こんにちは、DX攻略部のヘナトンです。
毎日、営業チームに届く大量のリード。上から順に電話をかけても、空振りに終わる。そんな光景、あなたの会社でも当たり前になっていませんか？
2026年、データ活用が進んだ組織では「誰に先にアプローチするか」を人間が悩むことはなくなりました。
SalesforceのAI「Einstein（アインシュタイン）リードスコアリング」を活用すれば、過去の成功パターンから「今、最も受注に近いリード」を自動で判別。営業のリソースを、勝てる商談に集中させられます。
Sales Cloud EinsteinとはSalesforceが提供する特に営業チームを支援するために開発されたAI（人工知能）プラットフォームです。
Sales Cloud Einsteinの概要に関してはこちらの記事で解説しておりますのでご参照ください。
こんにちは、DX攻略部のヘナトンです。
Salesforceは、ビジネス向けクラウドサービスのリーディングプロバイダーとして知られており、Sales Cloud Einsteinはその中でも特に営業チームを支援するために開発されたAI[…]
Sales Cloud Einsteinには様々な機能がございますが、EinsteinリードスコアリングはAI（人工知能）機能を活用して、リード（見込み顧客）の質を評価し、優先順位付けを行う機能です。
これにより、営業チームは効率的にリソースを活用し、高い優先度を持つリードに重点を置けます。
DX攻略部では、『Salesforce支援サービス』というサービスも提供しておりますので、こちらについて興味を持った方は、ぜひご相談ください。
リードスコアリングの仕組み
リードスコアリングとは、一言で言えば「見込み顧客に点数をつける仕組み」です。
しかし、2026年現在のEinsteinは単なる点数計算機ではありません。
Salesforce内のあらゆるデータをリアルタイムで分析し、人間では気づけない「受注の予兆」を捉えます。
営業プロセスのボトルネックを解消するAIの役割
従来のスコアリングは、人間が「この行動は5点」と重み付けを決めていました。
しかし、これでは市場の変化に追いつけません
Einsteinは機械学習を使い、何が受注に直結したかを自ら学びます。
まずは、その精度の源泉となる「データ収集」の4つの要素を見ていきましょう。
- データ収集
- 機械学習
- リードのスコアリング（評価）
- 優先順位付け
①データ収集
Salesforce Sales Cloudは、様々なデータソースからリードに関する情報を収集します。
以前は「役職」や「業種」といった静的な情報が重視されましたが、現在は「いつ、どの資料を読んだか」という動的な行動データがスコアの鍵を握ります。
- 属性情報
- 行動履歴
- 取引履歴
属性情報
顧客の属性情報とは地域や業界、職種などでどのようなお客様かという情報を収集します。
行動履歴
顧客の行動履歴とはWebサイトの訪問履歴やメールのクリック履歴、フォームの記入内容などで、お客様が当社に対してどのようなアクションを取ったかなどの情報を収集します。
取引履歴
顧客との取引履歴とは当社の担当者とお客様が過去にどのようなコンタクトを取ったかを示します。
例えば、電話やWebミーティング、対面でのミーティングなどの議事録（いつどこで何を会話したか）や、実際に取引したことがあればその取引内容です。
十分な取引開始リードデータがない場合（具体的には過去200日間で1000件のリードが作成され120件のリードが取引開始されていること）、グローバルモデルを採用します。
グローバルモデルとはSalesforceを使用している多様な組織からデータを収集します。
Salesforceを使うと勝手にデータが抜かれている!!??と思った方は心配しないでください。
このグローバルモデルにおけるデータとは固有名詞は使用せず匿名データであるので機密情報が安易に流出するわけではありません。
②機械学習
Einsteinの強みは、一度設定すれば勝手に賢くなる点にあります。
収集したデータを元に、Salesforce Einstein の機械学習アルゴリズムがリードのパターンと特性を学習します。
例えば、「資本金1億円以上の製造業で、かつ3日以内に価格表をDLしたリードは受注率が80%高い」といった相関関係を自動で発見します。
2026年現在は、非構造化データ（商談の議事録やメール本文）のニュアンスまで汲み取れるようになり、予測精度は飛躍的に向上しました。
この学習により、高い確率で購入意欲のあるリードや、関心の低いリードを識別することができます。
③リードのスコアリング（評価）
学習済みの機械学習モデルに基づいて、各リードに対してスコアが付与されます。
スコアは通常、0から100の範囲で表され、高いスコアほど質の高いリードを意味します。
スコアはリードの属性や行動に応じて変動します。
リードスコアリングを使用するとリードオブジェクトにリードスコア項目が作成され、Einsteinスコアコンポーネントに表示されます。
Einsteinは「なぜこのスコアなのか」の理由も併せて表示します。
このEinsteinスコアコンポーネントではスコアを付けた大きな要因となる項目も表示されるので、なぜこのリードはスコアが高いのか、なぜこのリードはスコアが低いのかも知れるのです。。
リードリストビューにリードスコア項目を追加することでリードの評価を一覧で見ることも可能です。（参照のみ）
④優先順位付け
スコアが付与されたリードは、営業チームによって優先順位付けされます。
ここが2026年の最も面白い部分です。
以前はスコアを見て人間が電話をかけていましたが、今は違います。
例えば「スコア90点以上のリード」に対しては、AIエージェント（Agentforce）が最適なタイミングでパーソナライズされたメールを送信したり、インサイドセールスの画面に「今すぐ電話すべき」と通知を出したりします。
スコアは「見るもの」から「次のアクションを自動起動させるスイッチ」へと変わっています。
高いスコアを持つリードは、より高い関心度と購買意欲を示す可能性が高いため、積極的にフォローアップされます。
一方、低いスコアを持つリードは、マーケティング活動や追加の情報提供を通じて関心を引き上げるようにアプローチされるイメージです。
こんにちは、DX攻略部のラムネです。 ついにData360（旧：Data Cloud）がSnowflakeのサポートを開始しました！！ 正直こちら個人的にとても嬉しいニュースでして、Data360（旧：Data Cloud）（D[…]
まとめ
「Einsteinリードスコアリング」は、AIを営業現場に定着させるための最も手離れが良い、かつ効果が見えやすい機能です。
このことで、営業チームがリードを追跡する際の効率性を向上させられます。
高いスコアのリードに焦点を当てることで、成約率を向上させる可能性が高まります。
また、機械学習を活用してリードスコアリングを行うことで、より正確な予測と洞察が得られるため、顧客との関係構築に役立ちます。
こうしてEinstein（AI）を使って、数あるリード（見込み顧客）に効率的にアプローチをかけることで売上Upや費用Downが見込めるのです！
2026年、データは持っているだけでは価値を生みません。AIに磨かせ、営業の武器に変える。その第一歩として、まずは自社のSalesforceにあるデータをスコアリングにかけてみることから始めてみませんか？
DX攻略部のSalesforce支援サービスでは、初期導入から開発・カスタマイズ、運用、教育まで一気通貫で対応しています。
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「まずは相談だけ」でも歓迎していますので、Salesforceの活用に課題を感じている方はぜひ詳細をご確認ください。
