2026-09-01｜lullaby株式会社 代表取締役 坂口 大晟

ICP（理想顧客プロファイル）の作り方
——公開情報から推論する実践手順

「うちのICPは従業員100人以上のIT企業」——多くの営業組織はここで止まります。しかし従業員数と業種だけでは、狙うべき企業の半分以下しか絞り込めません。ICP（Ideal Customer Profile／理想顧客プロファイル）は、リスト作成・アプローチ設計・優先順位付けのすべての起点になる一方、社内の受注データだけでは埋まらない項目が必ず出てきます。この記事では、海外の営業組織が使うICP構築のフレームワークと、当社保有の国内企業データベースの実測値を使って、社内に無いデータを公開情報から推論する具体的な手順を解説します。

ICPとは何か——「なんとなく良い顧客」を仕分けルールに変える

SDR/BDR領域のリサーチ機関Tenboundは、ICPを「意見ではなく、実行可能な仕分けルール」と位置づけています。同社のガイドによれば、B2Bの購買決定の61%は単一の担当者ではなく正式な購買委員会を経由するとされ、ICPは「誰か1人の推奨者」だけでなく、その企業の意思決定プロセス全体を捉えて初めて機能するといいます。

裏を返せば、「業種と従業員規模」というファーモグラフィックだけのICPは、購買委員会のうち誰が・どんな理由で・どのタイミングで動くかという情報を欠いた、仕分けルールとして不完全な状態です。次の章で、ICPを構成する3つの層を整理します。

ICPを支える3層のデータ——ファーモグラフィックス・トリガー・テクノグラフィックス

Tenboundのガイドは、ICPを次の3層で構成するとしています。

ファーモグラフィックスは自社のCRMや営業リストの条件設計でも扱いやすい一方、トリガーとテクノグラフィックスは「その企業のどのタイミングで何が動いたか」という時系列情報が必要になり、社内データだけでは埋まりにくい層です。ここが、次章以降で扱う「公開情報からの推論」が効いてくる部分です。

起点は自社の受注データ——最良顧客の共通点を洗い出す

ICP構築の出発点は推論ではなく、自社の実績です。GTM専門メディアGTMnowが公開するICP構築の3ステップガイドでは、①最良顧客の特定、②その顧客について深く学ぶ、③行動プロフィールを構築する、という順序が示されています。

「学ぶ」段階では2種類のデータを使い分けます。ハードデータは業種・所在地・従業員数・売上・資金調達状況・成長トレンド・利用ツールといった人口統計的な事実、ソフトデータは顧客インタビューを通じて把握する購買決定の基準や感情的な反応です。同ガイドは理想の顧客が持つ特性として、購買の準備が整っている、価値を正しく認識している、購買力がある、成長中であることなどを挙げており、単に「規模が大きい」だけでは理想の顧客とは言えないと指摘しています。

公開情報から推論する——社内データが無い項目の埋め方

問題は、「成長中かどうか」「予算があるかどうか」といったトリガー情報は、多くの場合CRMに存在しないことです。COMPASS AIのターゲット定義ロジックでは、この空白を次の4ステップで埋めます。①受注/商談に繋がりやすい顧客ターゲットを自然言語で提案する（例：「1人当たりの採用予算100万円で、年間10人以上採用している企業の人事部中途採用担当者」）、②その条件が公開情報で取得可能かを判定する、③公開情報に無い条件を推論するロジックを作る（例：採用予算は「業界指定」「平均年収500万円以上」「営業利益率10%以上」から、年間採用人数は「直近1ヵ月でリクルートエージェントかdodaに新規求人」「従業員100名以上×前年比売上成長率+10%」から推論する）、④その情報がどのサイトにあるかを特定する、という流れです。

この推論ロジックが実際にどれだけの企業を捉えられるかは、当社保有の国内企業データベース（755,119社・2026年5月時点）の実測値で確認できます。ICPの3層それぞれに対応する、公開情報から推論できるシグナルの例です。

たとえば「成長中の企業」というトリガーは、決算情報が非公開の非上場企業（日本の法人の大半を占める層）では直接には分かりません。しかし「直近2ヶ月で新たに営業職の募集を始めた」という採用シグナルは公開情報から取得でき、成長の代理指標として使えます。同様に「予算がある企業」は、補助金の受領歴や第三者割当増資の実施歴という公開情報から推論できます。ファーモグラフィックスだけのICPでは見えなかった「今、動いている企業」を、トリガーの層で補うことができます。

もう一つ注意したいのが到達可能性です。せっかく精緻なICPを作っても、アプローチする連絡先が存在しなければ実行できません。当社DBでは代表電話が取得できる企業は全体の53.4%にとどまりますが、部署直通TELという抜け道を使うと、代表電話が取れない企業の一部にも届きます。ICPは「誰が理想の顧客か」だけでなく「その顧客に実際に届く手段があるか」までを含めて初めて、実行可能な仕分けルールになります。

この4ステップの推論とデータ照合を人手で毎回組み立てるのは工数が重い作業です。営業AIエージェントがターゲット提案から推論ロジックの生成、情報源の特定までを担うことで、人は「その推論が妥当か」を確認・承認する判断だけに集中できます。

ICPは一度作って終わりではない——勝率で検証し続ける

Tenboundのガイドは、ICPを作った後の運用として、プロファイルへの適合度別に勝率・取引規模・営業サイクルの長さを追跡し、営業現場からのフィードバックを定期的に組み込んで改善し続けることを推奨しています。作った瞬間から市場は動くため、ICPは一度確定したら固定するものではなく、生きたルールとして更新し続ける前提で運用する必要があります。

アプローチした結果——返信があったか、商談化したか、受注に至ったか——を「誰に・なぜその条件で・どのシグナルを根拠にアプローチしたか」という仮説とセットで記録できれば、どの公開情報のシグナルが実際に成果に結びついたかが見え、次のICPの精度がさらに上がっていきます。

出典：本文中の当社データベース値は、当社保有の国内企業データベース（755,119社・企業マスタ2026年5月時点／部署マスタ2026年3月時点）の集計値です。調査会社による統計ではなく当社データベース上の実測値のため、日本の全法人に対する比率ではありません。