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マーケティングファネルとは？BtoBの段階定義とKPI計算式
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マーケティングファネルとは、見込み客が商品やサービスを知ってから購入するまでの過程を段階に分け、段階ごとに人数が減っていく様子を漏斗（じょうご）の形で表した枠組みです。BtoBでは「サイト訪問→リード→MQL→SQL→商談→受注」のように段階を区切り、段階と段階の間の転換率を測って、どこで見込み客が止まっているかを見つけるために使います。
この記事では、元になった購買行動モデルの出典とファネルの種類を整理したうえで、BtoBの中小企業向けに、MQLとSQLの判定条件の書き方、転換率の計算式、ボトルネックを見つける順番、ファネル図をAIで作るプロンプトをまとめます。数値の例はすべて編集部が作成した架空の例です。
30秒で分かる結論
マーケティングファネルは、購買の過程を段階に分けて人数の推移を数える「ものさし」です。顧客の気持ちの流れを描くカスタマージャーニーとは役割が違います。
BtoBでは、TOFU・MOFU・BOFUの3区分だけでは粗すぎます。MQLとSQLの判定条件を文章で決め、営業と合意してから数え始めるのが出発点です。
転換率は「次の段階に進んだ数 ÷ その段階に入った数」で計算し、同じ月に入った見込み客の集団ごとに追います。業界平均と比べるより、自社の前期と比べる方が判断を誤りにくくなります。
ボトルネックは受注に近い段階から順に見ます。改善したときに増える受注件数を段階ごとに試算すると、手を付ける順番が決まります。
ファネルは直線的に進まない購買や既存顧客の拡大を表しにくいという限界があります。その部分はダブルファネルやフライホイール、ABMの逆ファネルで補います。
マーケティングファネルとは何か（BtoBでの意味）
ファネル（funnel）は英語で漏斗を指します。入口が広く出口が狭い形が、「多くの人が知り、その一部が興味を持ち、さらに一部が購入する」という購買の過程に似ていることから、この名前で呼ばれています。上位の解説記事でも、マーケティングファネルは「顧客の行動にともなう人数推移」を表すものと説明されています（出典：日立ソリューションズ「マーケティングファネルとは？」）。
BtoBで特に役立つのは、マーケティングと営業が同じ図を見て「どの段階の話か」をそろえられる点です。
カスタマージャーニーとの違い
ファネルは「各段階に何人いて何割が次へ進んだか」という量を、カスタマージャーニーは「各段階で顧客が何を考え何に不安を感じるか」という質を見ます。ファネルで止まっている段階を見つけ、その段階の心理をジャーニーで深掘りする順番で組み合わせます。決裁者ごとのマップの作り方はBtoBカスタマージャーニーマップの作り方で解説しています。
元になった購買行動モデル（AIDA・AIDMA・AISAS・AIJES）
マーケティングファネルの段階は、購買行動モデルを下敷きにしています。代表的なモデルは次の4つです。出典を確認できたものだけ出典を添えています。
AIDA：Attention（注意）、Interest（関心）、Desire（欲求）、Action（行動）。1898年にE.セント・エルモ・ルイスが考案したという説明が広く使われていますが、2024年の研究論文はこの通説を「裏付けがないか極めて脆弱な証拠に基づいている」と指摘し、アーサー・フレデリック・シェルドンを創始者とみなせると論じています（出典：岩本明憲「AIDAモデルの起源」マーケティング史研究 3巻2号、2024年）。
AIDMA：AIDAのDesireとActionの間にMemory（記憶）を加えたモデルです。提唱者と年は資料によって説明が分かれ、一次資料を確認できなかったため、本記事では断定しません。
AISAS：Attention、Interest、Search（検索）、Action、Share（共有）。電通は「インターネットを経由した購入が主流になった2004年に当社グループが提唱したウェブ時代の購買行動モデル」と説明しています（出典：電通ニュースリリース 2026年9月10日）。
