DX・システム
これまでこのシリーズでは、HRシステム、スライド作成ツール、SFAをAIで自作してきました。いずれも実用に足るものができています。
今回は作れなかったケースを共有します。営業リスト作成ツールです。画面も機能も2時間で出来上がりましたが、営業に使えるかというと届きませんでした。そして届かなかった理由が、業務ツールの自作を考えるうえで最も重要な論点だと感じたので、そこを中心にまとめます。
30秒で分かる結論
画面と機能は2時間で完成した。業界・地域・規模で絞ってリストを抽出し、営業文面まで生成できる
データの出所は国の公式データ（gBizINFO、法人番号API など）に限定した
それでも実用水準には届かない。理由は電話番号やURLといった項目が埋まらないから
既存の営業リストサービスの価値は機能ではなく、複数の出所から集めて統合したデータベースそのものにある
データが競争力の源泉になっている領域は、自作が最も通用しにくい
依頼と、出来上がったもの
依頼はこれまでと同じ形です。実在するサービスを調べさせ、設計から任せます。
AIを活用して営業先リスト作成ツールを作りたいです。
実在する営業リストツールを調べたうえで、
同様のものを開発するための設計を考えてください。
サービス名は「ドヤリスト」にしてください。2時間で出来上がったのは、次のようなツールでした。
業界・地域・企業規模を選ぶだけで、AIが営業先リストを自動生成
データの出所は国の公式データ（gBizINFO、経済産業省、法人番号API）
そのまま営業文面まで作れる（フォーム営業文・新規開拓メール・架電スクリプト）
実際に「IT・ソフトウェア／全国／規模指定」で抽出すると、100社の企業名と事業概要が並びます。見栄えは十分です。ここまでを2時間で作れること自体は、やはり驚きます。
それでも営業に使えなかった理由
問題は機能ではなく、リストの中身でした。
企業名と事業概要は出ます。しかし電話番号が入っていない、URLが登録されていないという企業が出てきます。営業リストとして使うなら、連絡先が埋まっていないリストは実質的に使えません。架電もフォーム送信もできないからです。
公式データは正確ですが、載っている項目が限られます。登記や届出に基づく情報が中心で、営業活動に必要な連絡先や担当部署までは網羅されていません。正確さと網羅性は別の話だ、というのがここでの学びでした。
既存サービスの価値は、機能ではなくデータ
市販の営業リストツールが高額なのは、画面が優れているからではありません。何百万社分の電話番号や属性情報を、複数の出所から集めて名寄せし、1つのデータベースに統合しているからです。この統合作業そのものが商品です。
さらに上位のサービスでは、企業がいま何を検索しているかといった行動データ（インテントデータ）まで持っています。これは公開情報ではないため、自作では手の出しようがありません。
つまりこの領域では、機能を真似ても価値の中身は再現できません。作れたのは器だけで、中身が伴わなかった、というのが正確な表現です。
自作が向く領域と、向かない領域
このシリーズを通して見えてきた線引きを整理します。
自作が向く … 自社のデータを自社で入力して使うもの（人事情報、商談履歴、タスク、資料作成）
自作が向かない … 外部のデータを集めて価値にしているもの（企業リスト、与信情報、市場データ）
前者は、データを持っているのが自分なので、器さえ作れば成立します。後者は、器を作ってもデータがなければ動きません。その業務ツールの価値がどこにあるのかを先に見極めることが、自作するかどうかの判断そのものです。
それでも使いどころはある
今回作ったものが完全に無価値かというと、そうでもありません。
公式データから業界・地域・規模で母集団を把握する用途
ターゲットの当たりをつける初期の絞り込み
営業文面の生成（ここはAIが得意な領域で、実用的だった）
連絡先の収集は既存サービスに任せ、文面生成や絞り込みは自作でまかなう、という組み合わせなら現実的です。全部を置き換える発想をやめると、使い道は出てきます。
三森の実務メモ：この検証は、シリーズの中でいちばん学びが大きい回でした。これまでは「AIで作れるかどうか」を見ていましたが、本当に見るべきなのはそのサービスの価値がデータにあるのか、機能にあるのかだと分かったからです。機能に価値があるものは自作で置き換えられます。データに価値があるものは、機能をどれだけ真似ても届きません。契約を見直すとき、まずこの1点を判定するだけで、無駄な検討をかなり減らせます。
動画で学ぶ
実際に作った画面と、リストを抽出したときに何が足りなかったかを、操作つきで確認できます。
【本当にできるの？】高額な営業リストツールを契約せず、AIで自作してみた！
よくある質問（FAQ）
Q. 企業リストを自分で集めるのは問題ありませんか？
データの出所を確認してください。国が公開している法人情報は利用条件の範囲で使えますが、他社サービスの画面から一括で取得する行為は利用規約違反になり得ます。今回は出所を公式データに限定しています。
Q. 集めた企業情報に個人情報は含まれますか？
担当者名や個人の連絡先を扱う場合は個人情報保護法の対象になります。法人情報のみを扱う設計にしておくと、論点を減らせます。営業目的での連絡には、各種法令や業界ルールの確認も必要です。
Q. 連絡先が埋まっていないリストはどう使えばいいですか？
母集団の把握や優先順位づけには使えます。実際にアプローチする段階で、連絡先は別途調べるか、既存サービスを併用してください。全件を埋めようとすると自作の意味がなくなります。
Q. 営業文面の生成だけでも役に立ちますか？
ここは十分に実用的でした。フォーム営業文、新規開拓メール、架電スクリプトのたたき台が出てくるだけで、作成時間はかなり短縮できます。リスト部分と切り離して使う価値はあります。
Q. 今後データが揃えば自作でも戦えますか？
公開データの整備が進めば状況は変わります。ただし複数の出所を統合し、更新し続ける運用コストは残ります。そこを負担できるかが判断の分かれ目です。
まとめ：価値がデータにあるものは、機能を真似ても届かない
営業リスト作成ツールは、画面と機能なら2時間で作れました。それでも実用に届かなかったのは、このカテゴリの価値が統合され更新され続けるデータベースにあるからです。器を作ることと、中身を持つことは別です。
SaaSの契約を見直すとき、判定すべきなのは「この機能はAIで作れるか」ではありません。このサービスの価値は機能にあるのか、データにあるのかです。機能側なら自作の検討に進む価値があり、データ側なら素直に契約したほうが速い。今回はその線引きがはっきり見えた検証でした。