Grok Bot営業の5体を解説、送る前に絞る基準と止める役を先に置く理由

家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくん（@passion_tanaka）です。今回は、アイルさん（@isle_ai_biz）のX記事『6時間で140社に営業、27社返信・11社成約。Grokbotで案件獲得する仕組み』を紹介します。海外のXユーザー @ArchiveExplorer さんがGrok Bot 5体に営業を任せた事例を、AI支援事業の目線で分解した記事です。

この記事は、私がXでブックマークしていたものです。10月24日に、AIに頼んで記事の率を計算し直しました。ただ、私は営業用のBotを動かしていませんし、営業メールを送ってもいません。ここで読むのは、設計の部分です。

読む順番は、5体の役割、送る前に絞る基準、診断レポートという手土産、人が1通ずつ確かめる6つの問い、日本で真似する前の確認です。読み終えたときに、営業をAIに任せるなら、送る前に絞る基準と止める役を先に置く、と言える状態を目指します。

アイルさん（@isle_ai_biz）のX記事

この事例が面白いのは、「AIで大量にメールを送った」話ではないところ。

アイルさんが言いたいのは、数をこなした話ではない、という一点です。1社ずつ見て、1社ずつ違う資料を付けて送った話だ、と書いています。

元になったのは、海外のXユーザー @ArchiveExplorer さんの事例です。Grok Bot 5体に営業を任せた、と投稿者は書いています。

それをアイルさん（@isle_ai_biz）が10月22日にX記事で紹介しました。

投稿者は、Bot（決まった仕事をAIに任せる部品）5体にそれぞれ専用の受信箱を持たせ、AI導入が必要な事業者を探させたそうです。セットアップは一晩で、5つの役割定義を書き、スキャンを定期実行する形です。

数字の道筋はこうです。地域の事業者468社を抽出して、146社が残りました。そのうち140社に送信して、27社が返信。23社が通話を希望して、11社が成約です。成約とは、契約が決まること。

こうして見込み客が減っていく道筋を並べた図を、ファネルと呼びます。

この数字は投稿者の自己申告です。アイルさんも、初回の結果であって平均ではない、と書いています。

私は10月24日に、AIに頼んで率を計算し直しました。468社から146社への落とし方は68.8%で、記事の69%と合います。

27÷140は19.3%、23÷27は85.2%、11÷23は47.8%、11÷140は7.9%で、記事の19%・85%・48%・8%とも合いました。

ただ、合ったのは計算だけです。140・27・23・11という数そのものが本当かどうかは、私は確かめていません。投稿者の自己申告を、そのまま受け取った形です。

あなたが営業をAIに任せるなら、最初に見る数字は何でしょう。送った数か、1社ずつ見ているかどうか。この記事は後者の目線で読みます。

アイルさん（@isle_ai_biz）のX記事

他の4体が承認した送信を、すべて潰しにいく役。問いは1つだけ。「自分が受け取ったら、うざいか？」

5体目のBotは、他の4体が送ってよいと判断した送信を、すべて止めにいく役です。問いは1つだけ。自分が受け取ったら、うざいか。それだけを見ます。

5体の役割を順に見ます。bot1は選別係で、1週間で埋められる穴があるか、という1つのルールだけで事業者を落とします。bot2は証拠集め係で、穴の証拠を記録します。

bot3は資料係で、スクショ入りの1ページの診断レポートを作ります。bot4は送信係で、自分の受信箱から送り、返信が来たらスレッドのやり取りも自分で行います。

bot5は146件のうち6件の下書きを却下し、投稿者はその判断を覆さなかったそうです。6÷146は約4.1%。数としては小さく見えますが、止める役があるから送れた140通、とも読めます。

触らせなかったものもあります。投稿者本人のメールボックス、診断レポートの付いていない送信、bot5が止めた送信。この3つです。この事例は、送らない判断に1体を割いています。

