AI対応イベント管理システムの選び方とは？BtoBイベントで確認すべきAI機能・データ要件チェックリスト

【この記事の結論】

• AI対応イベント管理システムとは、AI機能を搭載しているだけでなく、申込・来場・視聴・ブース訪問などのデータをAIが解釈できる形で一元管理し、外部AIやSFA/CRMと連携できるイベント管理システムです。
• システム選定では、AI機能の数よりも「データの一元管理と構造化」「外部AI・SFA/CRMとの連携性」「AI利用時のセキュリティ」の3要件を優先して確認することが、導入後の成果を左右します。
• 先に自社の目的（運営効率化・来場者体験の向上・商談化）を決め、チェックリストでベンダーに要件を確認することで、「AIを導入したのに成果が出ない」というミスマッチを防げます。

「AI搭載」「AIマッチング対応」をうたうイベント管理システムが増え、どの製品を選べばよいのか比較の軸が定まらないという悩みを抱えるイベント担当者は少なくありません。

機能一覧を並べて「AI機能が多い製品」を選んでも、肝心のデータが分断されていたり、自社のSFA/CRMと連携できなかったりすれば、AIは期待どおりの成果を生みません。AIの精度と効果は、AIそのものよりも、AIに渡すデータの質と量、そしてそのデータを扱うシステムの設計によって大きく左右されるためです。

本稿では、イベント管理システムで活用できるAI機能の種類を整理したうえで、AIを成果につなげるために確認すべきシステム要件と、ベンダーへの確認項目チェックリストを分かりやすく解説します。

なぜ今、イベント管理システムに「AI対応」が求められるのか

イベント管理システムは、かつては申込受付や来場者リストの管理といった「事務局業務の効率化ツール」として導入されるのが一般的でした。しかし、生成AIの急速な普及によって、システムに求められる役割は「業務を記録する仕組み」から「データを価値に変える基盤」へと大きく変わりつつあります。

生成AIの普及でイベント運営に起きている変化

生成AIの登場により、告知文の作成やアンケートの集計、問い合わせ対応といった定型業務は、AIに任せることが現実的な選択肢になりました。少人数の事務局でも大規模なイベントを運営できる環境が整いつつあります。

一方で、BtoBイベントの主催者に求められる成果も高度化しています。来場者一人ひとりの関心に合わせたセッションやブースの推薦、行動データに基づくホットリードの抽出など、「AIで何を効率化するか」だけでなく「AIでどのような成果を生むか」が問われる段階に入っています。この成果を左右するのが、AIに渡すデータを蓄積・管理するイベント管理システムです。

「AI機能付きツール」と「AIを活かせるデータ基盤」の違い

AI対応をうたうシステムには、大きく分けて「AI機能付きツール」と「AIを活かせるデータ基盤」の2つのタイプがあります。前者は特定のAI機能をあらかじめ組み込んだ製品、後者はイベントのあらゆるデータを構造化して蓄積し、目的に応じて社内外のAIと連携できる製品を指します。

小規模なイベントで特定の業務だけを効率化したい場合は、AI機能付きツールでも十分なケースがあります。しかし、複数のイベントを継続的に開催し、商談化や顧客育成までつなげたいBtoB企業にとっては、AIを活かせるデータ基盤であるかどうかが選定の分かれ目になります。

AIの精度を左右する行動データの重要性については、AIの精度が上がらない原因は？BtoBイベントで名刺情報から「コンテキスト（文脈）データ」へシフトすべき理由でも詳しく解説しています。

イベント管理システムで活用できるAI機能の種類

イベント管理システムで活用されるAI機能は、目的によって「運営効率化」「来場者体験の向上」「商談化」の3つに分類できます。システムを比較する前に、それぞれのAI機能が何のデータを必要とするのかを把握しておくことが重要です。

運営効率化に効くAI機能

文面作成やチャットボット、アンケート分析は、比較的少ないデータで効果を得やすく、AI活用の入り口として導入しやすい機能です。単体の生成AIツールでも代替できる業務が多いため、システム選定では「イベント管理システム上で完結するか」「自社が使っている生成AIと併用できるか」を確認するとよいでしょう。

