最新のBtoB顧客購買の実態調査にみる、生成AI時代の「ステルス購買」と旧態依然の営業モデル

〜9割が生成AIを活用、85%がフォーム回避、58%で7名以上が関与する現実〜

「問い合わせが来たら5分以内に即架電！」「MQLを最大化してインサイドセールスがSDRで刈り取る！」——もしあなたの会社が『THE MODEL』型プレーブックを錦の御旗にしているなら、注意が必要です。

あなたはすでに顧客から「最も関わりたくないベンダー」として、ステルス購買の対象外にされている可能が高いです。

日本のBtoBバイヤー502名を対象にした最新実態調査から、生成AIの急速な普及と購買行動の地殻変動が浮き彫りになりました。「MQLは死んだ」と言われ、新しいモデルを模索する欧米のトレンドは対岸の火事ではありません。

今回は、すでに日本市場で起きている「営業不在の購買決定」の実態と、企業が今すぐ舵を切るべきGo-To-Market戦略の再構築について提言したいと思います。

なぜあなたの「MQL」は商談化しないのか？ 〜95:5の法則と幻想のファネル〜

BtoBマーケターの皆さん、今四半期もリード獲得目標（MQL）の達成、ご苦労様です。Web広告を回し、ホワイトペーパーを餌にしてフォームを入力させ、また、展示会などのイベントで名刺情報を取得して、インサイドセールス（IS）が即架電する。「ご興味をお持ちいただきありがとうございます！」と元気よく電話口で迫るISに対し、相手の反応は冷ややかな「あ、とりあえず資料を見たかっただけなんで……」。この不毛な会話を経験していませんか？

BtoB市場には冷酷な「95:5の法則（The 95:5 Rule）」が存在します。BtoB製品の平均リプレイスサイクルを5年と置けば、ある四半期において「今すぐ導入・リプレイスを検討している層（In-Market）」は全体のわずか5%にすぎないです。残りの95%は「今すぐ買う気などない潜在層（Out-of-Market）」なのです。そして、購買プロセス全体に費やす時間のうち、すべてのベンダーと直接コンタクトを取っている時間は、全体の17%に過ぎないとの調査もあります。

従来の『THE MODEL』型の致命的な欠陥は、5%の中やそれ以外の情報収集している人を無理やりMQLと定義し、直列型のパイプラインに放り込んで「早く商談化しろ」と営業に尻を叩かせる点にあります。海外でもこの直列型のモデルはありましたが、今は新しいGTMモデルに切り替わりつつあります。多くの方に驚かれますが、そもそも『THE MODEL』は日本だけのモデルです。

顧客からすれば、単なる情報収集の段階で、顧客の世界に土足で踏み込まれるようなものです。そして今、この「無理筋な営業モデル」を決定的に破綻させるテクノロジーが完全に定着しました。それが「生成AI」です。ベンダーの皆さんが生成AIを活用しているように、バイヤーも当たり前に活用しています。

• 90.6%：購買選定で生成AIを活用（ほぼ全工程/多くの工程: 63.9%）
• 84.7%：フォーム入力を意図的・完全に回避（営業接触や検知を警戒）
• 74.3%：営業接触前に最有力候補が確定（深掘り比較完了の段階まで）

データが突きつける日本のリアル：AI武装したバイヤーの「ステルス購買行動」

「AI購買なんてアメリカの話でしょ？ 日本はまだTHE MODELが効くよ」とタカをくくっている経営層や営業本部長がいるなら、以下のデータを直視していただきたいです。私がエグゼクティブフォローとして関わるIDEATECHが実施した日本のBtoBバイヤー502名に対する実態調査「生成AI時代のBtoBバイヤー購買行動に関する実態調査」（2026年8月7日〜8月19日）は、衝撃的な現実を突きつけています。

ファクト① 購買プロセスの90.6%に生成AIが介入、53.8%がAIで比較表を作成

バイヤーの90.6%が製品・サービス選定において生成AI（ChatGPTなど）を利用していると回答した。「ほぼすべての工程で利用した（18.9%）」「多くの工程で利用した（45.0%）」を合わせると63.9%に達します。さらに驚くべきは、候補製品の比較検討において53.8%が「生成AIを使って社内比較表を作成した」と回答している点です。表の通り、AIは、購買プロセスの主要なソースになってきています。生成AIの利用はほんの最近ですから、今後どうなるかの想像は簡単です。

