企業データベースの成功事例4選｜企業調査・営業準備・取引先データの整備をどう速くしたか

「1社を調べるのに丸1日かかり、十分な準備のないまま面談に臨んでいる」「顧客や取引先の情報がばらばらで、データとして使えていない」「新しい営業チームを立ち上げたが、何を調べてどう話せばよいかわからない」。企業の情報を扱う仕事では、多くの会社がこうした壁に当たります。

この記事では、企業データベースを使って、同じような壁を越えた4社の成功事例を集めました。サービスの機能紹介ではなく、「どんな課題があり、担当者が何を考え、何から手を付け、どうなったか」をストーリーで追います。スタートアップ、大手電機メーカーの新規事業部門と調達部門、地域の電力会社と、規模と目的の違う事例を入れています。

先に結論を言うと、4件を並べて見えた共通点は次の3つです。

• 調べる手間を「仕組み」に置き換えている：Webサイトや決算資料を1社ずつ見る作業を、データベースと自動連携に置き換えていました。
• 社内のデータと企業データをつないでいる：CRMや調達のシステムに企業データを結びつけ、組織で共有できる形にしていました。
• 使い道を決めてから導入している：資金調達・アライアンス、新規事業の営業、サプライチェーン、法人営業と、使う場面がはっきりしていました。

本記事は、掲載企業から報酬を受け取らずにAbin編集部が独自に調査・編集しています。有償の掲載がある場合は「PR」と明記します。

この記事の読み方

• 成果の数字は、すべてサービス提供会社の事例ページに載っている数字です（顧客の担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は、各社の説明のまま紹介し、編集部では断定していません。
• 「仮説」の欄は、事例ページで担当者が「なぜそうしたか」を語っている内容だけを書いています。
• 事例ページは2026年11月13日に確認しました。

企業データベースの成功事例マップ｜自分に近い事例を探す

事例1：1社を調べるのに丸1日かかり、準備不足のまま面談に臨んでいた。企業データベースで分析し、企業分析の工数を約80%削減｜水産スタートアップ

状況

リージョナルフィッシュは、ゲノム編集による品種改良の技術で、水産の領域に挑むディープテックのスタートアップです。創業時から大企業と組むことを前提に、エクイティ・ストーリーの作成、資金調達、IPOの準備、大企業とのアライアンスを進めていました。

壁

各社のWebサイトや決算資料、株価情報などを手作業で確かめるしかなく、1社を調べるだけで丸1日かかることもありました。十分な準備ができないまま面談に臨まざるを得ないこともありました。

仮説（事例ページで語られていること）

スタートアップはリソースが限られているからこそ、意思決定の精度が事業の成長に直結すると考えたと話しています。代表はPEファンドの時代から業界の比較分析にSpeedaを使っていました。

打ち手

1. Speedaで、業界全体の企業を比べ、利益率が高くなる構造や産業の特性を読み解く。
2. 監査法人などの選定や、候補企業のアライアンスの価値説明に、データの根拠を使う。

結果

Speedaの事例ページによると、スタートアップの企業分析の工数を約80%削減したとしています。意思決定のプロセスに説得力が備わり、自社のIR資料や事業計画の一貫性も高まったとしています。

ここが効いた

• 資金調達・アライアンスという「使い道」を決めて、分析の深さを選んだ。
• 1社ずつの手作業の調査を、比較できるデータに置き換えた。

事例2：前例のない新規事業の営業部門を一から立ち上げる必要があった。営業の型づくりとAIの事前調査で、初月に商談15件｜大手電機メーカーの新規事業部門

状況

三菱電機のビジネスイノベーション本部は、新規事業の創出を担う部署です。生産現場向けの対話ソリューションの事業で、インサイドセールスを立ち上げることになりました。

壁

社内でも前例のない取り組みで、営業部門を立ち上げるノウハウが足りないことが大きな課題でした。属人的な営業を避けるトークスクリプトの型化や、インサイドセールスの役割の定義も難しいところでした。

仮説（事例ページで語られていること）

営業ノウハウを属人化させず、再現性のある形でマニュアルまで落とし込んでくれるパートナーが必要だと考えたと話しています。

打ち手

1. ユーザベースの支援で、日次でトーク内容を振り返り、アクションの質を高める。
2. 反応のよかったキーワードや他社の導入事例をリスト化し、顧客の業界や規模に合わせてトークを変える。
3. Speeda営業リサーチの「AIセールストーク機能」で、事前調査を行う。

結果

Speedaの事例ページによると、支援を受けた翌月から、初月に商談創出の目標である15件を達成したとしています。AIセールストーク機能で、事前調査の時間を70%削減したとしています。

ここが効いた

• 企業データを使った事前調査を、営業の「型」の中に組み込んだ。
• 業界や規模に合わせてトークを変え、相手に合った仮説を持って話した。

事例3：約1万社のサプライヤーの情報を最新に保つのが限界だった。世界共通の企業コードで管理し、マッチング率97%のデータ基盤に｜大手電機メーカーの調達部門

状況

NECの調達部門は、サプライチェーンの強靭化を最大のミッションとしています。サプライヤーは約1万社にのぼります。

壁

独自のデータベースでサプライヤーを管理していましたが、管理に必要な項目が多く、常に最新の状態に保つことに限界を感じていました。リソースの制約から、サプライヤーごとの管理の濃淡にばらつきが出ることも懸念でした。

