Retell AIでリード選別を自動化するAI SDRの構築方法(ガイド)

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今日の競争が激しい営業環境では、成約できるか時間を無駄にするかの違いは、しばしばリード選別にかかっています。もし24時間365日稼働し、決して休憩を取らず、あなたの正確な基準に基づいて一貫してリードを選別するAI搭載SDRを導入できるとしたらどうでしょうか?

この包括的なガイドでは、Retell AIを使ってAI営業開発担当者(AI SDR)を構築し、リード選別の自動化プロセスを変革する方法を学びます。SaaS、専門サービス、B2B/B2C営業のいずれの分野であっても、このガイドは見込み客を選別し、有望なリードをチームへシームレスに引き継ぐ、スケーラブルでインテリジェントな音声エージェントの作成に役立ちます。

Retell AIでAI SDRを構築する理由

従来のSDRワークフローは、スケールしにくい反復的な手動発信によって予算を圧迫し、チームに負担をかけます。Retell AIは、スケーラブルで信頼性が高く、コスト効率に優れたリード選別の自動化によって、このプロセスを変革します。Retell AIをAI SDRに活用することで、チームは次のことが可能になります。

  • 人員を増やさずにアウトリーチを拡大:人間のSDRが通常こなす30~50件の発信に対し、1日に数百件の会話を処理できます。
  • 正確な基準を用いて、パイプライン全体でリード選別を標準化します。
  • コンタクトまでのスピードを加速し、リードが最も関心を持っている数分以内に接触します。
  • 構造化されたCRMデータを自動的に取得し、手作業による入力をなくします。
  • 運用コストを削減し、成約活動への再投資を可能にします。

Retell AIのSDR自動化を利用しているチームは、コンタクト率が3.5倍、コンバージョン率が30%向上し、最大62%のコスト削減を報告しており、AI SDRを戦略的な営業の増幅装置へと変えています。

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構築するもの

このガイドを終える頃には、次のことができるAI SDRを手に入れることができます。

あなたのAI SDRは、選別済みの案件を一貫して営業パイプラインに供給する、高い効果を発揮するツールになります。

前提条件

Retell AIでAI SDRを構築・デプロイするには、次のものが必要です。

  • Retell AIアカウント(retellai.com)。
  • 明確に定義されたリード選別基準。
  • 連携のためのCRMおよび電話システムへのアクセス。
  • アウトバウンドテスト用にセグメント化されたリードリスト。

リードを選別するAI SDRの構築ステップバイステップガイド

ステップ1:Retell AIワークスペースを設定する

1. Retell AIでアカウントを作成します。

2. ワークスペースに移動し、効率的なSDRワークフローのために「Single Prompt Agent」を選択します。

3. 音声エージェントを作成します

  • 「Agents」> Create New Agent へ移動します。
  • 「Voice Agent」を選択します。
  • 「Single Prompt Agent」を選択します
Single Prompt Agentの選択

ステップ2:コア機能を設定する

1. ウェルカムメッセージを設定する:

このユースケースでは、ウェルカムメッセージを「User Initiates: AI remains silent until users speak first.(ユーザー起動:ユーザーが最初に話すまでAIは沈黙を保つ)」に設定しておくのが最適です。

2. 2つの必須機能を追加する

End Call:条件に合わないリードとの会話を終了するために使用します。

Function Selector

Call Transfer(通話転送)

  • 「Type」でWarm Transferを選択します‍
  • 「Transfer behavior settings」で、ウォームトランスファーの条件(保留音、人間検出タイムアウト、ウィスパーメッセージ)を正確な仕様に設定してください
  • ウォームトランスファーで最良の結果を得るには、ライブエージェントが有望なリードを成約する準備が整うよう、次のような引き継ぎメッセージを含めてください:「エージェントに挨拶し、選別済みリードの情報を要約する。」
ウォームトランスファー通話機能の選択
テストには静的転送から始め、選別済みリードを専門部署やチームへ転送する高度な用途には動的ルーティングが利用できます。