皆様の会社のISに聞いてみるといいと思います。最近、見込み顧客が生成AIで生成した比較表を持ち込み、相談に来ているかどうか。

かつて営業担当者が「御社向けにカスタマイズした競合比較表」を持参していた時代は終わりました。バイヤーはプロンプト一発で各社のスペック、価格帯、弱点を整理し、客観的な比較表を数秒で手に入れていています。ベンダーのポジショントークが混ざった営業資料など、比較表のファクトチェック用素材にすぎないのです。

ファクト② 84.7%が「個人情報入力」を回避するステルス情報収集

「候補に入っていたベンダーの資料や価格を見たいと思ったが、フォーム入力せずに情報収集を続けたことがあるか」という問いに対し、84.7%（複数社で回避52.6%＋1社で回避32.1%）が「ある」と回答しました。

フォーム入力を避けた理由は、「検討していることをまだ知られたくなかったから（44.7%）」、「生成AIで同等の情報を得られると思ったから（44.5%）」、「この段階で営業から連絡が来るのが煩わしいから（34.1%）」が上位を占める。バイヤーは営業から追い回されることを極度に嫌がり、AIや検索を駆使して完全にステルスのまま検討を進めているのです。

ファクト③ 営業に初めて本格相談する段階で「候補ベンダーはすでに2〜3社」

バイヤーがベンダーの営業担当者に初めて本格的な相談を持ちかけるタイミングは、「解決策やカテゴリ探索時（29.7%）」「比較・評価時（26.3%）」「2〜3社に絞り込んだ段階（24.3%）」に集中しています。比較検討する候補ベンダー数は76.1%が「最大でも3社以内」（3社: 39.0%、2社: 28.5%、1社: 8.6%）に絞り込んでいます。

そして何より恐ろしいのが「最有力候補が確定するタイミング」です。バイヤーの74.3%は、深掘り比較が完了した時点（営業と本格的に商談する前〜商談初期）で、すでに「本命の1社」を心の中で決めています。営業が意気揚々と初回商談のZoomに入室した瞬間、勝負の7割以上はすでに決着がついているのです。

意思決定者の多頭化と「The Rule of 7」の罠

日本を含む世界でのBtoB大型購買においてもう一つ見逃せないのが、「検討・意思決定に関与する人数の多さ」です。製品の複雑化、組織のフラット化から、年々その数が増えています。我々の調査によると、検討・意思決定に7名以上が関与した案件が58.5%（7〜9名: 29.2%、10〜14名: 19.1%、15名以上: 10.2%）と約6割を占めています。

米コンサルティング大手ベイン・アンド・カンパニー（Bain & Company）が提唱する「The Rule of 7（7人の法則）」によれば、意思決定者が7名を超えると組織の意思決定の有効性は急激に低下し、1名増えるごとに決定能力は10%ずつ逓減する。12名で有効性は半減（50%）し、17名を超えると実質的に機能停止に陥ると言っています。

なぜ「旧来のTHE MODEL」は自滅するのか？ 〜3つの構造的破綻〜

以上のファクトを統合すると、従来の営業・マーケティング組織が陥っている「自滅のメカニズム」が明快に浮かび上がります。

1. 「フォームの壁」がLLMとバイヤーを遮断している

価格やスペックをPDFの裏に隠し、フォーム入力を強制する行為は、85%のバイヤーを門前払いし、さらにChatGPTなどのLLMクローラーによる情報学習すら拒絶しています。LLMに「価格・仕様不明」と判定された瞬間、AI比較表から除外されるのです。

2. 営業の「売り込みタイミング」が遅すぎる

バイヤーがフォームを入力して名乗り出るのは、Stage 3〜4（最有力候補確定率74%〜91%）の後半戦です。この時点でインサイドセールスが「何かお困りですか？」と電話をかけても手遅れなのです。顧客はすでに「仕様の確認」と「値引き交渉」しか求めていません。

