ApolloのAI Researchは、人物や企業を調べ、その結果をレコードのフィールドへ保存して見直す機能です。営業先の情報を毎回チャットへ貼り直す代わりに、調べる条件、保存する列、確認した結果を対応させます。生成結果をそのまま営業メールへ入れる前に、対象企業と根拠が合っているかを確認してください。
この記事は公式ヘルプに基づく調査手順です。Apolloでの検索、調査実行、フィールド作成、課金、メール送信は行っていません。企業・判定・計算は説明用の架空例です。返信率や商談化率の改善を測ったものではありません。
目次
調査する問いを、営業判断から一段切り離す
例として、導入支援を提案する前に「この企業は自社サイトで顧客向けの操作ガイドを公開しているか」を調べるとします。ここで分かるのは公開資料の有無に関する調査結果であり、相手が困っている、購入する、予算を持っているという結論ではありません。
調査条件を先に書きます。
表は横にスクロールできます
| 項目 | 架空の指定例 |
|---|---|
| 対象 | 対象企業本人の公式サイト |
| 探すもの | 顧客が製品操作を確認できるガイド |
| 対象外 | 採用情報、他社の同名製品、単なるニュース記事 |
| 見つからない場合 | 「未確認」とし、存在しないと断定しない |
| 出力 | 確認した内容、根拠、未確認点を短く残す |
この条件なら、単に「営業に向く企業か」を尋ねるより、作者が結果を照合しやすくなります。企業名が似ている場合は、対象ドメインも確認します。AIがもっともらしい会社説明を返しても、別会社なら採用しません。
Companiesから少数を選び、Research with AIへ進む
企業を調べる場合は Companies を開き、既存の検索フィルターで対象を絞ります。人物を調べるPeopleのレコードと、会社単位の調査を混ぜないようにします。
公式の手順では Research with AI から、テンプレートなら Start with a template、独自の問いなら Run custom AI prompt へ進みます。まず目的に合うテンプレートがあるか確認し、独自条件が必要ならカスタムへ進みます。
AI context centerに設定する自社の製品・サービスの文脈も確認します。調査対象の企業情報と、自社が何を提供するかは別の情報です。古い提案商材の説明が残っていると、今回の目的と異なる観点の調査になる可能性があります。Apollo：AI Researchの実行手順（新しいタブで開く）
ここでは「業種が合う候補を探す検索」と「候補について詳しく調べるAI Research」を別工程として扱います。検索で絞ったことだけでは、操作ガイドの有無を確認したことになりません。
モデルと出力をPreviewで確認する
公式は、選んだモデル、文脈、利用可能なデータを組み合わせて調査すると説明しています。Webの情報を参照できるかはモデルやプロンプトに関わるため、どのモデルでも最新サイトを調べられるとは考えません。今回のように公開Webを調べたい場合は、利用画面と公式のモデル説明で対応を確認します。
カスタムの問いを作るときは、次のように目的と不足時の扱いを渡せます。
対象企業の公式サイトで、顧客向けの製品操作ガイドが公開されているか調べる。
採用案内、ニュース、他社の同名製品は根拠にしない。
確認した内容と根拠ページを短く示す。
確認できなければ「未確認」と書き、存在しないとは断定しない。
相手の購入意向や予算は推測しない。
これは依頼文の例で、根拠URLの取得や判定の正しさが保証されるという意味ではありません。実際にレコードを指定する際は、画面が提供する対象情報や動的フィールドと対応させ、例文だけを対象なしで使わないようにします。
実行を広げる前に Preview で、企業の取り違え、条件の省略、根拠のない断定を確認します。公式はプロンプトごとの無料プレビューを案内していますが、利用条件は現在の画面で確認してください。プレビューの結果が良くても、全レコードで同じ品質が出る証明にはなりません。Apollo：AI Research Overview（新しいタブで開く）
保存するフィールドの型と共有範囲を決める
カスタムAI Researchでは、保存フィールドの名前と型を決めます。公式は、短い文字列、複数行の文字列、単一選択の選択肢を案内しています。作成後はフィールド型を変更できないという注意があるため、後で何に使う列かを先に決めます。
今回、根拠と未確認点を一緒に読むなら、複数行の記録が候補です。分類で絞り込みたいなら、選択肢の意味を定義してから別の設計を検討します。長い説明を無理に「はい／いいえ」へ押し込むと、見つからなかった状態が否定へ変わりやすくなります。
フィールドは自分だけに見えるprivateか、組織内に見えるglobalかも確認します。global作成にはカスタムフィールド定義の権限が必要です。チームへ見せたいからといって、個人情報や未確認の推測を広く保存する必要はありません。
準備が未完了なら、公式が案内する Save & don't run で保存だけを行う選択肢もあります。保存と調査実行を区別し、実行前に対象レコードを確認します。
レコード数と列数で利用量を見積もる
公式Overviewは、AI Researchを1レコード・1列ごとに1回と数え、1回につき1creditと説明しています。列を増やすことも、利用量を増やす要因です。
架空の見積もりとして、6社へ2列の調査を1回ずつ実行するなら、6×2＝12creditsです。その後、6社のうち1列だけを全社で再実行するなら、追加は6×1＝6creditsで、合わせて18creditsです。これは掲載単位による計算例で、実請求、残高、無料プレビュー、利用可能件数を確認した結果ではありません。
自動workflowでも調査が走る構成なら、手動実行だけを数えないようにします。今回必要な対象と列に絞り、契約上の上限やチームの残量を確認してから実行範囲を決めてください。
保存結果をAll fieldsで見直す
公式は、人物・企業のレコードを開き、All fields > AI custom fields から結果を確認・編集・再生成する経路を案内しています。保存されたことと、調査結果を人が確認したことを分けます。
次は架空のレビュー例です。実際にApolloが返した結果ではありません。
表は横にスクロールできます
| 返った内容の例 | 人が調べること | 次の扱い |
|---|---|---|
| 公式ガイドのURLを提示 | 対象企業のページで、操作内容があるか | 内容を読んで採用判断 |
| 別会社の同名サービスを提示 | ドメインと会社名 | 対象違いとして修正 |
| 「見つからないので未提供」と断定 | 不在を証明できる根拠があるか | 未確認へ戻す |
| 購入意欲が高いと推測 | 今回の調査条件に根拠があるか | 営業判断へ流用しない |
引用や根拠の表示を使う場合も、リンク先を開いて対象・時点・内容を確認します。生成された説明が自然なことだけで、会社の現在の方針として採用しません。
自社の文脈を変えても、過去結果は自動更新されない
公式は、AI context centerの更新が将来のAI Researchへ適用され、既存結果は自動で更新されないと説明しています。既存結果を更新したい場合は、対象レコードへ再実行が必要です。
提案商材や対象顧客の定義を変えたときは、新旧の調査を同じ基準で比較しないようにします。使った問い、自社文脈の版、対象、モデル、実行日、結果の確認状態を残します。再実行する場合も列数と対象数を決め、以前の判断を追える記録を残してください。
企業調査の次の工程がメールやsequenceなら、保存した結果を送信前に読み直します。AI Researchの完了は、その相手への連絡許可、正しい宛先、商談適合性まで確定したことにはなりません。調査で確認できた事実と、営業担当者が判断する内容を分けて引き渡します。
確認した公式情報
資料確認日：2026年10月21日。モデル、プレビュー、実行上限、credits、共有権限は現在の契約と利用画面で確認してください。