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【Clay攻略】「自由すぎて使えない」を突破する2つの思考法（Clay Uni 1章まとめ）

米国最先端SaaS×次世代Sales Ops

1. はじめに：Clayは「楽器」である


Clayを初めて触った時、多くの人がこう感じます。 「何でもできそうだけど、何からすればいいかわからない……」
公式はこの状態を「白紙のキャンバス問題（Blank Canvas Problem）」と呼んでいます。自由すぎるがゆえに、ガイドがないとただ音を鳴らしているだけで、音楽（＝成果の出るワークフロー）にならないのです。

（このエバンジェリストの方の話方は非常にわかりやすく、めちゃくちゃ勉強になる、、）

yashさん


今回は、harutaの学びのアウトプット第2弾として、Clayを使いこなすための2つの地図「FETE」と「Jigsaw」についてまとめます。

2. プロセスの地図：FETEフレームワーク

FETEフレームワーク

Clayでの作業は、どんなに複雑に見えても必ず以下の4ステップに集約されます。

  • ① Find（見つける）： ターゲットとなる企業や個人のリストを特定・インポートする。

  • ② Enrich（豊かにする）： 外部ソースやAIを使い、メールアドレス、SNS、企業情報などのデータを肉付けする。

  • ③ Transform（変換する）： ここがClayの真骨頂。 生のデータをAIや関数で加工し、パーソナライズされたメール文面や、独自のリードスコアリングを作成する。

  • ④ Export（書き出す）： 完成したデータをCRM（HubSpot/Salesforce）やメール配信ツールへ送る。

「今、自分はどのフェーズの作業をしているのか？」を意識するだけで、迷いがなくなります。

3. 品質の地図：Jigsaw（ジグソー）フレームワーク

Jigsaw（ジグソー）フレームワーク


「FETE」が手順なら、「Jigsaw」は精度の高め方です。パズルを隅（コーナー）から埋めるように、データも優先順位をつけて整理します。

  • Corner Pieces（角のピース）：必須の識別子

    • 企業なら「ドメイン」「LinkedIn URL」。

    • 個人なら「LinkedIn URL」「フルネーム」。

    • ここがズレると、後のデータ補完がすべて狂います。

  • Edges（外枠）：基本データ

    • 従業員数、職種、業界など。ターゲットが正しいかを確認する枠組みです。

  • Middle（中身）：専門的なデータ

    • Clayが提供する150以上のプロバイダーやAIによるWebスレイピング。ここで独自の価値を生みます。

4.【haruta's Eye】

視聴する中で気になった、外部データソース・アプリ連携開発頻度・具体的な運用方法についてまとめてみた。

【Enrichの主な外部データソース】

Clayは「150以上のデータプロバイダー」と連携しており、それらを自由に組み合わせて（Waterfall機能など）活用できるのが最大の特徴。
主なソースは以下のカテゴリに分類されるとのこと。

Enrichの主な外部データソース

【連携アプリが増える頻度】

連携先の追加頻度については、公式に「週に何件」といった固定の数字は公表されていないが、これまでのアップデート履歴や動向から以下のことが言えるとのこと。

  • 月単位での新機能・統合の追加: Clayは非常に開発スピードが速く、数週間〜1ヶ月に一度のペースで新しいネイティブ統合やデータソース、またはAIモデルのアップデート（最新のGPTやClaudeへの対応など）が行われています。

  • エコシステムの拡大: 最近では単なるデータ提供だけでなく、Gong, Webflow, Instantly, Smartlead といった、CRMやセールスオートメーション、CMSツールとの「書き出し（Export）」側の連携も急速に強化されています。

  • ユーザーリクエストへの対応: コミュニティ（Slackやフォーラム）での要望が強く、APIが公開されているツールであれば、優先的にネイティブ統合される傾向にあります。


また、実際の運用イメージは以下。

1. 「シグナル」を捉えたタイミング特化型アウトバウンド

単なる「リストへの送付」ではなく、「今、連絡すべき理由」を自動で特定する運用。

  • 活用ソース: LinkedIn（求人情報）、Crunchbase（資金調達）、BuiltWith（技術スタック）

  • 運用イメージ:

