課題：なぜ新規テレアポは「かけても成果が出ない」のか？
新規開拓のテレアポに取り組む多くの企業が、同じ壁に突き当たります。大量に架電しているのに、担当者にすら届かず、工数だけが消えていくという壁です。パーソル総合研究所や中小企業庁が指摘するとおり人手不足は構造的で、限られた営業人材の時間をどこに使うかが成果を左右します。
私たちRabona AIが実際に行った新規架電キャンペーン（n=239）の結果を見ると、現実がはっきり数字に表れています。
出典: Rabona AI 社内データ（データXキャンペーン / 2026年6月 / n=239）。会話完了165件・平均通話61秒。
- 239件架電しても、受付NGが135件（約56%）。担当者にたどり着く前に止まる
- 自動音声・留守電・不在などの非接続が74件（約31%）。かけても誰も出ない
- 担当者が不在で「再コール対象」になるものが72件。何度もかけ直す手間が発生する
- これを人がやると、1件1分でも精神的な消耗が大きく、架電できる量に限界がある
原因：工数が消える本当の理由はどこにあるか？
「アポが取れない」のは、必ずしもトークが悪いからではありません。本当の原因は、成果につながらない架電に、人の時間が大量に使われていることにあります。
受付の壁・不在・再コールに、人の工数が吸われている
上のデータでいえば、239件のうち約9割（受付NG135件＋非接続74件）は、そもそも担当者と話せていません。つまり、かけた工数の大半が「担当に届かない電話」に消えています。さらに、担当者不在の72件は再コールが必要で、タイミングを変えて何度もかけ直す作業が積み上がります。
「やってみないと分からない」リストを、人が全部かけている
新規リストは、かけてみるまで「出るか・担当に繋がるか・興味があるか」が分かりません。その当たり外れの大きい全件を、貴重な営業人材が1件ずつかけていること自体が、工数を消費する構造的な原因です。受注に近い商談対応ではなく、ふるい分けの作業に時間が取られてしまいます。反響への初動が遅れるほど商談化率が下がることはリードレスポンスの研究でも知られており、人の時間は「見込みの高い相手にいかに速く向けるか」が重要です。
解決策：AIが一次架電を肩代わりすると何が変わるか？
解決の方向はシンプルです。当たり外れの大きい一次架電をAIに任せ、人は仕分け済みの有望リストだけに集中する。これだけで、工数の使い方が根本から変わります。
AIが大量架電し、会話結果を自動で仕分ける
AIがリストに架電し、トークスクリプトに沿って「ご担当者さまはいらっしゃいますか」と確認。結果を受付NG・担当NG・再コール・担当名獲得・仮アポなどのラベルに自動で仕分けます。今回のキャンペーンでは、239件の架電をAIが約3.6時間で完了し、全通話を文字起こし・要約・ラベリングまで自動で行いました。
リソースの状況で、2つの使い方を選べる
成果につなげる運用は、営業リソースの有無で2通りあります。どちらが正解ということはなく、自社の体制に合わせて選べます。
| 観点 | 仮アポ・スクリーニング型 | その場転送型 |
|---|---|---|
| 向くケース | 営業リソースが少ない／工数をかけたくない | 営業リソースがあり、待機・即対応できる |
| やり方 | AIが一次架電→有望リストに絞る→人が後追い | 興味が出た瞬間にAIが営業へ即時転送 |
| メリット | 架電工数を大幅圧縮／営業量を増やせる／仕分け済みリストが資産に | 最も熱い瞬間に商談化／取りこぼしが少ない |
| デメリット | 仮アポ時と後日架電時で温度差が出て、話を聞いてもらえないことがある | 営業を待機させる／作業を中断させる可能性 |
| 緩和策 | 興味度ラベルで優先度付け＋できる限り早く後追い・再コール | 転送ルール・待機シフトを設計し、通知連携で中断を最小化 |
Rabona AIは、即時架電・自動ラベル判定・通知連携・その場転送をひととおり備えているため、どちらのモデルにも対応でき、組み合わせも可能です。さらにフォーム送信などの反響には最も熱いタイミングで即時架電するため、接続率を高めてヒアリング・取り次ぎまで自動でつなげられます。
実データで見る、一次架電のリアルな内訳は？
誇張のない数字でお見せします。以下は前述キャンペーン（n=239）の架電結果の内訳です。
| 架電結果 | 件数 | 割合 | 人が追うべきか |
|---|---|---|---|
| 総架電数 | 239件 | 100% | - |
| 会話完了（人と会話できた） | 165件 | 69% | - |
| 受付NG（門前払い） | 135件 | 56% | 追わない |
| 担当NG | 12件 | 5% | 追わない |
| 再コール対象（担当不在など） | 72件 | 30% | AIが再コール／人がフォロー |
| 非接続（自動音声・留守電・不在） | 74件 | 31% | 追わない（自動リトライ） |
| 担当名獲得・仮アポ獲得 | 各2件 | - | すぐ人が追う |
出典: Rabona AI 社内データ（データXキャンペーン / 2026年6月 / n=239）。ラベルは複数付与されるため合計は100%になりません。
このキャンペーンは受付の壁が厚いリストで、担当者まで到達した件数は限られ、仮アポ獲得も2件でした。AIテレアポは「魔法のように大量のアポを取る」ものではありません。本当の価値は、担当に届かない大量の架電（受付NG・非接続）を肩代わりし、人を再コール対象や前向きなリストに集中させ、すべてをデータに残すことにあります。リストの質やトーク設計を磨けば、担当到達率と仮アポ率はさらに改善できます。
よくある質問
Q. AIテレアポを入れると、すぐにアポは増えますか？
アポ数は、リストの質・トークスクリプト・業界によって変わります。AIテレアポの最初の効果は「アポの大量獲得」ではなく、受付NGや非接続といった成果につながらない架電を肩代わりし、人の工数を有望リストに集中させることにあります。仕分け済みのデータが蓄積されるため、運用を重ねるほど担当到達率やアポ率の改善につなげられます。
Q. 営業の人数が少なくても効果はありますか？
はい。むしろ少人数のチームほど効果が出やすい領域です。AIが一次架電で受付NG・非接続・再コールを捌き、人は再コール対象や前向きなリストだけに集中できます。これまで全件を人がかけていた工数を大幅に圧縮でき、空いた時間を商談対応に回せます。
Q. 興味のある相手に、その場で営業へつなげますか？
はい。営業リソースがある場合は、「興味がある」「聞いてみたい」という反応が出た瞬間に、AIが営業担当へ電話を即時転送できます。最も熱いタイミングで人が引き継ぐため、その場で商談機会を生み出せます。営業を待機させる体制が難しい場合は、仮アポ・スクリーニング型で後追いする運用が適しています。
「かけても成果が出ない」を、データで変える
貴社のリストや営業体制に合わせて、仮アポ型・転送型のどちらが向くかを含めてご提案します。実際のAIの会話品質も、デモでご確認いただけます。
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