MQL（Marketing Qualified Lead）とは？マーケティングと営業をつなぐリード評価の本質を解説

「リードは増えているのに商談が増えない」
「営業に渡しても反応が悪い」
「マーケからのリードは薄いと言われる」

BtoBマーケティングに携わる担当者であれば、こうした声を一度は耳にしたことがあるのではないでしょうか。リード獲得がゴールだった時代は終わり、今は「商談に結びつくかどうか＝リードの質」が問われる時代です。

そこで登場するのが「MQL（Marketing Qualified Lead）」という概念です。

MQLとは、マーケティング活動によって獲得された見込み顧客の中でも、「営業に引き渡すに値する」と判断された“確度の高いリード”のことを指します。MQLを正しく定義し、選別・育成・連携の仕組みを整えることで、リードの“量”から“成果”への転換が加速します。

このコラムでは、MQLの定義から、SQL（Sales Qualified Lead）との違い、判定基準、スコアリング設計、マーケティング施策との関係、運用上の課題と改善策、そして実際の活用事例までを、体系的に解説します。

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• MQLとは何か？その定義と背景
• MQLとSQLの違いとは？
• MQLの判定基準：行動・属性・スコアリング
• MQLを生むコンテンツとナーチャリング設計
• MQLの運用ステップとSLAの考え方
• 成功事例：MQLが営業成果につながった企業の取り組み
• よくある課題と“質の高いMQL”を増やす改善策
• まとめ：MQLは“成果につながるリード”を育てるしくみ

MQLとは何か？その定義と背景

MQLとは、「マーケティング活動を通じて獲得した見込み顧客（リード）のうち、購買意欲や情報収集の姿勢などを一定の基準で評価し、“営業が接点を持つ価値がある”と判断されたリード」のことです。

語源は以下のとおりです。

• M（Marketing）：マーケティング部門が獲得・管理する
• Q（Qualified）：一定の基準により選別された
• L（Lead）：見込み顧客

つまり、すべてのリードがMQLではなく、「質が高い」と判断されたごく一部がMQLとして営業に渡される、という考え方です。

背景には、以下のような課題が存在します。

• 獲得したリードが多すぎて営業が対応しきれない
• 営業から「優先度がわからない」「今すぐじゃない」と言われる
• マーケと営業が成果指標を共有できていない

MQLという“橋渡しの基準”を設けることで、マーケと営業の分断を解消し、商談化の精度を高めることができます。

MQLとSQLの違いとは？

MQLと混同されやすい概念として、「SQL（Sales Qualified Lead）」があります。MQLとSQLの違いを理解することは、マーケティングと営業の“連携の質”を高める上で極めて重要です。

MQL（Marketing Qualified Lead）

• マーケティング部門が「営業に渡す価値がある」と判断したリード
• Webサイト閲覧、資料ダウンロード、イベント参加、メール開封など、行動データと属性情報に基づき選別
• まだ“商談意欲”は明確でないが、検討初期段階にある可能性が高い

SQL（Sales Qualified Lead）

• 営業部門が「商談として成立する」と判断したリード
• インサイドセールスまたは営業がヒアリングを実施し、ニーズや導入検討の姿勢が確認されている
• 営業提案フェーズへと進むための条件がそろっている

相違点まとめ

項目	MQL	SQL
評価主体	マーケティング	営業／インサイドセールス
判断材料	行動履歴＋属性	ヒアリング内容＋意思決定情報
状態	興味・関心段階	検討・選定段階
主な接点	Web、メール、セミナー	電話、Web会議、訪問商談
パス先	インサイドセールス／営業	フィールドセールス（商談化）

このMQL→SQLの流れこそが、the model型営業組織やABM（アカウントベースドマーケティング）における中核プロセスであり、正しく設計・運用することで商談の“質と量”の両方を引き上げることが可能になります。

MQLの判定基準：行動・属性・スコアリング

MQLを定義する際、重要なのは「誰が・どのように・何をもとに判断するか」です。MQLの質が成果を左右する以上、その基準設計は極めて戦略的に行う必要があります。

属性情報（Fit）

• 企業規模（従業員数／売上）
• 業種／業界セグメント
• 部署・役職（決裁権の有無）
• 地域や市場ターゲットとの一致性

→ 自社にとって「顧客になりやすいかどうか」を評価します。

行動情報（Interest）

• 資料ダウンロード回数
• セミナー／ウェビナー参加有無
• 製品ページ閲覧の回数・滞在時間
• 比較資料／価格ページの閲覧履歴
• メールの開封・クリック履歴

→ 「どれだけ関心があるか」「検討度合いはどこか」を示します。

スコアリングによるMQLの自動化

多くの企業では、MA（マーケティングオートメーション）ツールを用いてスコアリングによるMQLの自動選別を行っています。

例：

• 資料DL：10点
• セミナー参加：20点
• 製品ページ閲覧（3回以上）：15点
• 価格ページ閲覧：25点
• 合計スコアが70点以上 → MQLに認定

このように、属性×行動のスコア設計によってMQLの基準を「感覚」から「ルール」へと進化させることができます。

MQLを生むコンテンツとナーチャリング設計

質の高いMQLを継続的に生み出すには、マーケティング活動の中で「いかにリードの関心を高め、検討ステージを進められるか」が重要です。そのためには、“単なる資料提供”にとどまらず、戦略的なコンテンツ設計とナーチャリングシナリオが欠かせません。

MQL化につながりやすいコンテンツの種類

MQL判定に使われる行動は、“購買意欲”や“情報収集の真剣度”が高いコンテンツに触れているかどうかです。以下のようなコンテンツは、MQL化の判断材料として有効です。