3. Voicemail Detection(留守番電話検出)

  • Voicemail Detectionを有効にすると、留守番電話の場合にエージェントがそれを認識し、適切に対応できます。
  • Call Settings > Voicemail Detection をオンに切り替えます
留守番電話検出の選択

ステップ3:AI SDRのプロンプトを作成する

1. まずSDRの役割とタスクを定義します。次を例として使用してください。

# ROLE
あなたは[COMPANY]を代表して電話をかける、フレンドリーでプロフェッショナルなAI営業開発担当者です。あなたの役割は、リードと対話し、選別のための質問をし、重要な情報を収集し、ライブ営業エージェントに引き継ぐべきかどうかを判断することです。強引な売り込みや成約は行いません。あなたの仕事は選別とルーティングです。

# TASK
あなたのタスクは、見込みリードに電話をかけ、いくつかの短い選別質問をし、次に進む基準を満たしているかを判断することです。親切で簡潔、そして会話的に聞こえるようにしてください。相手が条件に合わない場合は、丁寧に通話を終了してください。

エージェントが通話を開始し、通話を終了し、選別質問へ進む方法を次のように定義します。

各通話は次のように話し始めます:
「こんにちは![Company Name]よりお電話しております。[target audience]の皆様にご連絡し、ニーズについて詳しくお伺いして、お役に立てるかどうかを確認しております。いくつか簡単な質問をさせていただいてもよろしいでしょうか?」

ユーザーが断った場合は次のように言います:
「かしこまりました、お時間をいただきありがとうございました。良い一日をお過ごしください!」
→ 「end_call」関数を使用します。

同意した場合は、次を尋ねます:
[選別質問]

選別質問各質問後に取るべきアクションを導入します。

明確な決定ロジックを使用します。

  • [XYZ]の場合、次の質問をします。
  • [選別基準を満たす]場合、発信者にライブエージェントへ転送する旨を伝え、「transfer_call」関数を使用します。
  • [選別基準を満たさない]場合、発信者に丁寧にお礼を述べ、「end_call」関数を使用します。

例:

リード選別

同意した場合は、次を尋ねます:
1. [質問]
- リードが「はい」と答えたら、次の質問へ進みます。
- リードが「いいえ」と答えたら、丁寧にお礼を述べ「end_call」関数を使用します。

選別済みリードの転送

3. [質問]
リードが[選別基準を満たす]場合、次のように言います:
「素晴らしいですね!お話しいただいた内容に基づき、次のステップについてご相談いただくため、専門スタッフに直接おつなぎしたいと思います。それでは今おつなぎいたします。」
→ その後、次を使用します:transfer_call

どう進めるべきか分からない場合は、次のシンプルなフレームワークに従い、テストを通じて具体的なユースケースに反映させて改善していきましょう。次を尋ねます。

  • 解決したい具体的な課題は何ですか?
  • いつソリューションの導入をお考えですか?
  • このプロジェクトの予算範囲はどのくらいですか?
  • あなたが主要な意思決定者になりますか?

ステップ4:AI SDRをテストする

  • Retellの音声テスト環境を使用して、リード選別の会話フローをテストし最適化します。
  • Retell独自のテストスイートで、通話全体、転送、フォールバック機能、成功基準をさらにテストします。
  • 通話シミュレーションの結果に基づいて、プロンプト、通話設定、関数などを改良します。

ステップ5:連携とデプロイ

  • n8nZapierMake.comなどのツールをwebhookで使用してCRMと連携し、リードデータを入力・抽出します。
  • 電話システム(RetellのネイティブテレフォニーまたはBYOC)に接続します。
  • 高度なルーティングのためにカスタムSIPヘッダーを設定します。
  • Retellのダッシュボードを使用して分析をモニターします。

業界別のAI SDR選別プロンプト

Retell AI SDRを使用する中核的な利点の1つは、選別ロジックとメッセージングを、対象業界の言語や購買トリガーに合わせて調整できることです。医療、金融、不動産、SaaSのいずれの分野でリードを選別する場合でも、AI SDRのプロンプトをカスタマイズすることで、エージェントが適切な質問をし、大規模かつリアルタイムに実行可能な洞察を取得できるようになります。

