N.Richで狙う企業を絞る方法｜AIに任せる線と営業の承認

「海外のABMの基盤が日本でも使えるようになったと聞いたが、AIが選んだ企業に広告を出して本当に商談につながるのか」「インテントが高いと言われても、なぜその会社なのかを営業に説明できない」——ABMを始めたい、あるいは立て直したいBtoB企業のマーケ担当から、繰り返し届く二つの声です。フィンランド発の N.Rich は、狙う企業の検知から広告の配信、成果の分析までを一つにまとめ、2026年9月には自然言語で分析のアプリを作る N.Rich AI を公開しました。ただ、狙う企業をAIに絞らせることと、その企業に営業が動いてよいと決めることは、別の判断です。この記事では、N.Rich を使って狙う企業を絞るときの手順を、AIに任せる範囲、根拠の確かめ方、営業の承認、国内のデータと個人情報の扱い、他の道具との分担に分けて整理します。

N.Rich は、狙う企業を見つけて広告を届けるフィンランド発のABM基盤

N.Rich は、ヘルシンキに拠点を置くフィンランドの会社が作るABMの基盤です。同社は2025年の振り返りの記事で創業から10年目と書いており、欧州と北米のBtoB企業、とくにソフトウェアの会社を中心に顧客を持っています。公式サイトでは、自社を「組み立てられるABM基盤」と呼び、市場で検討を始めている企業を見つけ、その企業に広告を届け、生まれた兆しを顧客管理の仕組みに送ることを中心の役割として説明しています。

機能は大きく四つです。一つ目は、自社サイトへの訪問と外部のサイトでの調べものの行動から、企業ごとの関心の高まりを推定するインテントの機能です。二つ目は、自社で持つ広告配信の仕組みで、狙った企業の社員に表示型・動画・記事型の広告を届けます。公式サイトでは、反応があったときだけ費用がかかる形だと説明しています。三つ目は、広告、サイト訪問、営業の接点を企業単位で並べ、商談が動いた位置を示す分析です。四つ目が、2026年9月に公開された N.Rich AI です。

ABMそのものの考え方や、インテントデータの種類の一般論は別の記事で扱っています。また、米国の大手の Demandbase がエージェントにどこまで任せるかを論じた記事もあります。この記事では、日本に入ってきたばかりの N.Rich を、国内のBtoB企業が使うときに固有に生じる判断に絞ります。

日本への展開と、2026年秋の二つの発表

N.Rich は2025年9月26日、東京都文京区に本社を置く営業・マーケティングの支援会社であるセールスインテルと組み、日本に展開すると発表しました。公式ブログによれば、セールスインテルは日本での唯一の正規販売代理店で、日本語での導入支援、技術の問い合わせ、施策の実行の支援を担います。あわせて、日本語の操作画面を開発中であること、日本語の話題をインテントの辞書に加えていることも書かれています。

同じ発表で N.Rich は、日本の企業データについて80%の網羅率を達成したと説明し、これほど現地のデータを持つ世界的なABM基盤は自社だけだと述べています。ただし、この数字が何を分母にした網羅率なのかは発表の中で示されていません。上場企業か、従業員数の一定以上の企業か、全法人かで意味が大きく変わるので、この数字は導入の判断材料ではなく、自社で確かめる出発点として扱うのが妥当です。

2026年に入ってからは、二つの発表が続きました。9月25日には公式ブログで N.Rich AI を公開しています。10月7日付の発表では、ガートナーのABM基盤のマジック・クアドラントに4年連続で選ばれたとしました。2024年版では特定の領域に強い製品の区分に置かれたと同社は公表しており、2026年版での位置づけは発表の中に書かれていません。発表では、広告の文面を書いて試すAIの機能や、早く売上につながる企業を予測する点数、毎週の製品の更新にも触れています。

• 日本展開の内容は2025年9月時点の公式ブログの記載です。日本語の画面や話題の追加がどこまで進んだかは、契約前に販売代理店に確かめてください
• ガートナーの評価への選出は、ガートナーが特定の製品を推奨するものではありません

任せる前に分ける：検知・選定・配信・判断

N.Rich を使ったABMの仕事は、四つの段に分けると、どこをAIに任せてよいかが見えやすくなります。企業の関心の高まりを見つける「検知」、狙う企業を決める「選定」、広告を届ける「配信」、そして営業が連絡するか、予算を増やすかを決める「判断」です。AIが最も力を発揮するのは検知で、人の目では追えない量の行動を企業単位にまとめてくれます。