来場者体験の向上と商談化に効くAI機能

AIマッチングやリードスコアリングは、BtoBイベントの成果に直結する一方で、精度が扱えるデータに大きく依存する機能です。事前登録時の属性データだけでなく、「どのセッションを何分視聴したか」「どのブースを訪れたか」といった行動データをAIに渡せるかどうかで、推薦やスコアの精度は大きく変わります。こうした成果系のAI機能を重視する場合ほど、次に紹介するシステム要件の確認が欠かせません。

イベントの各フェーズにおけるAI活用の具体例や先進事例については、イベントDXの最前線：AI活用による次世代の運営手法と成功事例もあわせてご覧ください。

AI対応イベント管理システムを選ぶ5つの要件

AIを成果につなげるためには、AI機能そのものよりも、AIを支えるシステムの土台を確認することが重要です。ここでは、BtoBイベントでAI対応イベント管理システムを選ぶ際に押さえておきたい5つの要件を解説します。

1. 申込から行動までのデータを1IDで一元管理できるか

最も重要な要件は、事前申込、当日の受付、セッションの視聴、ブースへの訪問、資料のダウンロード、アンケートの回答といったデータを、参加者ごとの1つのIDにひもづけて管理できるかどうかです。申込ツール、受付システム、配信ツールがバラバラに導入されていると、同じ参加者の行動が別々のデータとして分断され、AIは参加者の関心を正しく読み取れません。オンラインとオフラインを組み合わせたハイブリッド開催の場合は、両方の行動を同じIDで統合できるかも確認しましょう。

2. AIが解釈できる形でデータが構造化されているか

データを集めているだけでは、AIは十分に活用できません。「誰が・いつ・どのセッションを・何分視聴したか」のように、行動の主体・時刻・対象・量が整理された構造化データとして蓄積されているかが、レコメンドやスコアリングの精度を左右します。自由記述のアンケートや講演内容のテキストについても、セッションや参加者の情報とひもづけて保存できるかを確認しておくと、生成AIによる要約や分析に活用しやすくなります。

データの構造化の考え方については、イベントデータを価値に変える：AIが解釈できる構造化データの構築アプローチで詳しく解説しています。

3. 外部AI・LLMとAPI連携できるか

生成AIの技術は進化のスピードが速く、特定のAIモデルに固定されたシステムでは、数年後に性能面で見劣りする可能性があります。自社で契約している生成AIサービスや自社開発のAIと、APIを通じてデータを安全にやり取りできるかを確認しておくと、AIの進化に合わせて活用の幅を広げられます。連携の際には、どのデータをどの範囲までAIに渡すのかを権限として細かく設定できるかもあわせて確認しましょう。

4. SFA/CRMへ即時に連携できるか

BtoBイベントの最終的な目的は、商談や受注といった事業成果です。AIが算出したスコアや推薦結果も、営業部門が日常的に使うSalesforceなどのSFA/CRMに届かなければ、成果にはつながりません。イベント終了後にCSVで手作業連携するのではなく、行動データやスコアを自動的かつ即時に連携できるか、連携する項目を自社の運用に合わせて設定できるかを確認することが重要です。

パッケージの枠を超えたカスタマイズによってSFA連携を実現した具体例は、導入事例「RFID廃止、QRコード化、そしてSFA連携。大塚商会のイベント運営を劇的に変えた、パッケージの枠を超えた「カスタマイズ」の力」で紹介しています。

5. AI利用時のセキュリティと個人情報の扱いが明確か

イベントのデータには、氏名や連絡先、顔画像などの個人情報が含まれます。AIを活用する際には、入力したデータがAIの学習に利用されるのか、データがどの国・地域のサーバーに保存されるのか、外部AIに渡すデータの範囲を制御できるのかを、事前にベンダーへ確認しておく必要があります。

総務省・経済産業省が2026年3月に公表した「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」では、カメラや音声認識を活用した際のプライバシー侵害リスクに関する記載が追加されたほか、外部システムとの連携が増えるAIエージェントについて、連携先や権限を適切に設定することの重要性が整理されています。顔認証受付やAIによる自動連携を検討する場合は、こうした国の指針も踏まえて社内の情報システム部門と要件をすり合わせておくと安心です。

