【ITニュース解説】Build a B2B account list from public data (no LinkedIn scraping)

公開データから営業リストを作成するこの方法は、B2B（企業間取引）の営業活動において、どの企業にアプローチすべきかを効率的に見つけ出すための革新的なアプローチを紹介している。従来の営業リスト作成ツールは、LinkedInなどのSNSから情報を収集する手法を多用してきたが、この方法は利用規約違反のリスクや、収集されたデータがすぐに古くなるという問題点を抱えている。しかし、このアプローチは、企業の求人情報、公式ウェブサイトの内容、DNSレコード、そして政府の公式登録情報といった、誰もがアクセスできる「公開データ」のみを利用することで、これらの課題を解決しようとする。これは、システムエンジニアを目指す初心者にとっても、データの収集と活用、そして自動化の具体的な事例として非常に興味深い内容である。

このシステムは、Apify Actorというサービスを基盤としている。Apify Actorとは、特定のタスク（例えば、ウェブサイトからの情報抽出やデータ処理など）を実行するように設計された、個別の小さなプログラムやモジュールのようなものである。ユーザーはこれらのActorを組み合わせて、自分が必要とする情報収集の「パイプライン」、つまり一連の自動処理を構築できる。それぞれのActorの利用料金は、そのActorが処理した結果の量に応じて発生する従量課金制であるため、少数の企業でテストを行う場合はごくわずかな費用で利用できる。

このパイプラインは、いくつかのステップで構成される。最初のステップは「採用状況の把握（Company Hiring Signals）」である。企業が新しい人材を積極的に採用しているという事実は、その企業が成長段階にあるか、あるいは新しいプロジェクトを開始している可能性が高いという、非常に明確な「買いシグナル」を示す。このActorは、Greenhouse、Lever、Ashbyなどの主要な公開求人ボードを読み込み、各企業について、現在募集中の職種、過去7日間や30日間に新たに掲載された求人数、どのチームが採用活動を行っているか、リーダーシップ層の求人があるかといった情報を提供する。さらに、これらのデータに基づき、0から100の範囲で企業の「採用スコア」を算出し、採用活動の活発さを数値で示す。提供されたPythonのコード例は、Apifyのクライアントライブラリを使ってこのActorを呼び出し、特定の企業群の採用情報を取得し、採用スコアが50点以上の活発な企業を抽出するプロセスを示している。これにより、システムエンジニアはプログラムを通じて外部サービスを操作し、必要なデータを効率的に取得できることがわかる。

次のステップは「企業の技術スタックと連絡先の取得（Company Website Enricher）」である。このActorは、企業のホームページや、連絡先、会社概要などのページを分析することで、より詳細な企業情報を提供する。具体的には、企業名と事業内容の概要、公開されているメールアドレスや電話番号、LinkedInなどのソーシャルメディアへのリンクを抽出する。さらに、その企業がどのようなCMS（コンテンツ管理システム）、アナリティクスツール、CRM（顧客関係管理）システム、広告プラットフォーム、チャットツールなどの「技術スタック」を利用しているか、メールのプロバイダーはどこか、DNSレコードから見えるSaaSツール、そしてそのドメインがいつ登録されたか（ドメイン年齢）といった情報を収集する。特定の技術を使用している企業のみに絞り込むことも可能であるため、ターゲットをより細かく設定できる。

そして、「誰が意思決定者であるかを特定する（Company Team & Decision-Maker Finder）」というステップがある。このActorは、企業のウェブサイトに掲載されているチーム紹介ページ、リーダーシップ紹介ページ、スタッフ紹介ページなどを読み込み、企業内の主要な人物に関する情報を抽出する。ここから、個人の氏名、役職、勤続年数、所属部署、公開されているメールアドレス、そして企業全体で使用されているメールアドレスのパターンなどを取得できる。特に、企業の創業者、Cレベルの役員（CEO, CTOなど）、VP（バイスプレジデント）、ディレクターといった、ビジネス上の重要な決定権を持つ「意思決定者」に絞り込んで情報を取得する機能は、営業活動において非常に価値が高い。

さらに、オプションのステップとして「メール配信の安全性チェック（Email Domain Security Checker）」がある。これは、メールを送信する前に、そのメールが受信側のサーバーにきちんと届き、スパムと判断されにくい状態であるかを確認するための重要なプロセスである。このActorは、SPF、DKIM、DMARC、MTA-STS、BIMIといった、メールの信頼性とセキュリティに関する設定を評価し、AからFのグレードでその状況を示す。さらに、英語でその設定を改善するための具体的なアドバイスも提供される。この機能は、自社の送信ドメインだけでなく、アプローチしたい企業のドメインのメールセキュリティ状況をチェックするためにも利用できるため、メールが相手に届かないリスクを減らすのに役立つ。

また、特定の業界に特化したデータ収集の例として、「トラック運送会社向けのリード生成（Trucking Company Leads）」というActorも紹介されている。これは、連邦自動車運送安全局（FMCSA）が公開しているUSDOT（米国運輸省）の新規登録データから、トラック運送会社の情報を直接取得するものである。各運送会社について、電話番号、メールアドレス、役員情報、保有車両数、ドライバー数、運搬貨物の種類などが提供され、特定の州や車両規模でデータをフィルタリングすることも可能である。

これらのApify Actorは、オープンソースのMCPサーバーを介して、Claude、Cursor、VS CodeといったAIアシスタントや開発環境から直接利用できる。これにより、コマンドラインやAIアシスタントのインターフェースを通じて、これらの強力なデータ収集・分析ツールをより手軽に、かつ直感的に操作できる。Apify Actorの呼び出し時には、入力データが正しい形式であるかどうかの検証が行われ、さらに不必要な費用発生を防ぐために、一度の呼び出しにかかる費用の「上限」が設定されている点も、安心して利用できるための重要な配慮である。

しかし、このシステムにはいくつかの制限事項があることを理解しておく必要がある。まず、このシステムは「公開されているデータのみ」に依存しているため、情報にギャップが生じる場合がある。例えば、小規模な企業は、求人情報を掲載する専用のページや、チームメンバーを紹介するページを公開していないことが多く、その場合、これらのActorからは情報が見つからないという結果になる。だが、これはその企業が採用活動をしていない、あるいは存在しないという証明ではない。また、抽出されるメールアドレスは、企業が自社のウェブサイトに「公開している」ものに限られる。メールを送信する際には、相手のオプトアウトの意思表示を尊重し、各国のメール関連法規を必ず遵守する必要がある。最後に、「採用スコア」は、あくまで「どの企業に優先的にアプローチすべきか」という手がかりを提供するものであり、その企業の将来的な成長や、必ず商談が成功するという「予測」ではない。

これらのツールは、システムエンジニアがデータ収集、分析、そしてそれらのプロセスを自動化することで、ビジネス上の具体的な課題を解決する可能性を秘めていることを示している。今後も、臨床試験のスポンサー情報、IRSの非営利団体リスト、政府の意見募集期限、製品リコール情報、車両識別番号（VIN）の一括デコードなど、さらに多種多様な公開データを活用したツールがApify Storeで公開される予定であり、データ活用の新たな可能性を広げるだろう。