仮説（事例ページで語られていること）

国内の情報と海外の情報をワンストップで結びつけられる点を、選んだ一番の決め手に挙げています。調達の取引の8〜9割は国内企業ですが、海外の調達も見据えていました。

打ち手

1. 東京商工リサーチが提供する、世界共通の企業識別コードD-U-N-S® Numberを使ったサプライヤー管理を導入する。
2. 既存のデータとD&Bのデータを突き合わせ、住所の表記ゆれなどを確認しながらマッチングする。
3. NEC本体と国内グループ会社約10社で同時にリリースする（2024年8月稼働）。

結果

東京商工リサーチの事例ページによると、サプライヤーのマッチング率97%という精度の高いデータ基盤が整い、レジリエンスの高い調達活動が可能になったとしています。想像以上の件数の更新通知が届き、情報の鮮度にも驚いたとしています。

ここが効いた

• 社内のマスターに世界共通の企業コードを付け、国内と海外を同じ仕組みで管理した。
• 最も手間のかかるデータのマッチングに、時間をかけて取り組んだ。

事例4：顧客情報が個人に閉じ、訪問前の情報収集に1時間かかることも。企業データと名刺をkintoneに自動で連携し、10分ほどに｜電力会社の法人営業

状況

四国電力は、四国エリアを中心に電力事業を展開し、法人向けに省エネや蓄電池などのソリューションの領域を広げています。

壁

顧客情報や案件情報がExcelや個人のメモなどに分散していました。kintoneに営業情報を集め始めましたが、顧客・拠点の情報の整備が不十分で、業種で顧客を見える化することもできていませんでした。名刺の情報も個人に閉じていました。

仮説（事例ページで語られていること）

法人企業データベース、拠点の情報、名刺の情報を一気通貫で扱え、四国の中小企業や個人事業主、拠点の単位まで網羅していることが決め手だったと話しています。現場が使いやすい環境を一緒に育ててくれる伴走支援も重視したとしています。

打ち手

1. ユーソナーの企業データ（LBC）と名刺情報を、kintoneに自動で連携する。
2. 業種・規模・拠点・系列で顧客を見える化し、業種別・拠点別の営業に使う。
3. インテントデータで、太陽光や蓄電池に関心がありそうな企業を探す。

結果

ユーソナーの事例ページによると、訪問前の情報収集が1時間ほどから10分ほどに短くなるケースが出たとしています。kintoneの利用者は約30名から約250名に広がり、案件の登録数は1年で約20倍、活動の履歴は約50倍に増えたとしています（2026年11月2日公開）。

ここが効いた

• 「情報を探す」から「情報が集まる」状態に変え、入力の負担を増やさずにデータを充実させた。
• 本社だけでなく、地域の拠点や中小企業まで持つデータを選んだ。

4つの成功事例を並べて見えた「勝ちパターン」

勝ちパターン1：調べる手間を仕組みに置き換えている

事例1は手作業の企業調査をデータベースでの分析に、事例2は事前調査をAIの機能に、事例4は企業情報の収集をkintoneへの自動連携に置き換えていました。

勝ちパターン2：社内のデータと企業データをつないでいる

事例3は調達のマスターに、事例4はCRMの顧客データに企業データを結びつけ、組織で共有できるようにしていました。

勝ちパターン3：使い道を決めてから導入している

4社とも、資金調達・新規事業の営業・サプライチェーン・法人営業と、データを使う場面がはっきりしていました。使い道によって、必要な情報の深さとサービスが変わります。

明日から試せるチェックリスト｜自社に当てはめる6つの問い

1. 1社を調べるのに、どのくらいの時間がかかっているか。
2. 企業情報を、何の判断（営業・与信・調達・投資）に使うか。
3. 必要なのは、業績・拠点・系列・担当部署など、どの項目か。
4. 社内の顧客・取引先のデータは、どこに、どんな形で入っているか。
5. 同じ会社が複数登録されていないか（名寄せができているか）。
6. データを入れる人の負担を増やさずに、情報を集める方法はあるか。

企業データベースの成功事例についてよくある質問

スタートアップでも使う価値はありますか？

事例1のリージョナルフィッシュは、リソースが限られているからこそ意思決定の精度が大切だとして、企業分析の工数を約80%削減しています。

社内のCRMとつなぐのは難しくありませんか？

事例4では、kintoneとの連携や現場への定着まで、提供会社の伴走支援を受けながら進めていました。

海外の企業も管理できますか？

事例3のNECは、世界共通の企業コードを使い、国内と海外のサプライヤーを同じ仕組みで管理しています。

事例の数字は、そのまま自社の目安にしてよいですか？

事例の数字は各社の状況での結果です。自社で調べる企業の数と使い道で試算してください。

プロに頼むなら｜企業データベースを比べる

自社に合う企業データベースを選ぶときは、市場調査・与信・営業・顧客データの整備のどれに使うかを決め、同じ基準で比べるところから始めるのが近道です。Abinでは、企業データベースを比べた記事を公開しています。

• 企業データベースおすすめ6選｜Speeda・帝国データバンク・東京商工リサーチ・ユーソナーなどを料金・収録数で比較

今回の事例に登場したサービスの評判・口コミは、次の記事にまとめています。

• Speedaの評判・口コミ（事例1 リージョナルフィッシュ、事例2 三菱電機）
• 東京商工リサーチの評判・口コミ（事例3 NEC）
• ユーソナーの評判・口コミ（事例4 四国電力）

営業リストを作る目的なら、次の記事も参考になります。

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