SaaS業界をリードするSaaStrが、6ヶ月のAI GTM（Go-to-Market：市場開拓戦略） 導入で劇的な成果を上げました。アウトバウンドで2万件のメッセージ送信と7%の応答率、インバウンドで100万ドル（約1.5億円） の売上貢献を達成しました。本記事では、Chief AI Officer Ameliaと創業者Jason Lemkinが語る20のAIエージェント運用の全貌を解説します。

元動画: SaaStr AI GTM Podcast（約60分）

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この記事でわかること

1. AI GTMの現実的な成果: 6ヶ月で達成した具体的なメトリクスと数値
2. 3大ツールの使い分け: Artisan、Qualified、Agent Forceの実践活用法
3. 投資対効果の全貌: 年間5-8万ドルの予算配分とROI

基本情報

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SaaStrとは？AI GTMの最前線を走る実験組織

SaaStr概要とポジション

SaaStrは、世界最大級のSaaS企業コミュニティを運営し、年次カンファレンスに1万人以上を集める業界のリーダーです。創業者Jason Lemkinは、著名なVCでもあり、SaaS業界のベストプラクティスを発信し続けています。

Amelia（Chief AI Officer）とJason Lemkinの役割

**Amelia（Millie）**は、SaaStrのChief AI Officerとして、20のAIエージェントの導入・運用を統括しています。彼女の役割は、Artisan（アウトバウンド）、Qualified（インバウンド）、Salesforce Agent Force（データ活用）など複数のAIツールを実際に運用し、データとメトリクスを分析することです。

Jason Lemkinは、AI導入の戦略的な意思決定、ベンダー選定、予算配分、そしてAI時代のベストプラクティスを語る役割を担います。

なぜSaaStrのAI実践が注目されるのか

SaaStrは、「実験的な組織」として、最新のAIツールを積極的に導入し、成功と失敗の両方を包み隠さず共有しています。ハイプではなく、データドリブンなアプローチで、何が機能し、何が機能しないかを明確にする点が高く評価されています。

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AI GTM 6ヶ月の全体サマリー - 数字で見る成果

SaaStrは2024年5月から11月の6ヶ月間で、約20のAIエージェントを導入し、以下の成果を達成しました。

アウトバウンドの実績

• 約2万件のメッセージ送信
• 7%の応答率（業界平均の約2倍）
• 4%のポジティブ応答率

これは、人間のSDR（Sales Development Representative：営業開発担当） の10倍以上のスケールに相当します。

インバウンドの実績

• 3.5ヶ月で100万ドル（約1.5億円）の売上貢献
• 約100件の商談創出
• 10月単月で成約の70%がAI経由

Qualified（インバウンドAI） は、わずか3.5ヶ月で100万ドル（約1.5億円）の売上に貢献しました。10月の成約の70%がAI経由という驚異的な成果を記録しています。

イベントチケット売上への貢献

• ロンドンイベントのチケット売上の20%がAI経由

Artisan とQualified の2つのエージェントを合わせて、次回のロンドンイベントのチケット売上の20%を占める見込みです。

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【最重要】AIはベストプラクティスをスケールするもの

"An agent can't today figure out make something that isn't working work. But if you know what's working and then this is important, you train the agent with it. Then you get 24/7 infinite firepower backing up your best practices."

「現在のエージェントは、機能していないものを機能させることはできません。しかし、何が機能しているかを理解し、そしてこれが重要ですが、それでエージェントをトレーニングすれば、ベストプラクティスを支える24時間365日の無限の火力を得られます。」

— Jason Lemkin, SaaStr Founder

AIに対する最大の誤解

多くの企業がAI導入に失敗する理由は、「AIが魔法のように問題を解決してくれる」と期待するためです。Jason Lemkinが強調するように、AIは機能していないプロセスを改善することはできません。

A級人材のベストプラクティスをAIでスケール

AIの本質は、既に機能しているプロセスを24時間365日、無限にスケールさせること です。

例えば、優秀なSDRが成功しているメール文面や対話パターンをAIに学習させます。そのベストプラクティスを何千、何万回も再現できます。

「何も機能していない状態」でAIを導入しても無駄

アウトバウンドメールの応答率が0%、SDRが何も成約できていない状態でAIを導入しても、結果は変わりません。

まず、人間が小さな成功を生み出す ことが重要です。その成功パターンをAIに学習させます。

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Artisan（アウトバウンドAI SDR）- 2万件送信・7%応答率の内訳