以下は、Retell AIのノーコードビルダーまたはAPIワークフローを使って応用できる、業界別のプロンプトテンプレートの例です。

医療

ユースケース:患者の受付、サービス適格性、または保険確認のための事前選別。

プロンプト例:

「あなたは、医療グループが電話で新規患者を事前選別するのを支援する、共感力のある患者受付アシスタントです。患者に来院理由、加入している保険提供者、そして以前に来院したことがあるかを尋ねてください。あれば、内部の患者IDと照合し、提供者ネットワークの適格性を確認します。」

取得する変数:

  • 保険提供者
  • 予約タイプ(相談、フォローアップ、緊急対応)
  • 過去の来院履歴

金融サービス

ユースケース:ローンまたはクレジットの事前審査、または投資リードのトリアージ。

プロンプト例:

「あなたは融資会社の金融アシスタントです。発信者に推定年収、雇用状況、現在の債務状況を尋ねてください。回答に基づいて事前審査の適格性を判断し、$50Kを超える金額に言及したリードにフラグを立ててください。」

取得する変数:

  • 年収(数値)
  • 雇用形態(W-2、1099、自営業)
  • クレジットニーズまたは投資への関心

不動産

ユースケース:買主または売主の選別、内見の準備状況、または融資状況。

プロンプト例:

「あなたは不動産会社のアシスタントです。あなたの仕事は、発信者が購入、売却、賃貸のいずれを検討しているかを確認することです。対象エリア、予算範囲、そして融資の事前承認を受けているかを尋ねてください。選別済みの買主または売主をCRMへエスカレーションします。」

取得する変数:

  • 意向(購入、売却、賃貸)
  • 予算範囲
  • 融資/事前承認の状況

B2B SaaS

ユースケース:製品デモ、トライアル、またはリードスコアリングのためのICPフィルタリング。

プロンプト例:

「あなたはSaaSプラットフォームのアウトバウンドSDRです。会社が現在どのCRMやツールを使用しているか、営業チームの規模、そして最大の営業ワークフローの課題を尋ねてください。営業担当者が20名を超える企業、またはSalesforceを使用している企業のリードを選別します。」

取得する変数:

  • CRMまたは技術スタック
  • チーム規模
  • 報告された課題

Eコマース/DTCブランド

ユースケース:小売業者/加盟店のオンボーディング、ベンダー選別、または卸売販売。

プロンプト例:

「あなたは美容ブランドの卸売アカウントスペシャリストです。発信者に小売業者かどうか、現在何点のSKUを在庫しているか、そして以前に当社のブランドを取り扱ったことがあるかを尋ねてください。店舗タイプ(例:ブティック、オンライン専門)を取得し、100個を超える発注を希望する買主にフラグを立ててください。」

取得する変数:

  • 店舗タイプ
  • SKU数量
  • 過去のベンダー関係

Retell AIでプロンプトをさらにカスタマイズ

RetellのAI SDRビルダーでは、次のことができます。

  • キャンペーンやリードタイプごとにプロンプトのバリエーションを割り当てる
  • CRMやフォーム入力を通じて動的フィールド(例:会社名、地域)を挿入する
  • キーワード、ブール論理、または数値範囲に基づいて応答をルーティングする
  • 通話後分析APIを使用して、パイプライン内の選別済みリードに自動的にフラグを立てる
これらの業界別アウトバウンド営業チームがすべて、Retell AI SDRで年間900時間以上を節約している方法について詳しくご覧ください →

トラブルシューティング

Retell AIはAI SDRのデプロイをシームレスにしますが、ベストプラクティスで簡単に対処できる課題に遭遇することがあります。

問題:AI SDRの声がロボットのように聞こえる。

  • 会話的で人間のように自然な言い回しでプロンプトを改良します。
  • 自然な流れのためにバックチャネリングと適切なポーズ設定を有効にします。

問題:リードの転送が正しく行われない。

  • 選別基準を見直し、論理条件が理想的な顧客プロファイルと一致していることを確認します。
  • Retellのテストスイートを使用してエッジケースをシミュレートし、プロンプトのロジックを調整します。

