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title: "Lead Scoring"
description: "Lead Scoringは適合度とエンゲージメントに基づいてリードに点数を付ける手法です。最適な見込み客を優先し、パイプラインを加速するスコアリングモデルの作り方を解説します。"
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## B2B営業におけるLead Scoringの仕組み

Lead Scoringモデルは、見込み客を2つの軸で評価します。フィットスコアリングは静的な属性にポイントを付与します。役職（VP of Salesなら+10、インターンなら+2）、企業規模（貴社のICPが200〜1,000人規模なら+15）、業種（SaaSなら+10）、地域（ターゲット市場なら+5）などです。エンゲージメントスコアリングは行動にポイントを付与します。料金ページの閲覧（+20）、ホワイトペーパーのダウンロード（+10）、メールを3通開封（+5）、ウェビナー参加（+15）などです。

この合算スコアがルーティングを決定します。フィットもエンゲージメントも高いリードは、Marketing Qualified Lead（MQL）としてそのまま営業へ渡されます。フィットは高いがエンゲージメントが低いリードは、ナーチャリングシーケンスに入ります。フィットが低いリードは、エンゲージメントの高低にかかわらず優先度を下げます。高度なモデルでは、人間の思い込みではなく実際のコンバージョンデータに基づいてスコアリング基準にAIで重み付けを行います。

## Lead Scoringが営業チームにとって重要な理由

Lead Scoringがなければ、営業チームはすべてのリードを同列に扱い、ターゲットアカウントのVPにも、無料ガイドをダウンロードしただけの学生にも同じ労力をかけてしまいます。Lead Scoringは、成約確度が最も高い商談に営業リソースを配分するトリアージの仕組みを作ります。Lead Scoringが成熟している企業は、営業生産性が30〜50%向上したと報告しています。担当者が、そもそも購入する見込みのないリードに時間を浪費しなくなるためです。

## SalesMind AIによるインテリジェントなLead Scoring

SalesMind AIは、AIによるプロフィール分析でLinkedInの見込み客をリアルタイムにスコアリングします。[Prospect Intelligence](/ja/platform/prospect-intelligence)エンジンが各見込み客を貴社のICP基準と照合し、LinkedIn上の活動をエンゲージメントシグナルとして分析したうえで、アウトリーチの優先度とメッセージング戦略を決める適格スコアを付与します。フォーム入力やサイト訪問に依存する従来のLead Scoringとは異なり、SalesMind AIは職務プロフィールとリアルタイムの行動シグナルに基づいてスコアリングを行うため、見込み客が貴社サイトを訪れる前からスコアリングが可能です。

## よくある質問（FAQ）

### Lead ScoringとLead Gradingの違いは何ですか？

Lead Scoringは行動エンゲージメント（リードが何をしたか）を測定します。Lead Gradingはデモグラフィックのフィット（リードが誰か）を測定します。最も効果的な選別システムは両方を組み合わせます。あるリードはスコアが高くても（非常にアクティブ）グレードが低い（フィットが悪い）場合があり、その逆もあり得ます。スコアとグレードの両方が高いリードのみを、営業アウトリーチの優先対象とすべきです。

### リードが営業対応可能になるには何点必要ですか？

スコアリングの尺度は企業ごとに異なるため、普遍的なしきい値はありません。キャリブレーションの方法としては、営業に渡されたリードのうち60〜70%が担当者に受け入れられるようにMQLのしきい値を設定します。受け入れ率が50%を下回る場合はしきい値が低すぎ、80%を超える場合はリードを抱え込みすぎてコンバージョンの好機を逃している可能性があります。

### リードスコアは時間の経過とともに減衰させるべきですか？

はい。エンゲージメントシグナルは時間が経つほど関連性を失います。昨日の料金ページ訪問は、6か月前の訪問よりもはるかに重要な意味を持ちます。ベストプラクティスは、行動スコアにタイムディケイを適用し、非アクティブな月ごとにポイント値を10〜20%減らすことです。これにより、スコアリングモデルは過去の興味ではなく、現在の購買意欲を反映します。