選定は、AIの点数を材料に人が決める段です。配信は、予算と除外の線を人が決めれば、その中の細かな調整を基盤に任せてよい段です。判断は、AIに決めさせない段です。連絡するかどうかは、営業が相手との関係や過去の経緯を踏まえて決めることで、AIの点数が高いことは連絡してよい理由になりません。

段	N.Rich がすること	人が決めること	任せ方の目安
検知	サイト訪問と外部の行動から企業ごとの関心を推定し、段階に分ける	どの話題を追うか、どの行動を兆しとみなすか	任せる。ただし根拠を抜き取りで確かめる
選定	理想の顧客像との一致や、早く売上につながりそうかの点数を出す	狙う企業のリストの確定	点数は材料。営業の承認で確定
配信	狙った企業に広告を届け、反応を集める。広告の文面の案も出す	予算の上限、除外する企業、文面の最終の承認	線の内側の調整は任せる
判断	企業ごとの接点を並べて見せる	営業が連絡するか、予算を増やすか、やめるか	任せない

手順1：自社の理想の顧客像を、AIの外で言葉にする

N.Rich は、企業を自社の理想の顧客像に照らして点数を付けます。つまり、点数の質は、最初に入れる理想の顧客像の質で決まります。ここをAIに作らせると、過去の受注の傾向をなぞっただけの、新しい市場に出ていけない顧客像ができがちです。理想の顧客像は、営業とマーケと経営が、どの市場で勝ちたいかを話し合って決めるもので、AIはその後の作業の道具です。

言葉にするときは、業種、従業員数、地域といった属性に加えて、「なぜその企業が自社の製品を必要とするか」を一文で書きます。たとえば「多拠点で現場の点検を紙で回しており、監査の指摘を受けた製造業」のように、課題と状況まで書くと、後で追う話題を選ぶときの軸になります。日本で使う場合は、海外の基盤が持つ業種の分類と、国内の業種の呼び方がずれることがあるので、自社の顧客像を基盤の分類にどう写すかも、この段階で決めます。

同時に、狙わない企業も書き出します。既存の大口顧客、競合、取引停止の企業、グループ会社、営業が別の経路で交渉中の企業などです。これを最初に除外の一覧として持っておくと、広告が既存顧客に「御社のための新サービス」として表示されるような気まずい事故を防げます。

手順2：インテントの根拠を、元の行動まで遡る

N.Rich のインテントは、公式の説明によれば、自社サイトに設置したタグと広告への反応から得る自社の行動データと、同社の配信の網や外部のデータ提供者から得る外部の行動データを組み合わせたものです。匿名の閲覧の行動を企業の識別子に結び付けて、企業単位の関心として示します。公式の知識ベースでは、企業の購買の段階を、関心がまだ表れていない段階から、最も熱い段階まで四つに分けて推定すると説明しています。

ここで大切なのは、点数や段階は推定であって、事実ではないということです。企業の識別は、通信の発信元などから会社を推し量る仕組みなので、在宅勤務の社員の閲覧は拾えないことがあり、共用の回線を使うビルでは別の会社と取り違えることもあり得ます。そのため、点数が高い企業については、どのページを、いつ、どれくらい見たのかという元の行動まで遡って確かめる手順を、選定の前に必ず挟みます。

• 「最も熱い段階」の企業を、元の行動を確かめずにそのまま営業に渡す
• 採用ページや会社案内の閲覧の増加を、購買の兆しと取り違える
• 競合の社員による価格ページの閲覧を、見込み客の関心として数える
• 点数が下がった企業を、理由を確かめないまま一覧から外す

抜き取りで確かめる件数は、最初の数か月は上位の企業の全件、慣れてきたら上位から一定数と決めておくとよいでしょう。確かめた結果、兆しとみなすべきでなかった行動が見つかったら、追う話題やページの設定に戻して直します。この繰り返しが、点数を自社にとって意味のあるものに育てます。

手順3：国内の企業データの厚みを、自社の既存顧客で試す

海外のABM基盤を日本で使うときに最初に確かめたいのは、国内の企業がどれだけ正しく識別されるかです。N.Rich は80%の網羅率を公表していますが、自社の狙う市場、たとえば地方の中堅の製造業や、特定の業界の団体の会員企業がどれだけ含まれるかは、試さなければ分かりません。