AIJES：同じリリースで国内電通グループが提唱したAI時代の購買行動モデルです。「蓄積（Archive）、問答（Interaction）、判断（Judgment）、参加（Engagement）、評価（Score）の5つで構成」され、AISASを発展させたものと位置づけられています。
BtoBの実務では、モデルの名前より「自社の営業プロセスのどこで線を引くか」の方が重要です。
TOFU・MOFU・BOFUの3区分
TOFU（Top of the Funnel）・MOFU（Middle）・BOFU（Bottom）はファネルを3つに分ける呼び方です。最初に使った人物は一次資料で確認できなかったため、実務上の区分として扱います。
TOFU（認知・関心）：課題解決型の記事・SNS・広告。KPIは新規訪問者数など。
MOFU（比較・検討）：ホワイトペーパー・ウェビナー・メールでの育成。KPIはリード数とMQL数。
BOFU（意思決定）：導入事例・料金の目安・デモ・商談。KPIは商談化率と受注率。
マーケティングファネルの種類とフライホイールの違い
よく紹介される3種類のファネルに、HubSpotが提唱するフライホイールを加えて違いを整理します。
パーチェスファネル（購買ファネル）：認知から購入までを上から下へ絞り込む、最も基本の形です。新規顧客の獲得を管理するときに使います。
インフルエンスファネル：購入後の「継続→紹介→発信」を、下に行くほど広がる形で表します。BtoBでは導入事例への協力や同業者への紹介がこの段階にあたります。
ダブルファネル：パーチェスファネルとインフルエンスファネルをつないだ砂時計の形です。購入をゴールではなく、継続や紹介の起点として扱います。
フライホイール：HubSpotは「the three phases of your flywheel are attract, engage, and delight」と、引きつける・関係を築く・満足させるの3段階が循環するモデルとして説明しています。そのうえでファネルについては「views customers as an afterthought, not a driving force」（顧客を成長の原動力ではなく後回しの存在として見ている）と弱点を挙げています（出典：HubSpot「Flywheel」）。
4つは対立するものではありません。中小企業が最初に作るのはパーチェスファネルで十分で、紹介やアップセルの売上が増えてきたらダブルファネルとして購入後も数えます。フライホイールは、部門の役割分担を考えるための考え方として使うと扱いやすくなります。
BtoBのマーケティングファネルはMQLとSQLで区切る
BtoBのファネルでは、TOFU・MOFU・BOFUよりも細かい段階で数えます。上位記事の中には、MAL・MQL・TAL・TQL・SAL・SQL・商談・受注の8段階に分ける例もあります（出典：ワンマーケティング「BtoBマーケティングファネル」）。ただし担当者が数人の中小企業では、次の6段階で始めるのが現実的です。
訪問：サイトに来た人（匿名）
リード：資料請求や問い合わせで連絡先を得た人
MQL（Marketing Qualified Lead）：マーケティング側が「営業が接触する価値がある」と判定したリード
SQL（Sales Qualified Lead）：営業やインサイドセールスが接触し、「商談として追う」と判定したリード
商談：提案や見積もりの段階に進んだ案件
受注：契約した案件
もう1つ押さえておきたいのが、BtoBの購買は1人ではなく複数人で決まることです。米Forresterは2021年、前身の「SiriusDecisions Demand Unit Waterfall」を改めた「B2B Revenue Waterfall」を発表し、買い手は大きな購買を「個人のリードとして決めるのではない」として、購買グループ単位で見る考え方を打ち出しました（出典：Forrester プレスリリース 2021年5月4日）。中小企業でも、SQLから先は「人」ではなく「会社（案件）」で数えると、同じ会社の3人を3件と数える二重計上を防げます。
MQL・SQLの判定条件テンプレート