• 導入事例集（＝検討層が求める説得材料）
• 比較資料・価格ガイド（＝選定フェーズのシグナル）
• 実践ノウハウのeBook（＝導入前提での調査傾向）
• 製品デモ動画・無料トライアル申込（＝“行動意欲”の明確化）
• 経営層向けのレポート（＝社内検討材料として使用されやすい）

コンテンツは単なる“量”ではなく、“検討のステージ”に応じた“問いに応える深さ”がポイントです。

ナーチャリングシナリオの設計

見込み客がMQLに至るまでの過程を支援するのが、メール・広告・セミナーなどを使ったナーチャリングです。MAを活用し、以下のようなシナリオを設計します。

例：

• 資料DLから3日後 → 関連記事の紹介メール
• メール開封したら → 事例資料DLページへ誘導
• 製品ページを3回以上閲覧 → ウェビナーの招待メール配信
• ウェビナー参加後 → 営業に通知（MQL認定）

このように、「行動のトリガー」から「興味を深める導線」までを体系的に設計することで、顧客を“自然に”MQL化へと導くことができます。

MQLの運用ステップとSLAの考え方

MQLは「定義する」だけでは意味がありません。マーケティングと営業がMQLを起点に連携し、確実に成果につなげるためには、“渡し方”と“評価の仕組み”を整備する必要があります。

MQL運用の基本ステップ

このように、MQLは“静的な基準”ではなく“動的なプロセス”として捉えることで、組織全体の営業活動が磨かれていきます。

SLA（Service Level Agreement）の設計

SLAとは、マーケティングと営業の“受け渡しルール”を明文化した合意事項です。

例：

• MQLの定義：スコア80以上＋価格ページ閲覧済み＋企業規模100名以上
• MQLパス後、営業またはインサイドセールスは24時間以内に対応
• SQL化しない場合は理由をマーケに返却し、再設計の材料にする

このように、定義・対応スピード・フィードバックまでを含めた運用があってこそ、MQLは“営業成果に効く評価軸”として機能します。

成功事例：MQLが営業成果につながった企業の取り組み

MQLを適切に定義・運用することで、リード対応の質が向上し、営業成果に直結するケースが数多くあります。ここでは、日本国内のBtoB企業における代表的な成功事例を紹介します。

事例①：SaaS企業A社 – 商談化率が3倍に向上

A社では、Web広告やセミナーで多くのリードを獲得していたものの、営業パス後の商談化率が10％を下回っていた。原因を探ると、MQLの定義が不明確で、営業が「今すぐではないリード」に無駄な時間を費やしていた。そこで、スコアリングを用いたMQL基準を導入し、資料DL、価格ページ閲覧、業種フィットなどで合計80点以上のリードのみをMQLとして営業にパス。その結果、MQLからの商談化率は30％超に跳ね上がり、営業の対応時間も大幅に削減。マーケと営業が共通KPIを持ったことで、部門間の信頼も深まった。

事例②：製造業B社 – ナーチャリングで眠っていたリードが受注に

B社では、展示会で名刺を獲得しても後続フォローがなく、数千件のリードが放置状態だった。MAを導入し、スコアリングによるMQL判定とシナリオメールによるナーチャリングを開始。価格ページや製品紹介ページの閲覧、資料再DLなどの行動をトリガーにインサイドセールスが接触し、営業に渡すMQLを再選別。約6か月後、ナーチャリング経由で10件以上の受注を獲得。「動かない」と思っていたリードがMQLとして再浮上し、成果につながった。

よくある課題と“質の高いMQL”を増やす改善策

MQLを導入してもうまくいかないケースには、共通する落とし穴があります。以下はその典型と、改善のヒントです。

MQLの定義が曖昧／属人的

「スコア80点以上」など定量的な基準がないまま営業にパスしてしまい、「なんでこれがMQLなの？」と現場に不信感が生まれるケース。

＜改善策＞

• スコアだけでなく「価格ページ閲覧＋役職＋業種」など複数要素で定義
• インサイドセールスによる“目視判定”と併用するステップを設ける

営業の反応が悪い（対応しない／不信感がある）

MQLを渡しても営業が放置してしまい、「結局反応ない」「連携できない」という状態に。

＜改善策＞

• SLAで“対応時間”を明文化（例：24時間以内に1回連絡）
• 営業側からのフィードバックループを設計（失注理由／課題の記録）
• 初期は「MQL→商談化→受注」のトレースを毎週分析・共有

数に偏りすぎて質が落ちている

「MQLをとにかく多く渡す」ことが目的化してしまい、結果として商談の質が低下し、営業が疲弊するパターン。

＜改善策＞

• 商談化率・受注率もKPIに含めることで“質のMQL”を評価
• MA／スコアリング設計を定期的に見直し、“貢献度の高いシグナル”を強化する

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まとめ：MQLは“成果につながるリード”を育てるしくみ

MQLとは、単に「営業に渡す前のリード」ではありません。それは、マーケティング部門が“成果を生むための責任”を果たすための、戦略的な仕組みです。

• すべてのリードを追うのではなく、確度の高い相手に絞る
• マーケと営業が“共通の基準”で評価・判断・行動する
• リードを“育てて渡す”ことで、商談の質が上がる

MQLが正しく機能することで、組織全体の営業効率が上がり、フィールドセールスは提案に専念でき、マーケティングは「成果に貢献する部門」として社内での信頼を得られるようになります。

今、成果の上がらない営業体制や放置されるリードに悩んでいるなら――
MQLの定義と運用を見直すことが、組織全体の成長の第一歩になるかもしれません。

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