MQLは形骸化するのか？AI時代のSaaSマーケティングの在り方を考察

「リード数は目標に届いているのに、商談が増えない」「SEOもAIO対策もやっているのに、トップラインが伸び悩む」。CACがじわじわ上がっていく感覚を肌で感じているSaaSマーケターは少なくないはずです。

SaaS 2.0をめぐるビジネスモデルの議論は活発ですが、マーケティングの実務がどう変わるのかは、まだあまり語られていません。本記事では、メディックスの独自調査や公開データ、そしてSaaS Growth Partners（以下、SGP）としての支援の現場で見えてきたことをもとに考察してみます。AI時代にマーケティングの打ち手はどう変わるのか、SaaSマーケターの皆さまの参考になれば幸いです。

議論が追いついていない「実務の変化」

2025年、AIエージェントが本格的に登場し、SaaSのあり方を問い直す「SaaS 2.0」の議論が一気に広がりました。成果課金やAIによる業務の自動完結など、ビジネスモデルの将来像については多くの論考がありますが、マーケティング業務の変化に踏み込んだ話は意外と少ない印象です。

SGPは、BtoB SaaSベンダーを専門に支援しているチームです。今回はマーケティング業務を切り口に、現場で起きている変化と今後の展望を考えてみます。

AIの普及で、マーケティングは「難しく」なった

メディックスは2026年3月に、SaaSマーケティング担当者258名を対象に調査を行いました。生成AIの普及でマーケティング活動が「難しくなった」と答えた人は、「41.1%」にのぼります。施策別では、Web広告運用（50.0%）とSEO（49.1%）が突出しており、インサイドセールスがそれに続いています。

一方で、マーケティング全体の課題を聞くと、上位は「費用対効果が見えづらい」（39.5%）、「商談に繋がらない」（31.0%）、「正確な計測・評価ができていない」（25.6%）でした。これらは、AI以前からBtoBマーケティングが抱えてきた悩みと、顔ぶれはほとんど変わりません。

調査の項目上、課題に挙げられている項目に変化はないように思えますが、その課題の中身は変わってきていると考えています。この「変化」を読み解く鍵がAIの普及による「ダークファネル」です。

ダークファネルが広がっている

ダークファネルとは、買い手の検討のうち、売り手からは観測できない部分を指します。

HubSpot Japanの「日本のBtoB購買に関する意識・実態調査2026」では、情報収集に生成AIやAI検索を使った人に、その用途を聞いています。上位は「候補となる商品・サービスの洗い出し」（50.3%）、「各社の特徴・違いの整理」（47.1%）、「比較表の作成」（39.2%）でした。

さらに、売り手に接触する時点で、すでに複数候補のリストアップ以降まで検討が進んでいる買い手は「63.5%」に達しており、比較検討のかなりの部分が、売り手の知らないところで済んでいる状況と言えます。

データから見えてくること

ここまでのデータを重ねると、難化の理由がおぼろげに見えてきます。あくまで私たちの解釈ですが、次のように整理しています。

• Web広告とSEOの難化が目立つのは、どちらも「検索から人を集める」ことを前提にした施策だから

• インサイドセールスが次点なのは、買い手の自己解決力が上がり、電話でのコミュニケーションが不要になりつつあるから（初回の電話で話すべき内容が変わったから）

• 「費用対効果が見えづらい」が課題の1位なのは、判断の大半が計測の外で起きているから

揺らいでいるマーケティングの前提

この変化によって、今までのSaaSマーケティングのベストプラクティスが通用しづらくなっていると考えられます。

まず、ファネルが実態と合わなくなりました。マーケティングでは、認知から比較、問い合わせへと段階を踏む流れを想定しがちです。ところが実際の買い手は、比較を終えた状態で突然現れます。

次に、MQLの定義が古くなっています。例えば、資料ダウンロードやセミナー参加などをスコアリングする考え方は、検討の初期に接点が生まれることを前提にしたものです。

メディックスの調査でも、KPI達成率は全体でSQLが約6割、MQLが約5割でした。MQLは届かなくても、商談は取れている企業があることを示しており、MQLが検討の実態を捉えきれていないサインとも読めます。

検討を終えてから接点を持つ買い手が増えれば、MQLとSQLの差は縮まっていきます。リードの優先順位付けは必要でも、ファネルをどこまで細かく刻むべきかは、再考の余地がありそうです。

また、計測できない期間が伸びています。最初の接点から商談までの「見えない時間」が長いほど、施策の貢献は測りにくくなります。

AI時代のSaaSマーケティングは何をすべきか

冒頭に戻り、「MQLは形骸化するのか」について考えてみたいと思います。

そもそもMQLは、マーケティング、インサイドセールス、営業と分業するザ・モデル型の組織で、部門間のバトンとして機能してきた指標です。リードに優先順位をつけ、次の部門へ渡すという役割自体は、AI時代になってもなくなりません。