AI氣道『AI社員営業部を実演で解説、吉成さんの営業メールを朝に人が承認する流れ』より

「吉成さんの営業部では、メールは朝の承認で止まり、アポは不足項目への回答を待ちます。提案資料では診断前に確認があり、同じ営業でも人が返事をする条件は工程ごとに違います。」

止まる場所を先に置く向きを、私は『AI社員営業部を実演で解説、吉成さんの営業メールを朝に人が承認する流れ』で書いています。

私の過去記事で、吉成さんの営業部の実演を解説しました。そこでは営業メールが朝の承認で止まります。止める役が人か、Botか。そこは違います。ただ、送る前に止まる場所を先に置く、という向きは同じです。

あなたの会社なら、止める役を人にしますか、Botにしますか。

アイルさん（@isle_ai_biz）のX記事

どれも、AIの専門知識がなくても経営者が一目で分かる問題です。

専門知識がなくても、経営者が見れば一目で分かる問題だけを拾っている。アイルさんは、返信率19%の理由の2つ目にこれを挙げています。

穴の例は、2014年のまま止まったサイト、未返信のクチコミ、404になる予約フォームです。404とは、ページが見つかりません、と表示される状態のこと。

御社もAIを導入しませんか、ではなく、御社の予約フォーム、今つながっていません、と言える。この差は大きい、とアイルさんは書きます。

ここで強いのは、相手が反論しにくいことだと私は読みました。意見ではなく事実なので、送られた側は自分の画面で確かめられます。

AI氣道『AI営業の前に、来てほしい客を4行で書く。Meta Business Agentの動画から』より

「ただ、合う客だけを入れるには、合う客が誰なのかを、先に言葉にしておく必要があります。」

合う客を先に言葉にする話を、私は『AI営業の前に、来てほしい客を4行で書く。Meta Business Agentの動画から』で書いています。

私は、1週間で埋められる穴があるか、という基準も、来てほしい客を先に言葉にする作業の一種だと読みます。穴の見つけ方は事例ごとに違っても、誰に送るかを先に絞る順番は同じです。ここは私の読みです。

あなたの仕事なら、来てほしい客の穴は何でしょう。思い浮かぶ客が1社もなければ、AIに任せる前に、そこを書き出す作業から始めるのが近道です。

アイルさん（@isle_ai_biz）のX記事

返信27社のうち23社が通話を希望しているのは、この流れだと考えています（推測です）。

通話希望の多さは、診断レポートを先に渡した流れが理由だと考えている、とアイルさんは書いています。ただし本人も、推測です、と添えています。

診断レポートは、bot3が作ります。スクショ入りの1ページです。相手は返信しなくても、読むだけで自社の問題が分かる。先に価値を渡すので、返信のハードルが下がる、というのが元の記事の説明です。

返信してきた相手は、すでにその問題を解決したい状態になっている、とも書かれています。27社のうち23社が通話を希望、は85.2%。10月24日にAIに頼んだ計算でも合いました。

ただ、なぜ高いのか、は元の記事も推測です。私が確かめたものでもありません。ここは大事なので分けておきます。

そのうえで、送られた側の目線で読みます。診断レポートが付いていれば、何の話かが1ページで分かります。会社名だけの営業メールだと、中身を知る前に閉じたくなる人もいるでしょう。これは私の読みです。

返信が来たあとはbot4がやり取りを進めますが、アイルさんは後半のチェックリストで、返信が来たらBot任せにせず早めに人が対応する、と書いています。

アイルさん（@isle_ai_biz）のX記事

146件中6件を止めた、という数字よりも、「止める役を最初から置いた」設計のほうが大事だと思います。

146件中6件を止めた、という数字より、止める役を最初から置いた設計の方が大事。これがアイルさんの結論です。

アイルさんは、bot5のうざくないかチェックを人間がやるなら、と6つの問いを挙げています。1つ目は、自分が経営者として受け取ったら、うざくないか。

2つ目は、相手の会社名と、相手固有の問題が書かれているか。3つ目は、指摘が事実か、スクショで確認できるか。

4つ目は、相手を責める書き方になっていないか。5つ目は、返信しなくても役に立つ内容か。6つ目は、断り方と配信停止の方法が分かるか。1つでも引っかかったら送らない、という決まりです。