ファネルが機能しない原因で最も多いのは、MQLやSQLの定義が人によって違うことです。定義は「属性」「行動」「除外」の3つに分けて、誰が判定しても同じ結果になる文章で書きます。次は編集部が作成した架空の例です。
【MQLの判定条件】（例：従業員30〜300名向けの業務SaaS）
属性：従業員数30〜300名／役職が課長以上または担当部門が対象部門
行動：次のいずれか
・料金ページを閲覧し、かつ資料を1つ以上ダウンロード
・ウェビナーに参加し、アンケートで「導入を検討中」を選択
除外：競合企業、学生、個人事業主、同一企業で既に商談中
判定者：マーケティング担当（毎週月曜に一括判定）
【SQLの判定条件】
インサイドセールスが接触し、次の3項目のうち2つ以上を確認できたもの
・解決したい課題が具体的に言える
・導入時期の目安がある（6か月以内）
・決裁者または予算の担当者が分かっている
判定者：インサイドセールス（接触から5営業日以内に判定）
【引き渡しの約束（SLA）】
営業はMQLに2営業日以内に接触し、SQLにしなかった理由を選択肢で記録する要点は「SQLにしなかった理由」の記録です。「時期が先」が多ければナーチャリングで追い、「対象外の企業」が多ければMQLの属性条件を見直します。引き渡しの約束事の作り方はインサイドセールスの立ち上げ手順（SLA・KPI定義書の型付き）でも詳しく扱っています。
営業と定義を合意する手順
過去6か月の受注案件を10件ほど並べ、受注前にどんな行動（資料請求、料金ページ閲覧、ウェビナー参加など）があったかを書き出します。
受注しなかった商談も同じ数だけ並べ、受注案件と違う点を探します。違いが出た行動を、MQLの行動条件の候補にします。
テンプレートに沿って条件を文章にし、営業責任者と30分の打ち合わせで合意します。合意した日付を文書に残します。
1か月運用したら、SQLにしなかった理由を集計し、条件を1か所だけ直します。
BtoBマーケティングファネルのKPIと転換率の計算式
段階が決まったら、段階ごとの人数と、段階の間の転換率を測ります。計算式は次のとおりです。
段階転換率 ＝ 次の段階に進んだ数 ÷ その段階に入った数 × 100
全体転換率 ＝ 受注数 ÷ 入口（訪問またはリード）の数 × 100（各段階の転換率を掛け合わせた値と一致します）
段階の滞留日数 ＝ 次の段階に進んだ日 − その段階に入った日（中央値で見ます）
必要なリード数 ＝ 目標受注数 ÷（リード→MQL率 × MQL→SQL率 × SQL→商談率 × 商談→受注率）
注意したいのは数える集団です。「今月のMQL数 ÷ 今月のリード数」では先月のリードの分が混ざるため、「4月に入ったリードのうち、何件が最終的にMQLになったか」というように、入った月ごとの集団（コホート）で追う方が正確です。
次は編集部が作成した架空の例です。4月に獲得したリード200件を追った結果、MQL60件、SQL18件、商談12件、受注3件だったとします。
リード→MQL：60 ÷ 200 ＝ 30％
MQL→SQL：18 ÷ 60 ＝ 30％
SQL→商談：12 ÷ 18 ≒ 67％
商談→受注：3 ÷ 12 ＝ 25％
全体（リード→受注）：3 ÷ 200 ＝ 1.5％
この転換率のまま月6件の受注を目指すなら、必要なリードは 6 ÷（0.3 × 0.3 × 0.67 × 0.25）≒ 約400件です。今のリード数が月200件なら、リードを倍にするか、どこかの転換率を上げる必要があることが数字で分かります。
上位記事の一部には業界の目安が載っていますが、一次出典の原文を確認できなかったため本記事では掲載していません。まず自社の3か月分を測り、前期の自社と比べてください。段階ごとのKPIの全体図はBtoBマーケティングのKPI一覧にまとめています。
ファネルのボトルネックを特定する手順
転換率が出そろったら、改善する段階を1つに絞ります。迷ったときは次の手順で進めます。
受注に近い段階から見る：商談→受注、SQL→商談、MQL→SQL、リード→MQL、訪問→リードの順に確認します。下流を直せば集客を増やさなくても受注が増え、下流を放置して上流を増やすと営業の負担だけが増えるためです。