試し方は単純です。自社の既存顧客と、過去に商談があった企業の一覧を用意し、そのうち何割が基盤の中で正しい会社として認識されるかを数えます。あわせて、自社サイトに一定期間タグを置き、識別された訪問企業の一覧を、営業が知っている実際の訪問や問い合わせと照らします。既存顧客で識別できない企業は、新規の見込み客でも識別できないと考えるのが自然です。

この試しの結果は、販売代理店との契約の話し合いにも使えます。狙う市場でのデータの厚みが十分でない場合、契約の規模を小さく始めるか、厚みのある市場から始めるかを、数字を根拠に相談できます。

手順4：狙う企業のリストを、営業の承認で確定する

インテントの根拠を確かめたら、狙う企業のリストを作ります。N.Rich は、狙う企業の一覧を HubSpot に送り、点数を顧客管理の仕組みに書き戻せると公式サイトで説明しています。ここで気をつけたいのは、基盤から顧客管理の仕組みに一覧が流れた時点で、営業にとっては「やるべきリスト」に見えてしまうことです。

そこで、一覧を確定する前に、営業の責任者と担当者が目を通して承認する場を設けます。営業はこの場で、すでに交渉中の企業、関係が悪化して接触を控えている企業、別の部署が担当している企業を外し、逆にAIが拾わなかったが今狙うべき企業を加えます。承認された一覧だけを、広告の配信と営業の動きの対象にする、と決めておくのが要点です。

承認の頻度は、月に一度の定例が現実的です。毎週点数が動くからといって毎週リストを入れ替えると、営業は追いきれず、リスト自体を信用しなくなります。リストは月単位で固定し、その間に点数が急に上がった企業だけを例外として相談する運用にすると、営業との信頼を保ちながら兆しを生かせます。

手順5：広告の配信は、予算と除外の線を人が決める

承認された企業に広告を届ける段では、N.Rich の自前の配信の仕組みと、LinkedIn での再訪問の広告を使い分けられます。公式サイトでは、関心の高い企業を LinkedIn の広告の対象にも使えると説明しています。配信の細かな調整を基盤に任せる前に、人が決めておくべき線は三つです。月ごとの予算の上限、配信してはいけない企業の除外の一覧、そして広告の文面の最終の承認者です。

2026年10月の発表では、広告の文面を書いて試すAIの機能に触れています。文面の案を多く出して試すのはAIの得意な仕事ですが、BtoBの広告は狙う企業の担当者が実際に目にするものです。業界の言葉の誤用、競合を名指しした比較、根拠の無い数字が一つ混ざるだけで、狙っていた企業からの信用を失います。AIが出した文面は、営業とマーケの両方が目を通してから配信する決まりにします。

国内の企業に広告を届けるとき、海外の基盤の配信の網が国内の媒体にどれだけ届くかも確かめておきたい点です。配信を始めたら、最初の数週間は企業ごとの表示と反応の件数を見て、狙った企業に実際に届いているかを確かめます。届いていない企業が多い場合は、予算を増やすのではなく、配信の手段を見直します。

手順6：N.Rich AI のアプリは、問いを一つに絞って作る

2026年9月に公開された N.Rich AI は、必要な道具を自然言語で書くと、N.Rich がすでに集めている企業単位のデータの上にアプリとして組み立てる機能です。公式ブログによれば、アプリはインテント、自前の広告の反応、LinkedIn の施策、サイト訪問、顧客管理の商談の情報を企業単位でつないだ一つのデータの層を読みます。作ったアプリは会話で直したり、別の地域向けに複製したりでき、HubSpot に公開して企業の画面の中で開けるとしています。Salesforce への対応は近く予定と書かれています。

公式ブログで例に挙がっているのは、価格や競合比較のページを見ている理想の顧客像の企業を一覧にするアプリ、更新を前に関与が落ちている大口顧客を知らせるアプリ、受注した商談の経緯を振り返るアプリなどです。同社は、アプリを作るときに「誰かが次に何をするかを決める助けになるか、それとも図を一つ増やすだけか」を問うべきだと書いており、これは使う側にとっても良い基準です。

