SQLとは？MQLとの違いやマーケティング・営業部門の課題を解説

最終更新日:2025.3.25

MQL（Marketing Qualified Lead）とは、顧客の中でも、マーケティングがコミュニケーションを担当すべき見込み顧客を指します。

一方、SQL（Sales Qualified Lead）とは、営業がコミュニケーションを受け持つべき見込み顧客という意味で、MQLと比較して購買意欲を高められた顧客のことです。

つまりMQLとSQLの違いは、担当すべき部署と購買意欲の高さにあります。

この記事では、SQLという言葉の意味やMQLとの違いのほか、SQL・MQLをめぐる課題と解決方法を解説します。

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SQLとは、営業がコミュニケーションを受け持つべき見込み顧客

MQLからSQLへとナーチャリングを行う方法

マーケティングと営業のよくある課題はSQLとMQLをめぐる連携不足

SQLとMQLをめぐる課題を解決するには？

SQLをどのように扱うかは、マーケティング、営業双方が考えるべきもの

SQLとは、営業がコミュニケーションを受け持つべき見込み顧客

SQLとはSales Qualified Leadの略で、そのまま日本語に訳すと「営業が認定した見込み顧客」となりますが、よりわかりやすくいうと「営業がコミュニケーションを受け持つべき見込み顧客」という意味の言葉です。
ですので、SQLはマーケティングやインサイドセールスによるナーチャリングによって、購買意欲が高められた見込み顧客のことを指します。加えて、問い合わせや引き合いなどで入ってきた案件もSQLに含まれます。
このようにSQLとは、ニーズが確認された見込み顧客のことです。そのため、コストや納期などの諸条件を整えれば、成約に至る可能性が高いとみなすことができます。

営業におけるMQLとSQLの違い

SQLに似た言葉として「MQL（Marketing Qualified Lead）」があります。これは、「マーケティングがコミュニケーションを担当すべき見込み顧客」のことで、ウェブサイトでの問い合わせやeBookのダウンロードのほか、展示会やセミナーなどのマーケティング活動によって創出され、ある程度まで購買意欲を高められた見込み顧客を指します。
この層は、自社製品やサービスを認識しており、興味はあるけれども、商談に持ち込むほどには購買意欲が高まっていません。そのため、マーケティング部門やインサイドセールスによって引き続きナーチャリングを行い、購買意欲を十分に高めていく必要があります。
そして、MQLの購買意欲が一定以上のレベルに達したら、営業にパスして案件化します。この時点で、MQLはSQLになるというわけです。

SQLとMQLの併用が重要

SQLは、すでにニーズが顕在化しており、購買意欲も比較的高い見込み顧客です。MQLと比較すれば、より少ない時間と労力で成約につながることが期待できます。
しかし、BtoB領域において、SQLの多くを占める引き合いの案件は、いわゆる「待ちの営業」であるため、引き合いだけに頼るのはリスキーです。そこで、SQLとMQL両者の併用、つまりMQLからSQLに見込み顧客を育てるという行為が重要になります。

中小規模の企業では、独立したマーケティング部門を持つ企業は少なく、多くは営業との兼任かもしれません。しかし、そのような場合でも、見込み顧客をチェックし、SQLとはいえないまでも、ある程度の確度を持つと思われる見込み顧客に対しては、リソースを割いてマーケティング的な視点からアプローチをして購買意欲を引き上げる。こうした、「SQLとMQLの併用」という手法も有効なのではないでしょうか。

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MQLからSQLへとナーチャリングを行う方法

MQLからSQLへとナーチャリングを行う方法は、以下のとおりです。

＜MQLからSQLへとナーチャリングを行う方法＞

見込み顧客を獲得する
見込み顧客を育成する
見込み顧客を選別して絞り込む

まず最初に、Web広告やSNSなどを活用して、見込み顧客（MQL）の獲得（リードジェネレーション）を行います。
次に、メルマガ配信や架電を行い、顧客に適切な情報を提供し、顧客の育成（リードジェネレーション）が必要です。
最後に、育成した見込み顧客の行動を元に、受注確度の高い顧客（SQL）を選別し、営業担当者が直接アプローチを実施します。