3. 1対1の「点」の営業が、7名以上の「面」の合意形成に敗北する

現場の窓口担当者1名と仲良くなっても、背後に控える6名以上のステークホルダー（情シス、セキュリティ、財務、事業部長）を納得させる客観的な武器（ROI試算、導入比較資料）をバイヤーに渡せなければ、稟議は100%差し戻されます。 また、日本の傾向では、稟議に時間がかかり、購買判断が遅れる傾向があります。経営に訴求できるコンテンツ提供も重要です。

95:5の95%の世界であるDay1以前に複数のステークホルダーと良い関係を作り、バイヤーの潜在課題に向きあうことが極めて大事です。その後、プロジェクト化を支援して、Day1で有力なベンダーになり、プロジェクトの本当のサクセスまで伴走するのです。

今すぐ実行すべき「新時代のGTMプレーブック」

では、生成AI時代に勝つベンダーはどのような販売モデルを構築すべきか？ 今回の調査データと海外のトレンドを基に、実践すべき4つの処方箋を提示したいと思います。

【勝つための新・販売戦略：THE NEW GTM MODEL】

① 情報の完全オープン化とLLM対策

バイヤーの56.8%が「具体的な価格・料金体系」、48.0%が「比較表・選定ガイド」、32.1%が「フォームなしの仕様公開」を要求しています。ですから、価格や仕様を公開し、LLMに正しく推薦される構造化データを整備する必要があります。LLMにもクセがあるので、LLMごとのペルソナが必要になります。ここでは、情報を隠す企業から淘汰される可能性が高いです。もちろん、比較表で勝つために、製品の継続的な改良が要求されます。

② デジタル・シグナル検知による情報収集している顧客の把握

6senseやHubSpot Warmly等のインテントデータを活用し、自社サイトへの匿名アクセスや特定キーワード検索の兆候を検知する製品が急速に普及しています。バイヤーが情報収集していることを把握して、売り込むのではなく、③に繋げて購買を支援します。

③ デジタルセールスルーム（DSR）による情報提供と支援

顧客アカウントごとに専用のDSRを発行します。DSRとは、個別企業ごとのポータルをイメージしてください。AIで武装され、コンテンツが役割ごと購買プロセスごとに配置されています。バイヤーのタイミングで、コンテンツがアクセスできます。窓口担当者が社内7名の関係者にそのまま回覧・共有できる「ROIシミュレーター」「セキュリティチェックシート」「他社比較ガイド」を常備し、バイヤーの社内稟議を代理支援するのです。 バイヤー側から連絡があった、または、機が熟したと判断したらバイヤーとコンタクトを取ります。その後は、RevOpsをもとに、チームセリングで商談を進捗させます。

④ MQL至上主義の解体と「パイプライン品質」へのKPIシフト

中身のないリード数・MQL数を追うのをやめましょう。顧客が営業連絡の有無や時期を選べる選択肢（14.3%が希望）を用意し、「顧客の購買準備度（AI Readiness / Intent Score）」に応じたプロアクティブな支援へ転換することが大事です。SQLは有効なKPIです。と同時に、既存の商談の進捗にどれだけ貢献したかを測るInfluenced Pipelineの概念を検討ください。

なお、②と③の間では、米国ではClayが急速に普及しています。これは、複数のソースから、関連するコンタクト情報を取得することが可能なサービスです。Opt-inの日本ではこのサービスが期待できないので、コンタクト情報を、インバウンド、アウトバウンド、紹介、顧問サービスなどで獲得する能力を磨く必要性は従来と変わりません。ただ、バイヤーが望まない限り、売り込んでいけません。

結論：「見込み客リスト」への無理矢理の販売を捨てて「バイヤーの購買支援」へ舵を切れ

かつて営業とは「情報を独占し、小出しに提供することで優位に立つ職種」だった。しかし生成AIの登場により、情報の非対称性は完全に崩壊しました。バイヤーはすでに自律的に課題や解決方法を定義し、AIを使って比較検討を終わらせています。売り込むのではなく、バイヤーの購買をどう支援するかがベンダーの命題になりました。

多くの企業にこの話をしました。反応は、そうだよね……と言いつつ、旧態依然のTHE MODELの世界に戻っていきます。顧客の購買行動の変化を受け入れ、直列型販売の呪縛から脱却した企業だけが、次の10年の勝者となると信じます。