MQLとSQLの違いとは？定義から基準設定、営業連携の仕組みづくりまで徹底解説

「マーケティングから渡されるリードの質が低い」
「営業がせっかく渡したリードをフォローしてくれない」

BtoBビジネスにおいて、このような部門間の対立は珍しくありません。この対立の多くは、リード（見込み顧客）の受け渡しプロセスにおける「MQL」と「SQL」の定義や基準が曖昧なことに起因しています。

MQLとSQLを正しく理解し、両者の連携プロセスを最適化することは、単なる部門間連携の改善にとどまらず、予測可能な収益モデルを構築するための経営基盤ともいえます。

本記事では、MQLとSQLの基本的な違いから、具体的な基準設定の方法、そして営業部門とマーケティング部門がスムーズに連携するための仕組みづくりまでを、具体例を交えながら解説します。

MQLとSQLの基本的な違いを1分で理解する

BtoBマーケティングにおいて「MQL」と「SQL」は、リード管理の効率化と売上成長を実現するうえで欠かせない概念です。両者の違いを明確に定義することが、部門間の認識のズレを防ぎ、受注率を向上させるための最初のステップとなります。

MQL (Marketing Qualified Lead) とは：マーケティング部門が「見込み度が高い」と認定したリード

MQLは、マーケティング活動を通じて獲得したリードの中から、自社の製品やサービスに対して一定以上の関心を示し、「購買意欲が高まっている」とマーケティング部門が判断した見込み顧客を指します。

具体的には、以下のような行動をとったリードがMQLとして認定されます。

• サービス資料の請求
• 課題解決型のセミナーやウェビナーへの参加
• Webサイト上の料金ページや事例ページの閲覧
• MAツールによるスコアリングで一定の基準点を超過

MQLは、マーケティング部門が責任を持ってナーチャリング（育成）し、選別した上で、営業部門へ引き渡す「案件化の一歩手前」のリードです。

SQL (Sales Qualified Lead) とは：営業部門が「受注確度が高い」と判断し、案件化したリード

SQLは、MQLの中から、営業部門（またはインサイドセールス部門）が実際にアプローチし、「具体的な商談に進む価値がある」「受注確度が高い」と判断したリードです。

SQLとして認定されるには、多くの場合、BANT条件（Budget：予算、Authority：決裁権、Needs：必要性、Timeframe：導入時期）などの具体的な情報が明確になっている必要があります。

SQLは、営業担当者がリソースを投下し、具体的な提案や見積もり提示といった受注に向けたアクションを開始する段階のリードです。

一目でわかるMQLとSQLの比較表

リードが受注に至るまでの全体像：MQLとSQL、そして「SAL」の重要性

リードが顧客化するまでには、複数の段階を経て選別・育成されます。MQLやSQLはそのプロセスの一部ですが、この二つの間に「SAL」という段階を設けることが、連携の精度を高める上で重要です。各ステージの定義と役割を明確にすることが、スムーズな部門連携の前提となります。

Step.1：リード獲得（デマンドジェネレーション）

展示会、Web広告、コンテンツマーケティング、名刺交換など、あらゆるチャネルを通じてリード情報を獲得する段階です。獲得したリード全体をMAL（Marketing Accepted Lead）と呼ぶこともあります。この段階では、まずは接点を持ち、自社を認知してもらうことが目的です。

Step.2：MQL (Marketing Qualified Lead) - マーケティングによる選別と育成

獲得したリードに対して、メールマガジンやセミナー案内などを通じて継続的に情報提供（ナーチャリング）を行います。その過程で、リードの属性や行動履歴に基づき「購買意欲が高まった」と判断されたリードがMQLとなります。

Step.3：SAL (Sales Accepted Lead) - 営業がアプローチを受理する重要な中間地点

MQLとしてマーケティング部門から営業部門へ引き渡されたリードを、営業部門が「受け入れるかどうか」を判断する段階です。営業部門がリード情報を確認し、「アプローチすることに合意」したリードがSALとなります。