件数が少なすぎる段階は保留する：商談が月3件なら、転換率が33％から67％に動いても1件の差です。3か月分をまとめて判断します。
改善したときの増分を試算する：段階ごとに「転換率を現実的に何ポイント上げられるか」を仮置きし、受注が何件増えるかを計算します。架空の例で、MQL→SQLを30％から40％に上げると受注は3件から4件に、リード→MQLを30％から35％に上げると3件から3.5件になります。増分が大きい段階から手を付けます。
止まっている理由を確かめる：数字が示すのは「どこで」だけです。「なぜ」は、SQLにしなかった理由の記録や失注先への聞き取りで確かめます。
打ち手を1つ決めて1か月測る：同時に複数の段階をいじると、効果の切り分けができません。
段階別のよくある原因と打ち手
訪問→リード：記事と案内する資料の内容がずれている、フォームの項目が多い。
リード→MQL：対象外の企業が多い、獲得後の連絡が途切れている。キーワードの見直しとメールでの育成が打ち手です。手法はリードナーチャリングの手法5つと使い分けで解説しています。
MQL→SQL：条件が緩すぎる、接触が遅い。SQLにしなかった理由の集計で切り分けます。
SQL→商談・商談→受注：初回に課題を聞き切れていない、稟議を通す材料が足りない。初回の質問項目をそろえ、導入事例や費用対効果の資料を補います。
段階ごとの顧客の悩みを書き出す（ペルソナ×マーケティングファネル）
ボトルネックが分かっても、その段階の顧客の悩みが書けていないと打ち手が作れません。段階ごとに次の4項目を書き出します。
【段階】MQL→SQLの間（比較・検討）
顧客の状態：課題ははっきりしたが、どの解決策が自社に合うか分からない
主な悩み ：導入の手間がどのくらいか、上司をどう説得するか
情報源 ：比較記事、同業者の評判、営業との打ち合わせ
渡すもの ：同規模企業の導入事例、稟議用の費用対効果シートこの作業の前提になるのがペルソナです。BtoBでは、情報を集める担当者と決裁する上長で悩みが違うため、ペルソナを役割ごとに分けて作ります。項目の立て方はペルソナの作り方（BtoBの項目テンプレート）、ChatGPTで役割別に作るプロンプトはBtoBペルソナをChatGPTで作る方法にまとめています。
ChatGPTにペルソナを作らせる手順は、動画でも実演しています。
白紙から顧客像を考えるのに時間がかかる場合は、ドヤペルソナAIで叩き台を作れます。業界・商材・届けたい役割を入力すると、目標・悩み・情報源・判断軸を1枚のペルソナシートにまとめ、訴求・導線・懸念・検証項目まで書き出します。ファネルの段階への振り分けは自動では行わないため、出てきた悩みを上の4項目の型に段階ごとに並べ直して使います。無料プランは1日5回まで使えます。
TOFUの段階で、悩みに答える記事を本数そろえる必要がある場合は、キーワードと参考URLから構成・執筆・公開前の確認まで進めるドヤ記事作成も使えます（無料プランは月3本まで）。
ABMの逆ファネルとマーケティングファネルの関係
ここまでのファネルは、多くの見込み客を集めて段階ごとに絞り込む「リード型」の考え方です。これに対しABM（アカウントベースドマーケティング）は、最初に狙う企業を少数に絞り、その企業の中で接点を持つ人を増やしていく「逆ファネル」の形で説明されます。入口で数えるのはリードの人数ではなく対象企業の数で、受注後の他部門への展開までを含めるのが特徴です。
単価が高く対象企業が限られる商材にはABMの逆ファネル、対象企業が多い商材にはリード型が合い、重点企業だけABMにする使い分けもできます。逆ファネルの各段階とKPIの設計はABMとは？逆ファネル図解と導入5ステップで詳しく解説しています。
マーケティングファネルの図をAIで作るプロンプト
段階案と転換率の診断は、生成AIに下書きさせると早く進みます。次の2つはそのまま使えます。
あなたはBtoBマーケティングの設計担当です。
次の条件で、自社のマーケティングファネルの段階案を作ってください。
【商材】（例：従業員30〜300名向けの勤怠管理SaaS）
【主な獲得経路】（例：SEO記事、ウェビナー、展示会）
【営業体制】（例：インサイドセールス1名、営業2名）
出力してほしいもの
1. 訪問から受注までの段階（5〜7段階）と、各段階の定義（1文）