ここで私の話を挟みます。私は、ザ・インナーサークルの4月の登壇で、現場の生の一次情報と、最終的にアウトプットするところは人間があるので、その中間は全部AIがやってもいいのかなと思います、と話しました。

出口は人間、中間はAI。この向きは、アイルさんのbot5と同じです。

ただし、私が話したのは発信の運用です。人間不在の完全自動の投稿を試して、BANされたり監視が入ると確かめた、とも話しました。

違いは、止める役が人かBotかです。bot5は止める役をBotに持たせました。私の運用は、最後の出口を人が握る形です。

あなたの仕事で、外に出る手前の最後の1枚は、誰が見ていますか。

アイルさん（@isle_ai_biz）のX記事

Grok Botの公式ドキュメントには「Do not use separate Bots as a security boundary.」（botを分けてもセキュリティの境界にはならない）と明記されています。

Botを分けても、安全を守る壁にはならない。公式ドキュメントの一文は、そういう意味だとアイルさんは訳して紹介しています。

同じアカウントのBotは、1台のクラウドコンピューターを共有します。クラウドPC（AIが使うネット上のパソコン）の中のファイルも、ログイン状態も共有される。

だから役割で分けても、顧客情報やパスワードを守る壁にはならない、とアイルさんは書きます。

AI氣道『Grok Botの使い方｜クラウドPC・共有・スマホ・利用枠の悩みを公式と2体のBotで整理』より

「2体目からも見えた。同じテスト用cookieと、同じファイルの中身です。」

同じことを、私は10月22日に『Grok Botの使い方｜クラウドPC・共有・スマホ・利用枠の悩みを公式と2体のBotで整理』で書いています。

私は10月22日に、自分のアカウントの2体のBotで試しました。同じテスト用cookie（ログイン状態を覚えておく小さなデータ）と同じファイルが、2体目からも見えました。

公式の一文が、私の実測と重なったんです。実在サイトのログイン共有は確かめていません。

次に法令です。日本で営業メールを送るなら、特定電子メール法の確認が要る、とアイルさんは書いています。オプトイン規制、送信者情報などの表示義務、公表されているアドレスへの送信の扱いなどです。

個人情報の扱いと、メール送信ツールの利用規約の確認も挙がっています。

判断に迷う場合は、送る前に専門家に相談してください、ともあります。私は法律の専門家ではないので、ここは元の記事の注意をそのまま受け取ります。

セキュリティでは、元の投稿者が自分のメールボックスをBotに触らせていない点を、真似するべきだと書いています。送信用のアドレスやドメインは、普段の業務用と分けます。

あなたが試すなら、まず分けられるかを確かめたい所です。

アイルさんが紹介したGrok Bot営業の事例を、5体の役割から順に読んできました。数字は投稿者の自己申告で、初回の結果であって平均ではない、というのが前提です。

送る前に絞る。468社から146社に落とし、誰が見ても分かる穴だけを拾う。ここは、来てほしい客を先に言葉にする話と重なる、と私は読みました。

1ページの診断レポートという手土産で、返信のハードルを下げる。5体目のBotが、送る前の最後の関所になる。人が1通ずつ確かめる6つの問いも、同じ向きでした。

日本で真似する前には、特定電子メール法などの確認と、Botを分けても同じクラウドPCを共有する点の確認が要ります。私の10月22日の実測も、その注意と重なりました。

それでも、営業をAIに任せるなら、送る前に絞る基準と、止める役を先に置く。この一点は持ち帰れると思います。あなたの仕事なら、止める役は誰になりますか。

この記事で学んだことを誰かに教えて恩送りして学びを深めよう！