Artisanの基本機能と位置づけ

Artisan は、アウトバウンドメール送信を自動化するAI SDRツール です。

SaaStrでは、5つの異なるユースケースごとにAIエージェントをトレーニングしています：

• ラプススポンサー
• 現在のスポンサー
• 過去の参加者
• メール開封者
• コールドアウトバウンド

6ヶ月の実績詳細

• 月間3,000件送信（人間SDRの10倍）
• 5つの異なるユースケース別トレーニング
• チケット販売の自動化（ASP $1,000未満）

"Our outbound emails per rep across the board 6 months ago was anywhere between 75 to 285 at the high end. Now, our AI is doing 3,000 on its own per month in one platform."

「6ヶ月前の担当者あたりのアウトバウンドメール数は、75通から最大285通でした。現在、私たちのAIは1つのプラットフォームだけで月間3,000通を送信しています。」

— Amelia, SaaStr Chief AI Officer

成功のための重要要素

1. 2〜3週間のウォームアップ期間: 送信量を段階的に増やします。メール配信可能性を最適化するためです。
2. プロモーションタブではなく受信トレイへの配信: Gmailのプロモーションタブに振り分けられると応答率が激減します。
3. 高価値コンタクトは人間確認のドラフトモード: 重要な見込み客にはAIがドラフトを作成します。人間が最終確認してから送信します。

人間SDRとの比較

人間のSDRが月間75〜285通を送信します。これに対し、Artisan AIは月間3,000通を送信します。10倍以上のスケール に相当します。

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Qualified（インバウンドAI）- 3.5ヶ月で100万ドル売上の秘密

Qualifiedの基本機能と差別化ポイント

Qualified は、インバウンドリードを自動的に対話し、商談化するAIツールです。単なるミーティングブッカーではありません。コンテキスト収集エンジン として機能します。

3.5ヶ月で達成した劇的な成果

• 100万ドル（約1.5億円）の売上貢献（70%は10月のみ）
• 約100件の商談創出
• ディスカバリーコールが不要になるレベルのコンテキスト提供

"The inbound agent has been responsible for already a million dollars of revenue. 70% of our October close one came from the AI."

「インバウンドエージェントはすでに100万ドルの売上に貢献しています。10月の成約の70%がAI経由でした。」

— Amelia, SaaStr Chief AI Officer

コンテキスト収集エンジンとしての機能

Qualifiedは、以下の情報を統合し、営業チームに引き渡します：

1. 訪問履歴: 訪問者がどのページを閲覧したか
2. 閲覧ページの統合: どのコンテンツに興味を持ったか
3. 同社他メンバーの行動データ活用: 同じ企業の他の担当者の行動を統合
4. SaaStr全ウェブサイト（2000万語）+ YouTube学習: SaaStrの全コンテンツを学習

営業チームはディスカバリーコールを飛ばして、いきなり提案に入ることができます。

チケット販売の自動化

Qualifiedは、イベントチケットの割引コード配布、リマインドメール送信も自動化しています。ロンドンイベントでは、チケット売上の20%がAI経由になる見込みです。

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Salesforce Agent Force - 1,000件のゴーストリードを復活させた中間層戦略