注意したいのは、自然言語で手軽に作れるぶん、似たような集計のアプリが部署ごとに増え、同じ企業の評価が画面によって違う状態になりかねないことです。同社は共通の定義を持つデータの層を強調していますが、どの定義を正とするかを決めるのは、使う会社の側です。アプリは一つの問いに一つ作り、作った人と、そのアプリで決める判断を書いておきます。なお、公式ブログでは、企業や予算や人に対して動作を起こす機能は今後の予定とされており、現時点では見せる・知らせるまでの道具だと理解しておくのが正確です。

手順7：結果を営業の動きと突き合わせる

ABMの成果は、広告の反応の数では測れません。N.Rich の分析の機能は、企業ごとに広告、サイト訪問、営業の接点を時系列に並べ、商談が動いた位置を示すと説明しています。この画面は有用ですが、並んでいることと、広告が商談を生んだことは別です。営業がもともと追っていた企業に広告が出ていただけ、という場合も少なくありません。

突き合わせは、承認したリストの企業と、リストに入れなかった似た企業とで、商談の発生や進み方を比べる形が分かりやすいでしょう。完全な比較にはなりませんが、何も比べないよりはるかに判断の材料になります。四半期に一度、営業の責任者と一緒に、リストの企業の商談の状況を一社ずつ確かめる場を設けると、AIの点数のどこが当たり、どこが外れたかが見えてきます。

外れた企業についての営業の所見、たとえば「予算の時期がずれていた」「担当者が異動した」「そもそも買う立場ではなかった」は、AIの点数には表れない情報です。これを記録して次のリストの承認に生かすことが、基盤の点数と人の知見を組み合わせる実際のやり方になります。

営業との約束を文書にする：三つの取り決め

手順4で営業の承認の場を設けても、口頭の合意だけでは数か月で形が崩れます。マーケは「承認したのに誰も連絡しない」と感じ、営業は「質の低い企業ばかり回ってくる」と感じる。この行き違いを防ぐには、ABMを始める前に、営業とマーケのあいだの約束を短い文書にしておくのが効果的です。盛り込みたいのは三つの取り決めです。

一つ目は、承認したリストの企業に、営業がいつまでに何をするかです。たとえば、最も関心の高い段階にある承認済みの企業には、二週間以内に担当者が既存の接点を確かめ、連絡するかしないかを記録に残す、といった形です。連絡しないと判断した場合も、その理由を残すことが、次のリストの質を上げます。二つ目は、営業がリストから企業を外すときと、加えるときの手続きです。外した企業は広告の配信からも外し、加えた企業は次の定例で点数と根拠を一緒に確かめます。

三つ目は、成果を誰の数字として扱うかです。ABMで生まれた商談を、マーケの成果と営業の成果のどちらに数えるかで揉めると、リストの承認の場が駆け引きの場に変わります。商談の数は両部門の共通の目標とし、どちらの手柄かを分けないと最初に決めておくと、AIの点数の当たり外れを率直に話し合えるようになります。この文書は半年に一度見直し、N.Rich の点数の設定を変えたときにも合わせて更新します。

タグと個人情報：国内の法令で確かめること

N.Rich のインテントの一部は、自社サイトに置くタグから得られます。国内では、2023年6月に施行された電気通信事業法の外部送信の規律により、利用者の端末から外部に情報を送らせるタグを置く事業者の多くに、送信先と送る情報、目的を公表するなどの対応が求められています。自社が対象かどうかと、公表の方法は、法務と確かめてから設置します。

もう一つの論点が、企業単位のデータと個人の情報の結び付きです。基盤の側では企業単位の兆しとして扱われていても、それを顧客管理の仕組みに送り、特定の担当者の連絡先と結び付けた時点で、個人に関わる情報として扱う場面が生じます。個人情報保護法には、提供元では個人を特定できなくても、受け取る側で個人の情報と結び付けることが想定される場合の規律（個人関連情報の第三者提供）があります。どのデータを、どの段で個人と結び付けるのかを図にして、法務の確認を受けておくのが安全です。

同社は公式サイトで、セキュリティの国際規格の認証と、EU一般データ保護規則への対応を掲げ、欧州の利用者向けの環境も用意しています。これは安心材料の一つですが、日本の法令への対応を代わりに保証するものではありません。データがどの国の環境で処理されるか、販売代理店がどこまでデータに触れるかも、契約前に書面で確かめておきます。