ただ、行動を積み上げてスコアリングする従来の定義や段階のまま運用を続ければ、形骸化は避けられないと考えています。MQLの定義を見直すことは、部門のつなぎ方を見直すことでもあります。

手段から考える設計の限界

ダークファネルが広がるほど、マーケティング起点のMQLは目減りしていくと考えています。チャネルが増え、これまでの効率を保てなくなるからです。そのなかでマーケティング単体で施策を評価しても、「なぜうまくいかないのか」は見えてきません。

「検討度の高いリードは検索広告で」「有効リードを安く取るならMetaや外部メディアで」と、手段から組み立てる設計ではなく、これから問われるのは、顧客の課題や検討の進め方、何と比較しているのかを深く理解する力です。マーケティングは、営業やカスタマーサクセスとの連携を通じて、プロダクトが現場の何の課題をを解決するのかを起点に、目的から逆算してチャネルやクリエイティブを選ぶ力が求められます。

「組織間の連携」と「目的からの逆算」は、マーケティングの基本ですが、ダークファネルの時代には、その重みが一段と増します。以下の4つの打ち手も、この視点を前提に読んでいただければと思います。

①AI検索・要約エンジンへの最適化

候補の洗い出しをAIが担うなら、そのリストに入れなければ比較の土俵にも上がれません。SEOとAIO・AEO対策を両輪で進め、AIに引用される情報設計を整えることが入口になります。私たちが支援する企業でも、AIの可読性を意識し、フォーム通過後に用意していたコンテンツを手前に設置する動きが加速しています。

②ダークファネルを前提にした購買体験

見えない検討を無理に可視化するより、見えない前提で設計し直すほうが現実的です。たとえば、価格の目安や導入までの流れなど、買い手が自力で判断できる情報を先に開示しておく方法があります。

実際に、私たちが支援する企業でサイトに料金情報を掲載したところ、CVRは明確に下がった一方で、商談化率は約1.2倍に伸びています。リード数・商談数は目標に届いていませんが、商談化率の改善は社内で明確に前向きな評価を得ました。料金を見て自社に合わないと判断した層が、問い合わせの前に離れたためと考えられます。

事前の情報開示は以前から大切でしたが、その重要性はより高まっているはずです。初回の商談も「説明の場」から「検討内容を確かめ、足りない情報を補う場」へ変えていく必要があります。

③汎用コンテンツより独自データ

一般論の解説記事は、AIが数秒で要約してしまいます。価値が残るのは、自社にしか出せない一次データや導入現場の知見です。

Googleは、AI検索向けに公開したガイドで、「コモディティコンテンツ」より「ノンコモディティコンテンツ」をつくるよう推奨しています。前者は一般常識をもとに誰でも書ける記事、後者は専門家や経験者ならではの視点を含む記事のことです。

これらを踏まえると、SaaSベンダーが優先して整えたいのは、次のようなコンテンツだと私たちは考えています。

• 自社にしかない一次データ：プロダクトの利用データから見える傾向や、独自調査の結果などです。数値は、調査の対象や時期とセットで示します。

• 判断の背景まで書いた導入事例：「何と比較して、なぜ選んだのか」「導入時にどこでつまずいたのか」まで踏み込んだもの。

• 比較・選定の問いに正面から答える情報：料金の目安、向いている企業と向いていない企業、他の手段との違いなど。買い手がAIに投げかける質問に、そのまま答えられる内容を指します。

①と重複しますが、そもそもAIが読める場所に置いてあるかが重要です。Googleは、AI機能は公開されていてクロール可能なコンテンツをもとに回答をつくると説明しており、重要な情報はテキストで載せることも求めています。

フォーム入力の先にあるホワイトペーパーや、画像だけで載せた料金表は、AIからは見えていない可能性があります。リード獲得とのバランスは悩ましいところですが、先ほどの料金掲載の事例と同じように、何を公開し、何を接点の後に回すかは、改めて設計し直す価値があるはずです。

④計測基盤を整え、打ち手を検証できる状態に

最後がRevOpsです。広告・Webの行動データ、商談・受注のデータ、さらに継続・アップセルのデータまでをつなげることができれば、MQLの定義を「受注につながった行動」から逆算して見直せます。

どの成果指標を残すのか、統合するのかのその判断も、データがあってこそ下せます。見えない時間が伸びた今こそ、見えている部分を正確に測る意味は大きくなっています。

まとめ

本記事はあくまで考察であり、課題の捉え方にも打ち手にも違った考え方があると思います。それでも、AIによって買い手の行動が変わった以上、マーケティングの前提を見直す時期に来ていることは確かです。

私たちSaaS Growth Partnersは、SaaSベンダーのグロースパートナーとして、戦略設計からマーケティング実行支援、RevOpsの構築まで、成果創出に向けた伴走支援を行っています。現在のマーケティング活動に課題があれば、お気軽にお問い合わせください。

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