Agent Forceの位置づけと強み

Salesforce Agent Force は、Salesforceデータを全て活用できる点が最大の強みです。

SaaStrでは、営業チームがフォローしなかった1,000件の「ゴースト化したリード」に対するアウトリーチに使用しています。

1ヶ月目の実績

• 1,000件の「ゴースト化したリード」へのアウトリーチ
• 72%の開封率
• 高い応答率

Salesforceデータ全活用の強み

Agent Forceは、Salesforceに蓄積された全てのデータを参照できます：

• 過去の商談履歴
• メモ
• 行動データ

中間層（営業チームがフォローしきれていないリード） に対する効果的なアウトリーチが可能になります。

制限事項と今後の可能性

Agent Forceには、月間3,000件の送信キャップがあります。Artisanの月間300,000件と比較すると大きな制限です。

しかし、Artisanで学んだトレーニング手法をコピー&ペーストで適用できる ため、導入はスムーズでした。

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AI導入の6つの重要な学び - 成功と失敗から得た知見

SaaStrがAI GTM導入で得た6つの重要な学びを紹介します。

学び1: プラットフォームが増えても楽にはならない

"It does require literally the majority I would say, of both mine and Jason's time to run all these agents and use them successfully. If we could run more agents they would fail if we didn't put in as much time."

「これらすべてのエージェントを成功裏に実行するには、文字通り私とJasonの時間の大半が必要です。もし同じだけの時間をかけなければ、より多くのエージェントを実行しても失敗するでしょう。」

— Amelia, SaaStr Chief AI Officer

多くの人が「AIを導入すれば楽になる」と期待します。しかし、現実は違います。

20のエージェントを運用するには、Chief AI OfficerとFounderの時間の大半 が必要です。

学び2: 即座のROI/人員削減は誤った期待

AI導入後、すぐに人員を削減したり、コストが下がることを期待してはいけません。

SaaStrでは、6ヶ月かけて初めて大きな成果が出始めました。

学び3: A級人材にAIを与えてChief AI Officerに育てる

"Take your best A players and inject AI and figure it out with them in the trenches. Then you become this S-tier team together with AI."

「最高のA級人材を選び、AIを注入し、彼らと一緒に現場で試行錯誤してください。そうすれば、AIと共にSランクチームになれます。」

— Amelia, SaaStr Chief AI Officer

Chief AI Officerがいない場合でも、AI時代のSランクチームを作ることができます。

最高のA級人材にAIツールを与え、現場で試行錯誤させる ことがポイントです。

学び4: 外部エージェンシーやコンサルは不要（自分で学ぶべし）

SaaStrは、外部のエージェンシーやコンサルタントを一切使っていません。自分たちで学び、試行錯誤することが、最も効果的です。

学び5: データガバナンスに囚われすぎない

多くの企業が「データガバナンス」を理由にAI導入を遅らせます。

SaaStrは「まず試して、問題があれば修正する」というアプローチを取っています。

学び6: 20エージェント到達は必須ではない

"20 is not the right amount for most people. I'm only adding one more tool for the rest of the year. I'm going deeper on our current tools."

「20というのは多くの人にとって適切な数ではありません。私は今年残りで1つだけツールを追加します。現在のツールをより深く使い込んでいます。」

— Amelia, SaaStr Chief AI Officer

Ameliaは、「20は万人向けではない」と強調しています。1〜数個のツールから始め、機能させてから追加するのがベストです。

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コスト・予算の現実 - 年間5〜8万ドル（約750万〜1,200万円）が相場

AI GTMツールの典型的な価格帯

AI GTMツールの典型的な価格帯は、年間6〜10万ドル（約900万〜1,500万円、オンボーディング含む） です。

これには、以下が含まれます：

• ツール費用
• オンボーディング
• トレーニング
• サポート

"I would budget 50 to 80 grand or more. And if you can't afford that, don't expect much today."

「年間5〜8万ドル以上を予算として見込むべきです。それが払えないなら、今日の時点では多くを期待しないでください。」

— Jason Lemkin, SaaStr Founder

低価格版が効果不足な理由

安価版（数百ドル/月）は2026年に登場予定ですが、現時点では以下の理由で効果が薄いです。

1. データ取り込み量が限定的: 学習データが不足し、精度が低い
2. トレーニングの深さが不足: カスタマイズの余地が少ない

予算確保の現実的な方法

Jason Lemkinは、自然減（Attrition：離職による人員減）で空いた予算をAIツールに振り替える ことを推奨しています。

"Don't fire anyone good to replace them with AI if you haven't learned anything. If someone's failing, if they can't close anything... maybe just replace that budget with AI. If your SDR can't do anything, you know, you can't do worse than zero."

