人類は月を目指すロケットを造り、推論できる人工知能まで開発しています。それなのに、今も多くの人がデータを手作業で探しています。そろそろ、このやり方を変えるべきです。
この記事は、何時間、場合によっては何日もかかる手作業を減らすために、データを一括でエンリッチメントしたい方に向けたものです。
データエンリッチメントでは、まず基礎データから始めます。 具体的には、企業ドメインやLinkedInプロフィールなど、ほかのあらゆる情報を見つける手がかりとなるデータです。 これらを押さえれば、面倒な手作業をせずに、データセット全体を自動で構築できます。
少ない投資で大きな成果を得られる、一括エンリッチメントの手法を順番に見ていきましょう。
この記事で解説する内容
- エンリッチメント手法1：企業名からドメインを検索
- エンリッチメント手法2：LinkedInプロフィールを一括特定
- エンリッチメント手法3：AIによるコンテキスト検索でドメインを特定
- エンリッチメント手法4：Waterfall Enrichmentでメールを検証
- エンリッチメント手法5：DatablistのAI Agentでカスタムリサーチ
💡 はじめに：30秒で分かるDatablist
ここでご紹介する一括エンリッチメントは、すべてDatablist.comでご利用いただけます。
Datablistは、50以上のデータプロバイダー、8種類のLLM、3種類のAI Agent、ワークフロー自動化機能などを利用できる、データエンリッチメント＆自動化プラットフォームです。
使いやすいスプレッドシート形式の画面が用意されているため、コーディングも必要ありません。
一括エンリッチメント1：企業名からドメインを検索
企業のWebサイトを特定することは、ほぼすべての営業・マーケティングワークフローにおける最初のステップです。企業ドメインは、ほかの情報へアクセスするための鍵になります。しかし、数百社、数千社の企業名が並ぶリストから、ドメインを1件ずつ探していては膨大な時間がかかります。
このエンリッチメントでできること
「Find Company Domains from a List of Names」は、企業名だけのシンプルなリストから、各社の正しい公式Webサイトのドメインを一括で自動検索するEnrichmentです。企業名をアップロードすれば、ドメインが返ってきます。
ドメイン検索の流れ
操作はシンプルです。最小限の手間で、企業名のリストをドメイン付きのリストに変換できます。
- リストをアップロード： 企業名の列を含むCSVまたはExcelファイルを用意します。
- Enrichmentを実行： Datablistで「Find Company Domain from Company Name」を選択します。
- 整理されたリストを取得： リストが一括処理され、見つかったドメインを記載した新しい列が追加されます。
企業名だけを使ってドメインを検索する方法は、こちらのガイドで詳しく解説しています 👈🏽
企業ドメインが重要な理由
企業ドメインは、あらゆるデータの土台です。ドメインを取得すると、次のことが可能になります。
- 見込み客のメールアドレスを探す。 多くのメールエンリッチメントツールでは、精度の高い検索に氏名とドメインが必要です。
- 企業のテックスタックを分析する。 企業がWebサイトで使用しているソフトウェアやツールを特定できます。
- Webサイトから追加情報を収集する。 ドメインを起点に、企業規模、業界、最近のニュースなどを取得できます。
- アカウントを選別する。 公式Webサイトを確認すれば、企業の信頼性や規模を判断する材料が得られます。
料金
- 料金： 企業名1件の検索につき1～2.5クレジットです。
- 例： 1,000社のリストをエンリッチメントする場合、1,000クレジット、約1ドルかかります。
一括エンリッチメント2：LinkedInプロフィールを一括特定
B2B Outboundにおいて、企業ドメインに次いで価値が高いのがLinkedInプロフィールです。見込み客に関するほぼすべての職務データを取得するための情報源になります。
このエンリッチメントでできること
対象者の名、姓に加えて、勤務先名や企業ドメインなどのキーワードを指定します。ツールが該当するLinkedInプロフィールを検索し、そのURLを返します。
LinkedInプロフィールが重要な理由
B2Bセールスとマーケティングでは、LinkedInプロフィールが信頼できる情報源になります。 これがなければ、重要な営業機会を逃しかねません。
具体例として、LinkedInプロフィールがなければ実行するのが非常に難しいタスクを2つご紹介します。
- 直通電話番号を探す。 電話番号検索ツールの多くは、携帯電話番号を特定する際の主要な情報源としてLinkedInプロフィールを使用します。
- 属性に基づいてLeadを絞り込む。 LinkedInプロフィールからは、職歴、学歴、人脈など、見込み客の選別に役立つ情報を確認できます。
料金
- 料金： 1回の実行につき2.5 Datablistクレジットです。
- 例： 1,000人を検索する場合は、5,000クレジット付きのDatablist Starterプランが必要です。
一括エンリッチメント3：AIのコンテキスト検索でドメインを特定
企業名のリストが整っていない場合はどうすればよいでしょうか。よくあるのは、次の2つのケースです。