参考：総務省「AI事業者ガイドライン」 / PwC「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」改定のポイントと事業者への期待

大手企業でのシステム導入時に求められるセキュリティ要件の全体像は、大手企業がイベントシステム導入時に情シスから求められる『セキュリティ要件』完全ガイドもご参照ください。

【チェックリスト】導入前にベンダーへ確認すべき項目

5つの要件を踏まえ、商談や提案依頼の場でベンダーに確認すべき項目をチェックリストとして整理しました。「対応できます」という回答だけで判断せず、実際の画面や過去の導入事例で裏付けを確認することが、導入後のミスマッチを防ぐポイントです。

提案依頼書（RFP）にまとめる際の進め方については、失敗しないイベントプラットフォームのRFP（提案依頼書）の作り方・必須要件一覧もあわせてご活用ください。

目的別：自社に合うシステムタイプの見極め方

AI対応イベント管理システムは、大きく「汎用ツール」「パッケージ型」「セミオーダー型プラットフォーム」の3つのタイプに分けられます。どのタイプが最適かは、イベントの規模や開催頻度、そしてAIで実現したい目的によって異なります。

ポイントは、「今回のイベント」だけでなく「今後数年間のイベント施策全体」でAIをどう使いたいかを基準に選ぶことです。単発の効率化が目的であれば汎用ツールで十分ですが、イベントで得たデータを資産として蓄積し、AIの精度を高め続けたいのであれば、データ基盤としての拡張性を重視する必要があります。

ツール・プラットフォーム・アプリの違いをより詳しく知りたい方は、【2026年最新】イベント管理ツール・プラットフォーム・アプリの違いと徹底比較｜B2B向けシステム選定ガイドをご覧ください。

EXPOLINEが実現するAI時代のイベントデータ基盤

どれほど高度なAI機能を導入しても、イベントのデータが分断されていたり、外部システムとつながっていなかったりすれば、AIは本来の力を発揮できません。イベント管理プラットフォーム「EXPOLINE（エキスポライン）」は、AIを成果につなげるためのデータ基盤として、本稿で紹介した5つの要件に応える仕組みを備えています。

行動データの一元管理と外部AIとの柔軟な連携

EXPOLINEは、参加者の申込情報から、当日の受付、セッションの視聴ログ、ブースへの訪問履歴、資料のダウンロード、アンケートの回答まで、オンライン・オフラインを問わずあらゆる行動データを一元管理します。蓄積したデータはSalesforceなどのSFA/CRMへ連携できるため、AIによるスコアリングやレコメンドの結果を営業活動へすぐに生かせます。

さらに、外部のAIや自社開発のLLMとの連携にも対応しています。ソフトバンク株式会社が主催する法人向けイベント「SoftBank World」では、同社が独自に開発した国産LLM「SARASHINA」とEXPOLINEを連携させ、来場者の質問に合わせて最適なセッションや展示を案内する「AIナビ」を実装しました。特定のAI機能に縛られず、自社の戦略に合わせてAIを選べることがEXPOLINEの大きな特長です。

また、株式会社大塚商会では、15年ぶりのシステム刷新にあたってEXPOLINEを「データ活用の土台」として導入し、アンケート回答数137％増とNPSの向上を実現しています。詳しくは導入事例「【15年ぶりのシステム刷新】アンケート回答数137％増とNPS向上を実現。大塚商会が手にした「データ活用の土台」と次なる挑戦」をご覧ください。そのほかの業界・イベント形式での活用例は、導入事例一覧にまとめています。

セミオーダー型のカスタマイズとプロの伴走支援

EXPOLINEは、既存の枠に縛られないセミオーダー形式のプラットフォームです。AIマッチングやスコアリングといった機能を、自社のイベントの目的や取得したいデータに合わせて設計・構築できます。

また、国内最大級のイベント制作実績を持つ博展グループとの連携により、企画段階から事務局運営、イベント後のデータ活用まで一気通貫で伴走支援します。AI活用のノウハウや社内のリソースが不足している企業でも、要件の整理から運用の定着まで安心して取り組むことができます。