「何も学んでいないのに、優秀な人材をAIに置き換えるために解雇しないでください。もし誰かが失敗していて、何も成約できないなら...その予算をAIに置き換えるだけです。SDRが何もできないなら、ゼロより悪くなることはありません。」

— Jason Lemkin, SaaStr Founder

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ベンダー選定のコツ - 2社比較がベスト、営業担当を避けてFTEと話せ

10社同時比較は失敗パターン

多くの企業が、10社のベンダーを同時に比較しようとします。これは時間の無駄 です。

Jason Lemkinは、2社程度のベイクオフ（比較検証）に絞る ことを推奨しています。

2社程度のベイクオフに絞るべき理由

2社に絞ることで、各ツールを深く理解できます。実際のトレーニングとオンボーディングに時間を割くことができます。

営業担当ではなくFTE/ソリューションアーキテクトと話す

"Don't waste your time with an idiot sales rep. Ask to talk to an FTE or a solution architect or an onboarding specialist."

「無能な営業担当で時間を無駄にしないでください。FTE、ソリューションアーキテクト、オンボーディングスペシャリストと話すよう依頼してください。」

— Jason Lemkin, SaaStr Founder

営業担当ではなく、FTE（Full-Time Equivalent：フルタイム従業員）やソリューションアーキテクト と直接話すことを推奨します。

技術的な詳細や実装の可能性を正確に把握できます。

ベンダーが需要過多で顧客を選別している現状

現在、AI GTMツールのベンダーは需要過多です。データ不足の顧客は断られることもあります。

機能しているプロセスがある企業が優先されます。

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20エージェントは多すぎる？適切な数とペース配分

「20は万人向けではない」というAmeliaの見解

Ameliaは、「20は多くの人にとって適切な数ではない」と強調しています。

"20 is not the right amount for most people. I think even like a few is maybe the right amount for most people."

「20というのは多くの人にとって適切な数ではありません。おそらく数個が多くの人にとって適切です。」

— Amelia, SaaStr Chief AI Officer

少数から始めて機能させてから追加

1〜数個のツールから始め、機能させてから追加するのがベストプラクティスです。

SaaStrが20に至った理由

SaaStrが20のエージェントに到達したのは、以下の理由があります：

1. 技術力がある: AmeliaとJasonが技術的なバックグラウンドを持っている
2. ギャップを埋める必要があった: セールス、マーケティング、CS（カスタマーサクセス）、RevOps（収益業務） の各領域でギャップがあった

2026年は深掘りフェーズ

Ameliaは、2026年は「量より質」のフェーズに入ると述べています。

新しいツールを追加するのではなく、現在のツールをより深く使い込む ことに注力します。

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エージェント間の学習転移とユニバーサルスキル

1つのAIプラットフォームでの学習が他に転用可能

SaaStrでは、Artisanで学んだトレーニング手法を、Agent ForceやQualifiedに転用しています。

Artisanのトレーニング → Agent Forceにコピー&ペーストで成功

Artisanで作成したプロンプトやコーチング内容を、Agent Forceにコピー&ペーストするだけで成功しました。

「AIとの対話方法」を学ぶことの重要性

AIツールは異なっても、「AIとの対話方法」 は共通です：

• プロンプティング
• コーチング
• データ構造の理解

6ヶ月で1つを深く学べば、他は数週間で習得可能

Ameliaは述べています。「6ヶ月で1つのツールを深く学べば、他のツールは数週間で習得できる」と。

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人材戦略 - A級プレイヤーをChief AI Officerに育てる

Chief AI Officer不在でも成功する方法

多くの企業はChief AI Officerがいません。

しかし、最高のA級人材を選び、AIを注入すれば、Chief AI Officerに育てることができます。

最高のA級人材を選び、AIを注入

優秀な営業担当、マーケター、カスタマーサクセス担当を選びます。AIツールを与えます。

現場で一緒に試行錯誤

外部のコンサルタントを雇うのではありません。現場で一緒に試行錯誤する ことが重要です。

AIと共にSランクチームになる

"Take your best A players and inject AI and figure it out with them in the trenches. Then you become this S-tier team together with AI."