2. 各段階に入ったと判定する条件（誰が見ても同じ判定になる書き方）
3. 各段階で測るKPIと計算式
4. 段階の図をMermaid記法（flowchart TD）で出力
制約
・業界平均の数値は書かないこと
・分からない前提は推測で埋めず、質問として最後に列挙すること次はBtoBのマーケティングファネルの実績です（4月に獲得したリードの追跡結果）。
リード200／MQL60／SQL18／商談12／受注3
1. 各段階の転換率を計算してください（計算式も示す）
2. 各段階の転換率を5ポイント上げた場合に増える受注件数を、段階ごとに試算してください
3. 増分が大きい順に、改善候補の段階を並べてください
4. 件数が少なく判断を保留すべき段階があれば理由とともに示してください
5. 原因の仮説は、確認するための質問とセットで出してくださいAIは自社の営業の実態を知らないため、出てきた定義は必ず営業と読み合わせます。掛け算の多い試算は誤ることがあるので、表計算ソフトで検算してください。Mermaid記法の図は、Mermaidに対応したエディタに貼り付けると図として表示できます。
マーケティングファネルが合わない場面と限界
「マーケティングファネルは古い」という意見もあり、万能でないのは事実です。代表的な限界は次の4つです。
購買が直線的に進まない：買い手は比較の途中で情報収集に戻ったり、いきなり問い合わせたりします。段階を飛ばした見込み客も、到達した段階で数えるルールにしておきます。
購入後を表せない：パーチェスファネルは受注で終わるため、継続や紹介、アップセルは見えません。既存顧客の売上が大きい会社は、ダブルファネルとして購入後の段階も数えます。
件数が少ないと数字がぶれる：月の商談が数件なら、四半期単位で見るか件数そのものを見ます。
定義を変えると過去と比べられない：MQLの条件を変えた月から、それ以前の数字とは比較できなくなります。定義の変更日を記録し、変更前後を分けて見ます。
ファネル以外の枠組みとの組み合わせ方はBtoBマーケティングのフレームワーク15選で整理しています。
よくある質問
Q. マーケティングファネルとセールスファネルの違いは何ですか？
一般には、認知からMQLまでをマーケティングファネル、SQLから受注までをセールスファネルと呼び分けます。境目は会社ごとに違うため、MQLとSQLの判定条件を文章で合意しておくことの方が重要です。
Q. BtoBのファネルは何段階に分けるのがよいですか？
中小企業なら、訪問・リード・MQL・SQL・商談・受注の6段階が運用しやすい形です。インサイドセールスと営業が分かれている会社は、SAL（営業が受け取ったリード）などを加えます。
Q. 転換率の業界平均はどこで分かりますか？
業界の目安を載せた記事はありますが、本記事の調査では一次出典の原文を確認できたものがありませんでした。商材の単価や検討期間、獲得経路によって転換率は大きく変わるため、他社の平均より、自社の前期や前年同期と比べる方が実務では役に立ちます。
Q. TOFU・MOFU・BOFUのどこから強化すべきですか？
原則は受注に近いBOFUから確認します。下流が弱いまま集客を増やすと、営業が対応しきれないリードが増えるためです。ただし商談の件数が少なすぎて判断できない場合は、先にリードの量を確保します。
Q. MAツールがなくてもファネルは作れますか？
作れます。表計算ソフトのリード一覧に「獲得日」「MQL判定日」「SQL判定日」「商談日」「受注日」の列を作れば、月ごとの転換率と滞留日数を計算できます。手作業の判定が追いつかなくなってからMAやSFAを検討すれば十分です。
まとめ
マーケティングファネルは、どこで見込み客が止まっているかを数字で示すための枠組みです。BtoBの中小企業は次の順番で進めます。
6段階を置き、MQLとSQLの判定条件を営業と合意する
入った月ごとの集団で転換率と滞留日数を測る
受注に近い段階から見て、増分の大きい段階を1つ選ぶ
その段階の顧客の悩みを書き出し、渡すコンテンツを決める
1か月測って定義と打ち手を見直す
まずは過去6か月の受注案件を並べ、受注前に何が起きていたかを書き出すところから始めてみてください。