なぜSALを設定するのか？

MQLをそのままSQLの候補として扱うのではなく、SALという中間地点を設けることで、以下のようなメリットがあります。

• MQLの質を定量的に評価できる：SALへの転換率（MQLのうち何件がSALになったか）を追跡することで、マーケティング部門が定義したMQLの基準が、営業部門の求める水準と合致しているかを客観的に測定できます。
• リードの放置を防ぐ：「営業がアプローチすることに合意した」という明確なステータスを設けることで、引き渡したリードが対応されずに放置される事態を防ぎます。

【Sells upの視点】SALの設定は、連携のボトルネックを特定する指標となる
SALをKPIとして追跡することは、プロセス全体のどこにボトルネックがあるのかを特定するために重要です。例えば、MQL数は多いがSAL化率が低い（営業に受け入れられないケースが多い）場合、マーケティング部門の「MQLの基準設定」に問題があると考えられます。一方、SAL化率は高いがその後のSQL化率が低い場合、「営業部門のアプローチ手法やヒアリング内容」に改善の余地があると考えられます。SALは、部門間のギャップを可視化し、改善サイクルを素早く回すための重要な指標です。

Step.4：SQL (Sales Qualified Lead) - 案件化への移行

SALとなったリードに対し、インサイドセールスや営業担当者が電話やメールでアプローチし、詳細なヒアリングや課題の深掘りを行います。その結果、具体的なニーズや予算が明確になり、営業が「案件化できる」と判断したリードがSQLとなります。

なぜMQLとSQLの連携はうまくいかないのか？部門間の対立を生む3つの原因

MQLとSQLの概念は理解していても、実際の運用で営業部門とマーケティング部門の連携がうまくいかず、対立が生じてしまうケースは少なくありません。その背景には、構造的な原因があります。

原因1：「質の高いリード」の定義が部門ごとに異なる

最も大きな原因は、MQLやSQLの基準が明確に定義されておらず、部門間で「どのようなリードが質の高いリードなのか」という認識が共有されていないことです。

例えば、マーケティング部門は「資料請求した人」をMQLと考えていても、営業部門は「具体的な導入時期が決まっている人」でなければアプローチしたくない、と考えている場合があります。この認識のズレが、「マーケティングから来るリードは質が低い」という不満につながります。

原因2：評価指標と時間軸の違い（短期的なSQL vs 中長期的なMQL）

営業部門は、当月や四半期の売上目標達成を目指すため、直近で受注につながる確度の高いリード（SQL）を優先します。一方、マーケティング部門は、将来の案件創出を見据えた中長期的なリードの獲得と育成（MQL）に注力します。

この評価指標と時間軸の違いが、お互いの活動に対する理解不足や、優先順位のズレを生み出し、「営業はすぐに売上にならないリードをフォローしてくれない」というマーケティング部門の不満につながります。

原因3：引き渡したリードに対するフィードバックの欠如

マーケティング部門が営業部門にMQLを引き渡した後、そのリードがどうなったのか（商談化したのか、失注したのか、あるいは放置されているのか）という進捗や結果が共有されないケースが多く見られます。

フィードバックがないため、マーケティング部門は自分たちの活動が成果につながっているのかを把握できず、施策の改善点も見つけられません。結果として、営業部門が「質が低い」と感じるリードが供給され続けるという悪循環に陥ります。

MQL/SQL最適化の戦略的意義：予測可能な収益モデルの構築へ

MQLとSQLの連携プロセスを整備することは、単なるリード管理の効率化や部門間連携の改善といった戦術的な話ではなく、企業の持続的な成長を実現するための「予測可能な収益モデル」を構築する上で、重要な経営基盤となります。