「最高のA級人材を選び、AIを注入し、彼らと一緒に現場で試行錯誤してください。そうすれば、AIと共にSランクチームになれます。」

— Amelia, SaaStr Chief AI Officer

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よくある質問（FAQ）

Q1. AI SDR導入にかかるコストはいくらですか？

年間5〜8万ドル（約750万〜1,200万円）以上が現実的な予算です。オンボーディング含む年間6〜10万ドル（約900万〜1,500万円）が典型的な価格帯です。安価版（数百ドル/月）は2026年登場予定ですが、現時点ではデータ取り込み量が限定的で効果が薄い傾向にあります。

Q2. アウトバウンドAIの応答率はどのくらいですか？

SaaStrの実績では7%の応答率、4%のポジティブ応答率を達成しています。これは業界平均の約2倍です。月間3,000件送信（人間SDRの10倍のスケール）で達成しています。2〜3週間のウォームアップ期間が必須です。

Q3. インバウンドAIのROIはどのくらいですか？

SaaStrのQualified実績では3.5ヶ月で100万ドル（約1.5億円）の売上貢献を達成しました。10月単月では成約の70%がAI経由です。イベントチケット売上の20%もAI経由で実現しています。

Q4. AI GTM導入にどのくらいの時間がかかりますか？

Chief AI OfficerとFounderの時間の大半が必要です。SaaStrのAmeliaは「プラットフォームが増えても楽にはならない」と強調しています。即座のROI/人員削減は誤った期待です。

Q5. Artisan、Qualified、Agent Forceのどれを選ぶべきですか？

アウトバウンドならArtisan（月間300,000件上限）、インバウンドならQualified（コンテキスト収集エンジン）、Salesforceデータ活用ならAgent Force（月間3,000件上限）がおすすめです。2社程度のベイクオフで比較することを推奨します。

Q6. AIエージェントはいくつ導入すべきですか？

「20は万人向けではない」とAmeliaは述べています。1〜数個から始め、機能させてから追加するのがベストです。2026年は量より質の深掘りフェーズです。

Q7. AI導入で人員削減すべきですか？

Jasonは「優秀な人材を解雇しないで」と強調しています。自然減（Attrition）で空いた予算をAIに振り替えるのが倫理的です。SDRが何も成約できないなら、その予算をAIに置き換えることは可能です。

Q8. Chief AI Officerがいない場合、どう導入すべきですか？

最高のA級人材を選び、AIを注入します。現場で一緒に試行錯誤してください。外部エージェンシーやコンサルは不要です。6ヶ月で1つのツールを深く学べば、他は数週間で習得可能です。

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まとめ

主要ポイント

1. AIはベストプラクティスをスケールするもの: 機能していないものをAIで改善することはできません。A級人材のベストプラクティスを24時間365日無限にスケールさせることが本質です。
2. 具体的な成果: アウトバウンド2万件送信・7%応答率、インバウンド100万ドル（約1.5億円）売上、チケット売上の20%がAI経由という劇的な成果を達成しました。
3. 現実的な投資: 年間5〜8万ドル（約750万〜1,200万円）が相場です。即座のROI/人員削減は誤った期待です。Chief AI OfficerとFounderの時間の大半が必要です。
4. ツール選定: Artisan（アウトバウンド）、Qualified（インバウンド）、Agent Force（Salesforceデータ活用）を使い分けます。2社比較がベストです。
5. 適切なペース: 20は万人向けではありません。1〜数個から始め、2026年は深掘りフェーズに入ります。

次のステップ

• A級人材を選定: AIツール1〜2個でパイロット開始
• 年間5〜8万ドル（約750万〜1,200万円）の予算を確保: 自然減の予算活用
• ベンダー2社に絞ってベイクオフ実施: FTE/ソリューションアーキテクトと直接会話
• 2〜3週間のウォームアップ期間を想定
• 6ヶ月で深く学ぶ: 他ツールへの転用を検討

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関連記事

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参考リソース

• 元動画: SaaStr AI GTMポッドキャスト
• SaaStr公式サイト: 全20エージェントリスト
• State of GTM AI Report by Rory SC
• Artisan公式サイト
• Qualified公式サイト
• Salesforce Agent Force

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本記事はネクサフローのAI実践シリーズの一部です。