上記の流れでMQLをマーケティング部門が創出して、営業担当にMQLにアプローチしてもらうことになります。

マーケティングと営業のよくある課題はSQLとMQLをめぐる連携不足

SQLとMQLに関する話題に関連して、よく問題に挙げられるのが、営業にパスしたMQLの離脱です。
営業にとっては、引き合いなどで得られたSQLのほうが成約の可能性が高いため、マーケティングからパスされた、つまりMQLからSQLになった見込み顧客を後回しにしてしまう…ということが起こりがちです。
ですが、せっかく育てた見込み顧客が離脱してしまうと、せっかくのマーケティングの努力が無駄になってしまいます。
こうした状況に陥ると、マーケティングからは、せっかくMQLからSQLに育成した見込み顧客を、営業が放置してしまっているように見えてしまいますし、営業は期日と売上目標という具体的な数字を追求しますから、「マーケティングがパスする見込み顧客は手間と時間がかかりすぎる」と感じてしまいます。

このような対立は、両部門の役割分担がうまくなされていなかったり、SQLとMQLの定義が食い違い、連携がとれていなかったりするために起こるものです。しかし、「顧客に価値を提供しつつ、自社の売上を伸ばす」という目標は、マーケティングにも営業にも共通する目標であるはず。それが理解できれば、それぞれの部門にできることはまだあるはずです。
営業は引き合いの案件だけでなく、マーケティングからパスされた見込み顧客にも十分な対応を果たし、マーケティングは営業がすぐにアプローチにかかれるよう、MQLに対してしっかりナーチャリングを行う。そして、両部門がうまく連携するにはどうすべきかをすり合わせ、解決策をともに検討することが大切です。

SQLとMQLをめぐる課題を解決するには？

前述したSQLとMQLをめぐる課題を解決するには、マーケティングと営業の連携が重要であり、十分なコミュニケーションをとることが第一歩となります。具体的には、下記のような方法で解決していくといいでしょう。

＜SQLとMQLをめぐる課題を解決する方法＞

部門間の連携を強化する
MAのスコアリングを見直してみる
営業にパスする見込み顧客の定義を明確にする
MAのシナリオ改善でナーチャリングを改善する

部門間の連携を強化する

SQLはニーズが顕在化している点で、成約確度は高いといえます。しかし、先程説明したとおり、引き合いによるSQLは、安定的かつ継続的に獲得できるとは限りません。また、インターネットの普及によって、顧客側での情報収集が容易になり、引き合いを入れる時点でほぼ購買を決めているというケースが増えています。つまり、気づかぬうちに潜在顧客を競合に奪われているということも起こっているのです。
この状況でまず注目すべきは、マーケティングによるMQLのフォローアップです。マーケティングが育成した見込み顧客の離脱を防ぎ、ニーズが高まるようにアプローチを続ける体制を整えておけば、引き合いだけに頼らずに数字を上げていくことができるでしょう。

MAのスコアリングを見直してみる

MAによるスコアリングは、見込み顧客の行動に合わせて、仮説に従って設定されるものです。そのため、「スコアの割には、購買意欲が高まっていない」ということは、特に運用初期にはよく起こります。これは、データの蓄積に合わせて調整していくことで、正確さを増していきます。
この点については、営業部門の理解を得た上で、定期的に検証を行うべきでしょう。もしも、スコアリングの結果が実際とずれており、思うように結果につながらないときは、様子を見ながらスコアリングを調整していきましょう。

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営業にパスする見込み顧客の定義を明確にする

SQLとしてマーケティングが営業にパスする見込み顧客の定義を、明確にすることも重要です。
たとえば、MAのスコアリングを参照して「スコアが100点以上の見込み顧客を営業にパスする」というような、明確で客観的な基準を設定できればベストでしょう。両部門が納得できる定義を作り、不具合があるようなら調整していけばいいのです。

MAのシナリオ改善でナーチャリングを改善する

スコアリング設定とともにマーケティング部門でできることは、MAのシナリオ設定です。
シナリオもスコアリングと同様、常にブラッシュアップしていく必要があります。「さまざまな手段で獲得した見込み顧客が、どのようなルートを通るのか」「どこに離脱の危険があり、どこにプッシュするチャンスがあるのか」など、試行錯誤を繰り返しながら改善を重ねていきましょう。それによって、1人でも多くの見込み顧客を、SQLとして営業にパスすることができます。

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