MQLからSQL、そして受注に至るまでの各プロセスの転換率をデータとして可視化・管理することで、以下のような戦略的なメリットが生まれます。

経営指標への貢献：LTV向上とCAC削減

MQLとSQLの基準を最適化し、確度の高いリードに営業リソースを集中させることは、顧客獲得コスト（CAC：Customer Acquisition Cost）の削減に直結します。無駄なアプローチを減らし、効率的な営業活動を実現できるためです。

また、適切なタイミングで適切な情報を提供し、顧客との関係性を構築するプロセス（MQLのナーチャリング）が機能することで、長期的に自社と取引を継続してくれるロイヤルカスタマーの育成につながり、顧客生涯価値（LTV：Life Time Value）の向上が期待できます。

データに基づく論理的な事業計画の策定

各プロセスの転換率が明確になれば、「目標売上を達成するためには、どれだけのSQLが必要で、そのためにはどれだけのMQLが必要か」という計算が論理的に行えるようになります。

これにより、感覚や経験則に頼った事業計画ではなく、データに基づいた精度の高い計画策定が可能となり、マーケティング予算や人員配置の最適化を図ることができます。

【Sells upの視点】マーケティング部門のROI証明に向けて
MQL/SQLのプロセス最適化は、マーケティング部門が長年抱えてきた「ROI（投資対効果）の証明」という課題に対する明確な解決策となります。MQLの創出が最終的にどれだけ売上（SQL化、受注）に貢献しているかを可視化することで、マーケティング活動の価値を経営層に対して正しく示し、説明責任を果たすことが可能になります。

対を解消し、売上を向上させるMQL/SQL運用フレームワーク

部門間の対立を解消し、リードの質・量・転換率を向上させるためには、MQLとSQLの定義や基準を明確にし、連携の仕組みを構築することがポイントです。ここからは、BtoB企業で成果を出すための具体的なフレームワークを解説します。

Step.1：リードスコアリングで「質」を客観的に定義する

リードの「質」を感覚や属人的な判断に委ねるのではなく、「スコアリング」によって数値化・可視化することが重要です。これにより、客観的な基準でMQLを創出できるようになります。

スコアリングは、「属性情報」と「行動情報」の2つの軸で評価するのが基本です。

スコアリングの2つの軸：属性情報と行動情報

1. 属性情報（静的データ）：企業規模、業種、役職、地域など、リードの基本的なプロフィール情報です。貴社のターゲット像（ペルソナ）にどれだけ合致しているかを評価します。

2. 行動情報（動的データ）：資料ダウンロード、セミナー参加、Webサイトの特定ページの閲覧、メールの開封・クリックなど、リードがとった行動の履歴です。購買意欲や関心の度合いを評価します。

BtoBにおける具体的なスコアリング設計例

多くの記事では「スコアリングが重要」と述べられていますが、具体的にどのような項目に何点を設定すればよいのかが分からなければ、運用に乗せることは困難です。以下に、BtoBビジネス（例えばIT/SaaS企業）におけるスコアリングのモデルケースを示します。

属性情報のスコアリング例

行動情報のスコアリング例

ネガティブスコア（減点）の設定も重要

見落とされがちですが、購買意欲が低い、あるいはターゲット外であることを示す行動に対しては、マイナスのスコアを設定することも重要です。

これらのスコアを合計し、例えば「合計スコアが100点を超えたリードをMQLとする」といった閾値を設定します。

【Sells upの視点】MQLの閾値設定は「過去の受注リード」の分析から始める
スコアリングの点数配分やMQLの閾値を決める際、感覚で決めてしまうと失敗のリスクが高まります。推奨するのは、「過去1年間に受注した顧客」が、リードだった頃にどのような行動をとっていたかを分析することです。例えば、受注顧客の多くが「事例集をダウンロード」していたのであれば、その行動のスコア配分を高く設定します。そして、それらのリードの平均スコアを算出し、MQLの閾値の初期設定値とします。客観的なデータに基づいた基準設定が、営業部門の納得感を得るための重要なポイントです。

