらに上限があります。アカウントが1日に送れるDMの数には限りがあり（Xの制限）、Gemleadのキャンペーンの1日のリード上限は75から始まります。買わない人に1通使えば、そのぶん買い手に届くはずだった1通が消えます。

その無駄のコストは、データにはっきり表れています。

• 評判。 買い手632人を対象にしたGartnerの調査では、B2Bの買い手の73%が、的外れなアウトリーチを送ってくるサプライヤーを積極的に避けています。HunterのState of Email Outreach 2026では、意思決定者の61%が、コールドメールが失敗する理由として関連性のなさを挙げています。
• 返信率。 同じHunterのデータでは、21〜50人に送ったシーケンスの返信率は平均6.2%、500人以上に送ったシーケンスでは2.4%でした。
• 肩書きは当てにならない。 経営幹部がコールドメールに返信する可能性は、ほかの社員より30.2%低くなっています（Gong、2026年）。大きな肩書きが、ホットリードとは限りません。
• 時間。 営業担当者4 050人を対象にしたSalesforceのState of Sales 2026によると、営業担当者が販売に使っている時間は40%にすぎません。

XのDMだけを測った公開研究はないため、返信率の数字は、最も近い大規模データであるコールドメールのものです。それでも、どのデータもひとつの点で一致しています。適切な人に絞った短いリストは、誰でも詰め込んだ長いリストに勝つということです。だからこそ「送る前にスコアリングする」は、AI SDRの運用の基本ルールになっています。

Dana AIによるAIリードスコアリングのしくみ

1回目の分析：この人は買い手か

すべてのリードは、まず1回目の分析を受けます。Dana AIは、その人をペルソナの説明、キーワード、競合、NG条件と比較します。あなたが売るものを買う人か。すでにその課題を解決していないか。60未満なら、そのスコアで確定です。1クレジットかかります。

2回目の分析：どれだけホットか、いつ連絡すべきか

B2Bペルソナのリードがスコア60以上になると、スコアリング済みになる前に2回目の分析を受けます。Dana AIは、最近のポスト、アクティビティの量、そしてこのペルソナでキャンペーンにすでに返信した人、直近の約50人までとどれだけ似ているかを読みます。動きのないアカウントはホットの範囲内でスコアが下がることがあり、まさに購入を検討している瞬間ならスコアが上がります。リードが60未満に落ちるのは、買い手ではないとわかった場合か、すでに課題を解決していた場合だけです。この分析にはさらに1クレジットかかり、B2Bリードの判断には、推測ではなく判断するために作られたモデル、JEV AIが使われます。

リードのコンタクト欄も埋まります。

• 連絡のタイミング：次に連絡すべき時間帯。
• 普段のオンライン時間：Xにいることが多い時間帯。
• 現地時間：相手のタイムゾーン。
• 最新のポストとアクティビティ、1日あたりのポスト数。

時間帯は、相手が実際にポストしている時間から割り出されます。時間がスコアを変えることはありません。Nico AIに、いつ送るべきかを伝えるだけです。

B2Cペルソナは1回の分析

ペルソナが個人向けに販売している場合、Dana AIは各リードを1回だけ分析します。プロフィール、リードが見つかったきっかけ（ポスト、リプライ、フォローしたばかりの競合）、そして最近のポストです。ホットかどうかにかかわらず1クレジット。ルールは個人の買い手に合わせています。

• ホットには購入のサインが必要。 あなたや競合のサービスに参加した、または支払った。価格、リンク、参加方法を聞いている。今使っているものに不満を言っている。すでに競合のサービスを熱心に使っている。サインがなければ、どれほど相性が良くてもスコアは60未満のままです。
• 発信が少なくてもボットではない。 ポストが少なくても、スコアは下がりません。
• 販売者、ブランド、メディアは16未満。 本人に購入のサインがあれば別です。ボット、プレゼント企画のアカウント、18歳未満、そしてNG条件に当てはまる人は、常に16未満になります。