Demandbase や国産ツールとの分担

ABMの基盤は、N.Rich のほかにも米国の Demandbase などの大手があり、国内にも企業データやインテントを扱う国産の道具があります。どれを選ぶかを機能の一覧で比べても、決め手は見えにくいものです。判断の軸は、自社が狙う市場の企業データが、どの道具で一番厚いかと、広告の配信まで一つの基盤で回したいかどうかの二つです。

国内の中堅・中小の企業を狙うなら、国内の法人データに強い国産の道具のほうが識別の精度で勝る場合があります。一方、海外にも顧客を持つ企業や、欧州や北米への展開を考える企業にとっては、海外の企業データと配信の網を持つ海外の基盤が強みを持ちます。N.Rich は欧州発で、日本のデータを後から厚くしてきた立場なので、海外と国内の両方を一つの画面で追いたい企業に向く可能性があります。

複数の道具を併用する場合は、どの道具の点数を正とするか、狙う企業のリストをどこで一つにまとめるかを決めます。道具ごとに別のリストが営業に届く状態は、営業の混乱を招き、どの点数も信用されなくなる原因になります。リストの確定は一か所、承認も一か所、と決めておけば、道具が増えても運用は崩れません。

費用の増え方と止め方

N.Rich の料金は公式サイトで公開されておらず、日本では販売代理店を通じた契約になります。費用は、基盤の契約の部分と、広告の配信の部分に分けて考えるのが分かりやすいでしょう。基盤の部分は、追う話題の数や利用者の数、使う機能で変わることが一般的です。配信の部分は、公式サイトでは反応があったときに費用がかかる形と説明されていますが、反応の定義と単価は契約の前に書面で確かめる必要があります。

費用が膨らむのは、狙う企業の数を増やしたとき、配信の予算の上限を決めずに始めたとき、そして N.Rich AI のアプリが部署ごとに増えたときです。最初は狙う市場を一つに絞り、3か月から半年の試しの期間を置いて、商談の数と質で効果を確かめてから広げるのが安全です。

止め方も先に決めておきます。広告の配信は一時停止できるように、配信の停止の権限を持つ人を決めます。基盤そのものをやめる場合は、サイトのタグを外し、外部送信の公表の内容を更新し、顧客管理の仕組みに書き戻した点数の項目をどう扱うかを決めます。点数の項目を残したままにすると、更新されない古い点数で営業が動く事故が起きるので、やめた日付を残して項目を使わない状態にするのが無難です。

よくある質問

日本語で使えますか

2025年9月の公式の発表では、販売代理店のセールスインテルが日本語での導入と問い合わせを支援し、日本語の操作画面は開発中と書かれていました。その後の進み具合は公式の情報では確かめられなかったため、契約前に代理店に、画面と報告書と問い合わせの窓口がどこまで日本語で使えるかを確かめてください。

インテントの点数だけで営業に連絡してよいですか

おすすめしません。点数は企業単位の行動からの推定で、誰が何のために見ていたかまでは分かりません。元の行動を確かめ、営業がリストを承認したうえで、連絡の理由を相手の関心に沿って説明できるときに動くのが、相手からの信用を損なわないやり方です。

N.Rich AI に施策の判断を任せられますか

現時点の公式の説明では、N.Rich AI は企業単位のデータを読んで答えや一覧を示すアプリを作る機能で、企業や予算に対して動作を起こす機能は今後の予定とされています。どの企業に予算を寄せるか、どの施策をやめるかの判断は人が行い、アプリはその材料を出す道具として使うのが適切です。

まとめ

N.Rich は、狙う企業の検知、広告の配信、成果の分析、そして自然言語で作る分析のアプリまでを一つにまとめたABM基盤で、2025年から日本でも使えるようになりました。使うときは、理想の顧客像をAIの外で言葉にし、インテントの根拠を元の行動まで遡り、国内のデータの厚みを既存顧客で試し、狙う企業のリストは営業の承認で確定する。広告の予算と除外と文面は人が決め、AIのアプリは問いを一つに絞って作る。タグと個人情報は国内の法令に沿って整える。AIが出すのは兆しと材料で、連絡するか、予算を寄せるかを決めるのは人だという線を守れば、海外の基盤の力を国内のABMに生かせます。

※本記事にはAIが活用されています。編集者が確認・編集し、可能な限り正確で最新の情報を提供するよう努めておりますが、情報の完全性、正確性、最新性、有用性等について保証するものではありません。本記事の内容に基づいて行動を取る場合は、読者ご自身の責任で行っていただくようお願いいたします。