- 「Apollo」や「Pioneer」のように、何千もの企業が該当し得る名前が含まれている
- 登記上の複雑な法人名が、マーケティングで使われている企業名と一致しない
こうしたケースでは、通常のdomain finderでは特定が難しくなります。そこで役立つのがDatablist’s AI Agentです。
このエンリッチメントでできること
単純に企業名とドメインを照合するのではなく、コンテキストを考慮したドメイン検索では、AI Agentが対象を絞り込んでリサーチします。企業の所在地、業界、登録番号など、手元にある補足データを追加情報として与えられます。
AI Agentは人間のリサーチ担当者と同じように、そのコンテキストを使って正しいWebサイトを特定します。違うのは、圧倒的に速いことです。
AI Agentによるドメイン検索の仕組み
Datablistには、この作業専用のテンプレートがあらかじめ用意されています。AIの専門知識は必要ありません。
- データをアップロード： 企業名と、利用できる補足情報の列（例：
Country、Industry）を含むリストをアップロードします。 - AIテンプレートを選択： 「Find company website from its name」のAI promptテンプレートを選びます。
- 列をマッピング： 企業名と補足情報がどの列に入っているかをAIに指定します。
- Agentを実行： AIが各社についてコンテキスト検索を行い、最も可能性の高いドメインを返します。
AI Agentを使ってドメインを検索する方法は、こちらのガイドで詳しく解説しています 👈🏽
AI検索が重要な理由
この方法なら、表記が不統一なデータや曖昧なデータで生じる精度の問題を解決できます。
- 一般的な企業名にも対応： コンテキストを基に、航空会社の「United」と地域の引っ越し会社「United」を区別できます。
- 地域企業を特定： 市区町村や都道府県などの所在地を指定すれば、グローバル検索では埋もれてしまう地域企業もAIが絞り込めます。
- マッチ率を向上： 特定が難しいリストでも、正しいドメインの発見数を大幅に増やし、手作業での修正を減らせます。
料金
- 料金： このEnrichmentは従量課金です。
- 例： AI Agentがドメインを見つけるために3回検索した場合は、5クレジット程度です。10回検索し、3つのサイトを確認した場合は、15クレジット以上になることがあります。処理量に応じて必要なクレジットも増えます。
一括エンリッチメント4：Waterfall方式で検証済みメールを取得
LinkedInプロフィールと企業ドメインを取得した後は、通常、検証済みメールアドレスの検索に進みます。しかし、すべてのメールデータプロバイダーが同じ品質とは限りません。 米国のテック企業に強いプロバイダーもあれば、欧州の製造業の連絡先検索を得意とするプロバイダーもあります。
1社のプロバイダーだけに依存すると、多くのデータ、つまりビジネス機会を取りこぼします。
このエンリッチメントでできること
Waterfall Enrichmentは、複数のデータベンダーを連携させることで、この問題を解決します。見込み客の氏名と企業ドメインを使って、まず1社目のデータプロバイダーに問い合わせます。メールが見つからなければ、自動的に2社目、3社目へと順番に検索を進めます。
メールが見つかるか、すべての情報源を確認し終えるまで、この「Waterfall」が続きます。
Waterfall方式の仕組み
内部で行われている処理を、順番に見てみましょう。
1️⃣ 入力： 氏名と企業ドメインを指定します。
2️⃣ 最初の検索： システムがベンダー1に検証済みメールアドレスを問い合わせます。
3️⃣ 連鎖検索： 見つからなければ、自動的にベンダー2、続いてベンダー3へ問い合わせます。
4️⃣ 結果： 検証済みメールが見つかった時点、またはすべてのプロバイダーで見つからなかった時点で処理が終了します。
Waterfall方式が重要な理由
Waterfall方式なら、追加の手間をかけずに、正しい連絡先情報を見つけられる可能性を最大限に高められます。
- カバレッジを大幅に向上： 複数の情報源を確認するため、単一のプロバイダーでは見つからない見込み客のメールも取得できます。
- 成果報酬型モデル： クレジットが消費されるのは、検証済みメールが実際に見つかった場合だけです。どのプロバイダーでもデータが見つからなければ、料金はかかりません。
- データ品質を改善： 検証済みメールが優先されるため、バウンス率を抑え、Outboundキャンペーンで使用するドメインの評価を守れます。
料金
- 料金： 見つかったメール1件につき25 Datablistクレジットです。
- 例： 1,000件のメールを見つけるには、Datablistのサブスクリプションに加えて、20ドル分のクレジット追加購入が必要です。
📘 成果が出た場合のみお支払い
Waterfall Enrichmentの大きなメリットは、公平な料金体系です。データが見つからなければ、料金はかかりません。 成果が得られた場合だけ料金が発生するため、投資効果を最大限に高められます。
一括エンリッチメント5：DatablistのAI Agentでカスタムリサーチ
必要なデータが、どのデータベースにも存在しない場合があります。 たとえば、特定の認証を取得しているか、Webサイトに特定のサービスが記載されているか、特定の職種を採用中か、といった情報です。以前は、こうした調査に何時間もの手作業が必要でした。