表示される内容

各リードには、スコアひとつと短い理由が表示されます。Dana AIの分析が終わるまでステータスはスコアリング中のままなので、途中の結果で動いてしまうことはありません。最もホットなリードが上位に上がり、新しいリードが届くたびに順位も更新されます。そして相性の良いリードから、Nico AIのウォームアップキャンペーンへ進みます。

送る前のスコアリングが成果を出す理由

アウトリーチの多くは、最初の一言を書く前、リストの段階で失敗しています。スコアリングは、そのリストを正します。

• 小さく的確なリストが、大きなリストに勝つ。 上のHunterのデータでは、21〜50人のリストは、500人以上のリストの2倍以上の頻度で返信を得ています。スコアリングなら、件数を減らさずに短いリストが手に入ります。
• 最初のベンダーが勝つ。 買い手は77%の確率で、最初に1位と評価したベンダーから購入します（6sense、2025年）。すべてのリードに連絡することより、ホットリードに最初に連絡することのほうが重要です。
• タイミングが大事。 1時間以内にリードへの連絡を試みた企業は、それより遅かった企業に比べ、リードの見極めに成功する可能性が約7倍高くなりました（Harvard Business Review）。ポストやリプライで見つかったリードは優先してスコアリングされ、コンタクトの時間帯が、相手がいつXにいるかをNico AIに伝えます。
• 返信から学ぶ。 B2Bペルソナでは、各ホットリードがすでに返信した人と比較されます。キャンペーンを長く回すほど、そのシグナルの精度は上がります。

多くの営業チームは、すでにこの作業をAIに頼っています。Salesforceの2026年の調査では、営業組織の87%が、見込み客開拓、売上予測、リードスコアリング、メールの下書きなどに、何らかのAIを使っています。良いスコアの基準となる相性、意欲、連絡のしやすさについては、Xでリードを見つける方法で詳しく解説しています。

手作業のスコアリングとDana AIの比較

こんな方に

• B2Bの創業者。 Simon AIのLookalikeネットワークは、アカウント1つにつき1時間あたり最大1 000件のリードを連れてきます。人が読みきれる量ではありません。Dana AIがホットリードを上位に保つので、キャンペーンは相性の良いリードから始まります。
• 代理店。 クライアントのタイプごとにペルソナをひとつ作り、説明にそれぞれのルールを書けば、各リストがそれぞれの買い手と照らし合わせてスコアリングされます。
• コーチと情報商材。 キーワード検索は、悩みを語っている人を連れてきます。スコアリングは、助けを必要としている人と、同じ助けを売っている人を見分けます。
• B2Cの販売者。 スポーツ予想家が競合へのリプライを使うと、ベッターもライバルの予想家も集まります。Dana AIは、リンクを聞いてくるベッターを上位に、ライバルの予想家を16未満に置きます。

スコアの精度を上げるには

• ルールは説明に書く。 リードを押し上げるシグナルも、沈めるシグナルも含め、Dana AIに知ってほしいことはすべて説明に書きます。
• NG条件を使う。 学生、求職者、あなたと同じものを売っているベンダーなど、対象にしたくないプロフィールを挙げましょう。
• 買い手ひとつにペルソナひとつ。 2種類の顧客をひとつのペルソナに入れると、どちらのスコアもぼやけます。
• 市場を正しく設定する。 B2BとB2Cのリードは、評価のしかたが異なります。切り替えると、新しいリードの評価方法が変わります。既存のリードに反映するには、再スコアリングしてください。
• 早めにキャンペーンを開始する。 返信した人との類似度のシグナルは、学習に使う返信がなければ働きません。
• クレジットの配分を考える。 新しいペルソナの1日のスコアリング上限は、プランの月間クレジットの約15分の1から始まります。Starterで約3 300、Businessで約10 000で、24時間に分散されます。

よくある質問