詳しい経緯を読む当時の成果、進め方と判断基準、AIでの再現
実績（当時の成果）
AIスタートアップの展示会出展（2026年9月）を設計しました。来場者に片っ端から声を掛ける運営をやめ、「自分たちに何が起きるか」が伝わる訴求に絞り、質問にその場で答えられる営業と開発責任者をブースに置きました。名刺は約270枚（同じ会期の1コマ平均の約1.5倍）、アポは17件（一般的には1コマ3〜5件）でした。
法人向け教育サービス企業のデータでは、展示会で接点を持ち、ウェビナーを経て商談化した層の成約率は約20%で、ウェビナーが最初の接点だった層（約9%）の2倍以上でした。取ってすぐ刈り取るより、時間をかけて伴走したほうが受注につながります。
型（進め方・判断基準）
- 有効リードを定義する：誰と商談したいかを、業種・部門・従業員規模で明文化し、マーケ・インサイドセールス・営業の共通言語にする
- ベネフィットを研ぎ澄ます：機能（ファクト）でも効率化（メリット）でもなく、「自分たちに何が起きるか」（ベネフィット）を訴求する
- 現場で良い商談を仕込む：質問にその場で答えられる人を配置し、無駄な声掛けにリソースを使わない
- 関心と検討時期に合わせて接点を続ける：有効リード、特に狙った層には一律の電話ではなく、セミナー・資料・定期連絡で伴走する
- 3段階で測る：会期直後は有効商談数、数か月後は受注とLTV、長期では残っている見込み
判断基準：リードの件数とアポ数だけで成否を判断しない。狙った層のリード1件は、対象外のリード20件以上に相当する。
AI再現（今ならこう再現し、社内に残す）
集めたリードを、AIが有効商談の定義に照らして層別し、層ごとに送る内容とタイミングを下書きします。商談の記録からは、受注につながる確認事項が押さえられているかをAIが点検します。出展のたびに「どの層から、どれだけ受注したか」が自動で積み上がるので、次の出展で狙う層と予算を、データで決められるようになります。ツールは業務提携先のBOSSコネクトを使えます。