    1. Find: 自社のターゲット業界の企業リストをインポート。

    2. Enrich: 「最近、営業職（SDR/AE）の求人を出したか？」「過去3ヶ月以内に資金調達をしたか？」「競合製品を導入しているか？」を複数のソースで確認。

    3. Transform: 全ての条件に合致した企業に対し、「SDRの増員、おめでとうございます。組織拡大のタイミングで、弊社のツールがどう貢献できるか……」という文脈をAIで生成。

  • メリット: 相手が「なぜ今、自分に連絡が来たのか」を納得できるため、返信率が劇的に向上します。

2. Claygentによる「超・特定条件」でのリード選別

従来のデータベースには載っていない「Webサイトを深く読み込まないとわからない情報」をAIに調査させる運用。

  • 活用ソース: Claygent（Clay独自のAIエージェント）、各社公式サイトの料金ページ・事例ページ

  • 運用イメージ:

    1. Find: ターゲット企業のドメインリスト。

    2. Enrich: Claygentに「この会社の料金ページに『エンタープライズプランはお問い合わせ』という表記があるか？」「導入事例に金融業界のロゴがあるか？」をWeb巡回して調査させる。

    3. Transform: 「エンタープライズプランあり ＝ 大手攻略の意欲あり」と判断し、独自のリードスコアを付与。

  • メリット: 人が1件ずつWebサイトを見て回る「目視チェック」の時間をゼロにし、本当に確度の高い企業だけにリソースを集中できます。

3. インバウンドリードの自動補完とCRM同期

資料請求などで入ってきた情報が少ないリードを、営業が即アタックできる状態に仕上げる運用です。

  • 活用ソース: Apollo, Clearbit, Dropcontact（これらをWaterfall連携で使用）

  • 運用イメージ:

    1. Find: HubSpotやSalesforceに入ってきた「氏名とメアドだけ」のリードを同期。

    2. Enrich: Waterfall機能（※1つ目のソースで見つからなければ2つ目を探す仕組み）を使い、個人のLinkedIn URL、正確な職位、会社の従業員数、本社所在地を特定。

    3. Transform: リードの属性に合わせて、「スタートアップ向け」か「大企業向け」かの資料を自動でメール送付。

  • メリット: IS（インサイドセールス）が調査に費やす時間を削減し、リード獲得から架電までのリードタイムを最短化します。

結論、外部データソース連携は非常に多く、また開発スピードも非常に早い。ただ、アメリカ市場では最大効果的に活用できるが、日本市場で活用するには、まだまだ情報が拡充されていないものもあるので、使い方が非常に重要そう。
諸々踏まえ、以下のような使い方であれば、日本市場でもすぐに活用できそうだと考えている。

1. 「データがない」を解決するClaygent（AIエージェント）

従来のツールは「DBにあるデータ」しか引き出せないが、Claygentは日本語のWebサイトを直接読みにいける

  • 強み: 日本企業の公式サイト、採用ページ、IR資料、ニュースリリースなどを日本語で検索し、内容を要約してデータ化できます。

  • 活用例: 「この会社の最新の決算資料から、DXに関する投資計画があるか探して」と日本語で指示すれば、自動でリサーチして「あり・なし」やその内容を抽出してくれます。

2. 「国内DB」×「Clay」のハイブリッド運用

日本特有の企業データベース（SalesNow、forcusなど）から書き出したCSVを、Clayにインポートして使う手法が最も効率的

  • Find（日本国内ツール）: 精度の高い国内法人番号や基本情報を国内DBで取得。

  • Enrich & Transform（Clay）: そのリストをClayに読み込ませ、LinkedInでの個人特定や、AIによる最新ニュースのリサーチ、パーソナライズ文面の作成を行う。

  • メリット: 国内DBの「正確な企業属性」と、Clayの「高度なAIリサーチ・変換」のいいとこ取りが可能

入り口の構築に関しては一定負荷は発生しそうだが、個社独自の仕組みを構築できれば、非常に大きなインパクトをもたらしそう。

次回は「Clayを使いこなした先に待っている3つの成功シナリオ」などについて、まとめて投稿します！！

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