次に取るべきアクション

AI対応イベント管理システムの選定を、成果につながる形で進めるためのステップは以下の通りです。

1. AIで実現したい目的と成果指標を決める

運営効率化、来場者体験の向上、商談化のうち、どの目的を最優先にするかを決め、削減したい工数や商談化率などの成果指標を設定する。

2. 現状のイベントデータを棚卸しする

現在どのツールで、どのようなデータを取得しているかを洗い出し、データの分断や手作業での連携が発生している箇所を把握する。

他社のイベント施策の実施状況や課題と比較したい場合は、BtoBイベントマーケティング実態調査2026〜総合実態編〜も参考になります。

3. 要件をチェックリストとRFPに落とし込む

本稿のチェックリストをもとに、自社に必要な要件と優先順位を整理し、情報システム部門とセキュリティ要件をすり合わせたうえでRFPにまとめる。

4. データ基盤としてのプラットフォームを比較・相談する

AI機能の数だけで比較するのではなく、データの一元管理や外部AI・SFA/CRMとの連携まで含めて、EXPOLINEをはじめとしたイベントプラットフォームへ相談・比較を行う。

EXPOLINEの機能や対応範囲を社内で検討する際は、カンファレンス・商談会向けサービス紹介資料や展示会主催者様向けサービス紹介資料をご活用ください。そのほかのノウハウ資料も資料ダウンロードページで無料公開しています。

FAQ（よくあるご質問）

Q1. AI対応イベント管理システムとは何ですか？

A. AI対応イベント管理システムとは、文面作成やマッチング、スコアリングなどのAI機能を備えるとともに、申込・来場・視聴・ブース訪問などのデータをAIが活用できる形で一元管理し、外部AIやSFA/CRMと連携できるイベント管理システムです。AI機能が搭載されているだけでなく、AIの精度を支えるデータ基盤を備えている点が、従来のイベント管理システムとの大きな違いです。

Q2. AI機能が少ないシステムでも、AI活用はできますか？

A. 可能です。データが一元管理・構造化されていれば、外部の生成AIや分析ツールと連携してAIを活用できます。反対に、AI機能が豊富でもデータが分断されていれば、十分な精度は期待できません。選定時は、AI機能の数よりもデータの持ち方と連携性を優先して確認することをおすすめします。

Q3. 参加者データをAIで活用する際、セキュリティ面で注意すべき点は何ですか？

A. 入力したデータがAIの学習に利用されるかどうか、データの保存場所、外部AIに渡すデータの範囲を制御できるかの3点を確認することが重要です。顔認証など生体情報を扱う場合は、参加者への利用目的の明示と同意取得も欠かせません。総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン」も参考に、情報システム部門と要件をすり合わせて進めましょう。

Q4. ウェビナーツールとAI対応イベント管理システムは何が違うのですか？

A. ウェビナーツールは主にオンライン配信と視聴者管理に特化しており、データは配信ごとに管理されるのが一般的です。一方、AI対応イベント管理システムは、オンラインとオフライン、複数のイベントをまたいで参加者の行動データを統合し、AIによる分析やSFA/CRMへの連携まで担う点が異なります。単発のセミナー運営であればウェビナーツールでも対応できますが、年間を通じたイベント施策で成果を高めたい場合は、データ基盤としてのシステムが適しています。

Q5. AI対応イベント管理システムの導入は、何から始めればよいですか？

A. まずは「AIで何を実現したいか」という目的を1つに絞り、その目的に必要なデータが現状のツールで取得できているかを確認することから始めます。そのうえで、本稿のチェックリストを使ってベンダーに要件を確認すると、比較・検討がスムーズに進みます。EXPOLINEでは、要件整理の段階からご相談を承っています。

まずは情報収集から始めたい場合は、資料ダウンロードページからサービス紹介資料を入手いただけます。

【著者プロフィール】

水口修平

EXPOLINE プロダクトマーケティング部門 事業開発担当

新卒で博展に入社、製作部門からクリエイティブ、営業などを経験。営業時代には、IT・SaaS関連企業のイベントブース出展サポートや各種イベント主催のサポートに従事。2020年よりDexにて営業組織およびマーケティング組織の立ち上げを牽引し、現在は「EXPOLINE」の認知拡大に注力している。