Step.2：SLA (サービスレベル合意) で部門間の連携ルールを明確化する

MQLの基準を定義したら、次にマーケティング部門と営業部門の間で、リードの受け渡しに関する具体的なルールを明文化します。これがSLA（Service Level Agreement：サービスレベル合意）です。

SLAを締結することで、お互いの役割と責任範囲が明確になり、「言った言わない」の対立を防ぐことができます。

部門間連携のためのSLAチェックリスト

SLAには、以下の項目を具体的に盛り込む必要があります。単なる概念的な合意ではなく、実務で運用できるレベルまで詳細を詰めることがポイントです。

1. リードの定義と目標

• ☐ MQLの定義（スコアの閾値、必須の行動条件など）

• ☐ SQLの定義（必須のヒアリング項目、BANT条件の充足度など）

• ☐ 月次/四半期ごとのMQL創出目標数、SQL転換率目標

2. マーケティング部門の責任範囲

• ☐ リード引き渡し時に提供すべき必須情報（担当者名、連絡先、スコア内訳、過去の行動履歴など）

• ☐ リード引き渡しの方法とタイミング（MAからSFAへの自動連携、通知方法など）

3. 営業部門（インサイドセールス含む）の責任範囲

• ☐ MQL受領後の初回アクション（電話、メール）とその期限（例：24営業時間以内）

• ☐ アプローチ回数と期間（例：2週間以内に最低5回アプローチする）

• ☐ SFAへの進捗入力ルール（いつ、どの項目を更新するか）

• ☐ SAL/SQLへの移行判断と、その理由の入力ルール

4. フィードバックと見直し

• ☐ 営業部門からマーケティング部門へのフィードバック方法（詳細はStep.3で解説）

• ☐ 定期的な見直しの会議体と頻度（例：月次、四半期ごと）

【Sells upの視点】SLAは継続的な改善が前提
SLAは一度作成したら終わりではなく、運用しながら継続的に見直していくことが重要です。ビジネス環境や製品のターゲットが変われば、SLAも有効性が低下する可能性があります。実際の商談化率や受注率のデータに基づき、定期的にSLAの内容を調整することで、実効性の高い運用ルールとして定着します。特に運用初期は、週次など短いサイクルで振り返りを行い、基準の妥当性を検証しましょう。

Step.3：MQLが否認された際の「フィードバックループ」を設計する

MQL/SQL運用を成功させる上で重要な仕組みの一つが、フィードバックループの設計です。営業部門がMQLを受け取ったものの、「タイミングが合わない」「ニーズが顕在化していない」などの理由で案件化できない（否認する）と判断した場合、その理由をマーケティング部門にフィードバックする仕組みが不可欠です。

なぜフィードバックループが重要なのか

フィードバックループが機能することで、以下のような効果が期待できます。

・MQLの質の継続的改善：否認理由を分析することで、MQLの定義やスコアリング基準のどこに問題があるのかを特定し、改善につなげることができます。 ・マーケティング施策の最適化：どのようなコンテンツやチャネルが質の高いリードを生み出しているのかを把握し、施策の改善に活かせます。 ・部門間の相互理解の促進：データに基づいた建設的な議論が可能になり、感情的な対立や責任のなすりつけを防ぐことができます。

フィードバックループの具体的な設計方法

フィードバックループを機能させるためには、以下の3つの要素を仕組み化する必要があります。

1. 否認理由の明確化と共有
営業担当者が感覚で否認するのではなく、明確な理由を入力できる仕組みを構築します。SFAやMAツール上で、以下のような選択式の否認理由を設定し、入力の負担を軽減します。

• 連絡不通（電話に出ない、メール返信なし
• ターゲット外（業種、企業規模、役職が異なる）
• ニーズ不明・情報収集中（具体的な課題がない）
• タイミングが合わない（導入時期が未定、予算がない）
• 競合リサーチ目的

2. 否認リードの再ナーチャリング（リサイクル）プロセスの構築
否認されたリードをそのまま放置するのではなく、マーケティング部門に戻し（差し戻し）、再度ナーチャリングを行うプロセスを設計します。これを「リードのリサイクル」と呼びます。

