ChatGPTでキーマンを調べても精度が出ない理由｜改善する3ステップ
大手企業への新規開拓では、「誰に届けるか」でアポ率が大きく変わります。そこで最近増えているのが、ChatGPTやPerplexity、Copilotなどの生成AIに企業名を渡し、キーマンを調べさせる方法です。
ただ、「試してみたが精度がいまいちだった」「結局、人が全部確認し直した」という声もよく聞きます。この記事では、ディーノが自社のキーマン調査を改善してきた過程をもとに、精度が出ない理由と改善の3ステップを解説します。
ポイント
AIキーマン調査の精度は、①ウェブ検索を使えるモデル・モードで調べる、②プロンプトで「入力」と「出力」を決める（特に出典URLと構造化出力）、③調査するAIと評価するAIを分ける、の3つを順に押さえることで大きく改善します。精度が出ない原因の多くは、モデルの性能ではなく使い方の設計にあります。
よくある失敗：会社名を渡して「キーマンを調べて」と頼むだけ
一番多いのは、チャット画面に企業名を貼り付けて「営業部門の責任者を教えて」と頼むやり方です。このやり方では、次のような問題が起きがちです。
起きる問題 | 原因 | 対策 |
|---|---|---|
実在しない人物や、異動前の役職が返ってくる | 学習時点の知識だけで答えている（ハルシネーション） | ステップ1 |
「調べました」と言うが根拠が分からない | 出典の提示を求めていない | ステップ2 |
結果が文章で返ってきて、リストに戻せない | 出力の形を指定していない | ステップ2 |
間違いに気づけず、そのままアプローチしてしまう | 結果を検証する仕組みがない | ステップ3 |
最新のモデルは十分に優秀です。精度が出ない原因の多くは、モデルの性能ではなく「使い方の設計」にあります。
ステップ1：ウェブ検索を使えるモデルで調べる
最初の壁はハルシネーション（AIがもっともらしい誤りを返す現象）です。ウェブ検索を使わずに質問すると、AIは学習時点の知識だけで答えます。人事は毎年変わるため、この状態ではキーマン情報はほぼ使えません。
まずはウェブ検索機能をオンにした状態で調べることが前提です。ただし、検索したような体裁で事実と異なる内容を返すこともあるため、これだけでは十分ではありません。
この記事の監修者
ステップ2：プロンプトで「入力」と「出力」を決める
次に効くのがプロンプト（AIへの指示文）の設計です。細かい書き方の工夫よりも、次の3点を押さえるだけで精度は大きく変わります。
- 入力：リスト上で分かっている情報はすべて渡し、分からない情報だけをウェブで調べさせる
- 出典：ウェブで調べた情報には、根拠となるページのURLを必ず付けさせる
- 出力：文章ではなく、項目ごとに区切った「構造化された形」で返させる
具体的な書き方とプロンプト例は「AIキーマン調査のプロンプト設計3原則」で解説しています。
ステップ3：「調査役」と「評価役」のAIを分ける
プロンプトを整えても、AIが自分の調査結果を自分でチェックすると、どうしても「問題なし」と判断しがちです。そこで、調査するAIとは別に、調査結果を評価するAIを用意します。
評価役は、調査役が示した出典URLを実際に開き、ページが存在するか、主張した内容が本当に書かれているかを確認します。ポイントは、調査と評価を別の会話（セッション）で行うことです。詳しくは「AIリサーチは「調査役」と「評価役」を分ける」で解説しています。
AIを使った営業リスト作成の全体の進め方（DB・AI・人の役割分担）は「AIで営業リスト作成とキーマン調査を進める方法」にまとめています。
精度が上がると、個別アプローチができるようになる
キーマン調査の目的は、リストを埋めることではなくアポを取ることです。氏名・役職に加えて出典URLが残っていれば、その人が何を発信しているかまで確認できます。その内容を踏まえて、手紙や架電の切り口を一社ごとに変えることができます。
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まとめ
- AIに企業名を渡すだけでは、キーマン調査の精度は出ない
- ウェブ検索→プロンプト設計→調査と評価の分離、の順に改善する
- 出典URLを残すと、検証も個別アプローチもできるようになる
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