問題:通話中の離脱率が高い。

  • 最初の挨拶をシンプルにして、明確な価値を素早く伝えます。
  • リードにより早く関与するため、通話のタイミングと導入を最適化します。

問題:データがCRMに同期されない。

  • webhookの設定と構造化されたJSONフォーマットを確認します。
  • Retellの通話後分析ログを使用して、データ取得を確認し不一致をトラブルシューティングします。

問題:リード選別の精度が低い。

  • 通話の文字起こしを確認し、AIが応答を誤解している箇所を特定します。
  • 明確化のためのフォローアップや、言い換えた選別質問でプロンプトを調整します。

問題:AIが反論に効果的に対処できない。

  • 丁寧で説得力のある応答に関する明確なガイダンスとともに、反論対応の例をプロンプトに追加します。

Retellの分析ダッシュボードを定期的にモニターすることで、問題を素早く発見・解決し、AI SDRがそのパフォーマンスを継続的に改善できるようになります。

実世界のパフォーマンスベンチマーク

Retell AIをAI SDRによるリード選別の自動化に使用した際に期待できる内容は次のとおりです。

  • レイテンシ(遅延):約500ms、不自然な沈黙のない自然な会話のペースを提供します。
  • 稼働率:99.99%の可用性で、一貫したリードエンゲージメントを保証します。
  • 選別率:AI SDRは、基準に応じて通常75~90%の選別判断成功率を達成します。
  • コスト効率:Retell AI SDRが処理する通話は1分あたり最低$0.05で、人間のSDRによる1件$6~$12と比較できます。
  • 選別までのスピード:リードは、手動のSDRプロセスで一般的な3~5日ではなく、数分から数時間以内に選別できます。
  • 封じ込め率:通話の80~90%が、人間の介入を必要とせずにAIによって完全に処理されます。
  • リードコンバージョンの向上:組織は、コンタクトまでのスピードを加速することで、コンバージョン率が最大30%改善したと報告しています。
  • 運用の節約:チームはこれまで反復作業に費やしていた時間の40%を節約し、人間の担当者を価値の高い成約活動に再集中させています。

Retell AIをリード選別の自動化に使用することで、営業チームは、高品質なカスタマーエクスペリエンス(顧客体験)を維持しながら、選別済みでコンバージョン準備が整ったリードを一貫してパイプラインに供給する、スケーラブルでインテリジェントな拡張機能を手に入れることができます。

TripleTenがRetell AIを活用し、NPSを維持しながらリードから入学へのコンバージョンを18%増加させた方法をご覧ください →

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ROI結果

2,000

Total Human Agent Cost

$5,000
/month

AI Agent Cost

$3,000
/month

Estimated Savings

$2,000
/month

AI SDRのさらなるユースケース

AI SDRがインバウンドリードの選別に成功したら、リード選別の自動化パイプラインでその役割を次のように拡大することを検討してください。

  • アウトバウンドキャンペーン:一括アウトバウンド選別通話を実行し、すべてのリードに素早く一貫して接触します。
  • 予約スケジューリング:Cal.comやGoogle Calendarと連携し、リードが選別されたらAI SDRが自動的にデモや通話を予約できるようにします。
  • SMSフォローアップ:AI SDRを自動テキスト送信と組み合わせて、予約を確認したり追加の選別データを収集したりします。
  • リードスコアリング:ニュアンスのある会話の洞察を取得し、CRM向けにリードを動的にスコアリングして、担当者が最も可能性の高い案件を優先できるようにします。
  • 意向およびセンチメント分析:高い意向や不満を示すリードを特定し、積極的なフォローアップを可能にします。
  • 競合インテリジェンス:パイプラインインテリジェンスのために、競合他社への言及を取得するようAI SDRをトレーニングします。
  • 通話後分析の自動化:反論、購買意向、選別結果に基づいて通話を自動的にタグ付けし、営業戦略を改良します。

これらのユースケースは、Retell AIをあなたの収益スタックの中核要素として位置づけ、すべてのリードとのやり取りからROIを最大化しながら、より速く優れた意思決定のための実行可能で構造化されたデータをチームに提供します。

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