例えば、「タイミングが合わない」という理由で否認されたリードに対しては、数ヶ月後に再度アプローチを試みるシナリオを設定したり、「情報収集中」のリードに対しては、より基礎的な情報を提供するコンテンツを配信したりするなど、否認理由に応じた対応を行います。

3. 定期的な分析と改善サイクルの確立
収集したフィードバックデータを定期的に分析し、改善アクションを決定する会議体を設置します。月次の定例ミーティングなどで、否認理由の傾向やMQLの質に関する課題を共有し、スコアリング項目の見直しやコンテンツ企画の改善など、具体的なアクションプランに落とし込みます。

【Sells upの視点】フィードバックループこそが、MQLの質を高める
Sells upが支援してきた経験から、フィードバックループが機能している企業ほど、MQLからSQLへの転換率が継続的に向上しています。営業からの否認フィードバックは、マーケティング部門にとって貴重な学習機会です。否認理由という客観的な事実をもとに、部門間で建設的な議論を行い、MQLの質を高め続ける仕組みを構築することが、持続的な成長のポイントとなります。

MQL/SQL運用を効率化するMA/SFAツールの役割

ここまで解説してきたスコアリングやSLAに基づくリード運用を、手作業で行うことは現実的ではありません。データドリブンなMQL/SQL運用を実現するうえで、MA（マーケティングオートメーション）ツールやSFA（営業支援システム）の活用は不可欠です。

スコアリングとリード引き渡しの自動化

MAツールを活用することで、リードのWeb行動履歴やメールへの反応などを自動で収集し、設定したルールに基づいてスコアを付与することができます。

そして、スコアがMQLの基準値を超えた時点で、自動的にSFAへ連携したり、営業担当者へ通知したりすることが可能です。これにより、タイムリーなアプローチが実現し、機会損失を防ぐことができます。

行動履歴の可視化と部門間の情報共有

MAツールは、リードが過去にどのようなページを閲覧し、どのセミナーに参加したかといった詳細な行動履歴を記録・可視化します。

営業担当者は、MQLを引き継ぐ際にこれらの情報を確認することで、リードの関心事や課題感を把握でき、初回のアプローチや商談の質を高めることができます。

また、MAツールとSFA/CRMを連携させることで、営業活動後の進捗（商談化、否認、受注など）をMAツール側にも反映させることができます。マーケティング部門は、これらの結果データを分析し、施策の評価や改善に活用できます。

【Sells upの視点】ツールは「運用設計」とセットで考える
MAツールやSFA/CRMは、導入するだけでは成果につながりません。重要なのは、貴社のMQL/SQL運用プロセスに合わせて、どのようにツールを活用するかという「運用設計」です。マーケティングから営業への「リードの流れ」と、営業からマーケティングへの「フィードバックの流れ」を止めないために、どのようなデータを持ち、誰がどのように使うのかを明確に定義することで、ツールの価値を引き出すことができます。

まとめ：MQLとSQLの最適化は、予測可能な成長への基盤

MQLとSQLの違いを理解し、両者の定義・基準を明確にすることは、BtoBビジネスにおけるマーケティングと営業の連携を強化し、売上を向上させるための重要な取り組みです。

この記事で解説したように、客観的な基準である「スコアリング」と、部門間の連携ルールである「SLA」を軸に運用プロセスを仕組み化することで、リードの質と転換率は着実に向上します。

さらに、SALの設定によるギャップの把握や、営業からの「否認フィードバック」を受け止めて改善サイクルを回す仕組みを構築することが、持続的な成長のポイントとなります。

MQLとSQLの最適化を通じて、営業部門とマーケティング部門が共通の目標を持ち、データに基づいた論理的なリード運用を実現することで、予測可能な収益モデルを構築し、企業全体の成長を加速させることができるでしょう。