現在では、リスト上でDatablist’s AI Agentを実行すれば自動化できます。
このエンリッチメントでできること
このデータエンリッチメントでは、コンテキストを考慮したドメイン検索と同じAI Agentを使用します。ただし、テンプレートではなく、独自の指示、つまりpromptを与えます。
DatablistのAI Agentは、インターネット上のあらゆる場所から情報を検索し、見つけ出して抽出できます。 Webサイトを読み、指定した質問への回答を大量かつ継続的に調査してくれる、疲れ知らずのリサーチチームのような存在です。
カスタムAIリサーチが重要な理由
カスタムAIリサーチを活用すれば、一般的なツールでは取得できない情報でデータを補完できます。
- 高度なパーソナライズ： 最近公開された導入事例や「About Us」ページに記載された企業理念など、営業アプローチに使える独自の話題を見つけられます。
- ニッチな条件でLeadを選別： 非常に細かな条件でLeadを評価できます。たとえば、何千もの法律事務所のWebサイトを調べ、「知的財産」を専門とする事務所を特定できます。
- 単調な作業を自動化： Webサイトを訪問して情報を探すという一定のパターンに従う調査であれば、自動化できます。
カスタムAIリサーチの活用例
活用方法はほぼ無限にあります。まずは、次のアイデアを参考にしてください。
- 採用支援サービスの営業チーム： リストにある各社の採用ページを訪問し、ほかでは掲載されていない募集中ポジションの職種名を抽出します。
- フィールドセールスチーム： 「この企業は首都圏に製造拠点を持っていますか？」とAIに尋ねるだけで、ターゲット地域に製造拠点を持つ企業を特定し、見込み客の優先順位付けに役立てられます。
- PR会社の営業チーム： まだポッドキャストへの出演やメディア掲載のないCEOを特定します。自社のサービスを特に必要としている見込み客へ、集中的にアプローチできます。
料金
- 料金： このEnrichmentは従量課金です。
- 例： 1,000社が特定のサービスを提供しているか確認するカスタムリサーチでは、難易度に応じて3,000～10,000クレジット程度かかります。
まとめ：手作業に時間を使うのはやめましょう
手作業によるデータエンリッチメントは、ビジネスの足かせになります。適切なツールを使えば、データを一括で補完し、本来取り組みたい仕事に時間を使えるようになります。
基礎となる企業ドメインの検索からカスタムAIリサーチまで、今回ご紹介した5つの手法は、いずれもDatablistを使って数分で実行できるよう設計されています。
要点は一つです。データエンリッチメントの自動化は、もはや贅沢ではなく必須です。
データエンリッチメントに関するよくある質問（FAQ）
ChatGPTでデータエンリッチメントはできますか？
はい、ChatGPTは一部のデータエンリッチメントに利用できます。ただし、ChatGPTは会話型チャットボットであり、データ処理に特化したツールではありません。「ハルシネーション」によって、誤った情報を提示する可能性もあります。精度と処理規模が重要な一括エンリッチメントには、Datablistのような専用ツールのほうが信頼性の高い選択肢です。
ROIが最も高いエンリッチメントは何ですか？
最も高い投資対効果を得やすいのは、ほぼ常に基礎データのエンリッチメントです。企業ドメイン、見込み客のメール、LinkedInプロフィールを取得すれば、さまざまな追加エンリッチメントを実行できるようになります。高度なパーソナライズや効果的なOutboundの出発点になるため、ROIが最も高い施策といえます。
氏名と企業名からLinkedInプロフィールを一括検索する方法は？
最も効果的なのは、DatablistのようなLinkedInプロフィール一括検索ツールを使う方法です。名、姓、企業名（可能であれば企業ドメイン）の列を含むリストをアップロードします。ツールがリストを処理し、該当するLinkedInプロフィールのURLを返すため、1人ずつ手作業で検索する必要がありません。
Waterfall Enrichmentとは何ですか？
Waterfall Enrichmentとは、複数のデータプロバイダーへ順番に問い合わせる手法です。最初のプロバイダーが目的のデータ（メールアドレスなど）を見つけられなければ、システムが自動的に2社目、続いて3社目へ問い合わせます。この連鎖的なアプローチにより、データが見つかる可能性を最大限に高められます。
AIデータエンリッチメントの精度はどの程度ですか？
明確なpromptと十分なコンテキストを与えれば、AIによるエンリッチメントは高い精度を実現できます。人的ミスを排除できるため、大規模なデータセットでは手作業より正確になる場合も少なくありません。重要なのは、AIが根拠を持って判断できるだけのコンテキストを提供することです。
これらのエンリッチメントにコーディングは必要ですか？
いいえ、まったく必要ありません。Datablistのようなツールは、no-codeプラットフォームとして設計されています。この記事でご紹介した方法は、すべて使いやすいスプレッドシート形式の画面から実行できます。ファイルをアップロードし、メニューからEnrichmentを選択するだけで、コードを1行も書かずに結果を取得できます。