【AIアシスタント機能群第二弾】顧客が喜ぶ追客。KASIKAに「AIレコメンド機能」を実装

―顧客一人ひとりの行動をAIが自動学習。"私のことわかってくれている"という体験を、顧客に届ける―

Cocolive株式会社(ココリブカブシキガイシャ)

2026年3月27日 15時30分

Cocolive株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役：山本考伸）は、住宅・不動産業界向け自動追客・商談管理ツール「KASIKA（カシカ）」において、今後本格展開していくAI機能群の第二弾として、新機能「AIレコメンド機能」を正式にリリースいたしました。

顧客の興味・行動データをAIがリアルタイムで自動学習し、完全個別・高精度な追客文章をワンクリックで生成し、「この担当者は、自分のことをわかってくれている」と顧客に感じてもらえる追客を、住宅・不動産営業の新しいスタンダードとして提供します。

【新機能の概要】

「AIレコメンド機能」は、KASIKAが蓄積する顧客の行動履歴（Webページ閲覧・訪問回数・PV数など）をAIが自動で分析し、今すぐアプローチすべき顧客をリスト化したうえで、その顧客に最適な追客文章をワンクリックで生成し、個別にアプローチできる機能です。

追客対象の自動抽出：特定のパターンに当てはまる行動をとった顧客を自動でリスト化
個別メール自動生成：AIが顧客ごとの行動履歴を自動解析し、個別最適化された追客文章をワンクリックで生成
設定不要で即利用：KASIKAの既存データをそのまま活用。特別な初期設定は不要

第一弾「AI文章生成機能」が「素材を入力して文章を作る」ことができる一方、今回の「AIレコメンド機能」は「誰に・何を送るか」の判断をAIが担います。担当者はワンクリックで生成された文章を確認し、そのままアプローチするだけです。使い始めた日から、"私のことわかってる"と顧客に感じてもらえる個別追客を仕組みとして実装できます。

【具体的な活用イメージ：見学会ページで離脱したお客様へ「最も刺さる」個別アプローチ】

例えば、週末に開催する「完成見学会」の案内ページを見たものの、予約には至らなかったお客様が複数いたとします。KASIKAの機能により、こうした”検討熱が高まっている”お客様は自動でリストアップされます。

これまでであれば、こうしたお客様全員に対して、同じ内容の「見学会のお知らせ」というメール内容を一斉送信するしかありませんでした。

しかし「AIレコメンド機能」を使えば、お客様ごとの過去の閲覧履歴をAIが瞬時に読み解き、お客様ごとに個別の招待メールをワンクリックで自動生成します。

施工事例をよく見ていたA様には：

「『○○や▼▼の生活動線』が、存分に体感できる見学会です」

資金計画のページをじっくり読んでいたB様には：

「『住宅ローンや資金づくり』の個別相談も、現地で同時に可能です」

このように、同じイベントの案内でも、イベントの見どころを「その人が一番知りたい文脈」に翻訳して高精度でアプローチできるため、画一的な一斉送信では反応しなかったお客様の来場予約率を飛躍的に高めることが可能になります。

【AI × KASIKA運用約1,200社の成功事例ノウハウ】

ただAIを搭載しただけの機能であれば、汎用AIツールを使うことと変わりありません。KASIKAの「AIレコメンド機能」には、現役でKASIKAを活用する約1,200社のクライアントの営業現場で積み上げてきたノウハウと、これまでの運用で蓄積されてきた数多くの顧客データが反映されています。

「行動を分析するAI」ではなく、「住宅会社における追客の成功パターン・住宅購入者様の行動を学習し、個別最適なアプローチを提案する自社専用のオリジナルAI」です。どの顧客に・どのタイミングで・どんな内容を送れば来場につながるか、その判断軸に、約1,200社の運用実績と多くの住宅・不動産購入顧客のデータが組み込まれています。これは他社ツールでは決して真似できない、業界の現場と本気で向き合ってきたKASIKAならではの強みです。

【現場課題から生まれた新機能】

第一弾「AI文章生成機能」のリリース後、イベント案内やフォローメールなどの営業文章を素早く作成し、情報を届けることができるようになりました。一方で、実際に顧客と向き合う場面では、その顧客がどの情報に関心を持ち、いまどのような検討段階にいるかを読み取ったうえで、より個別性が高く、具体的なメッセージを届けることへのニーズが高まりました。

住宅営業の現場では、日々多数の見込み顧客を抱える中で、一人ひとりの行動や温度感を把握し、最適なタイミングで個別にアプローチし続けることは容易ではありません。顧客ごとに合わせた文章を考えようとすると1件あたり5〜10分を要し、件数が増えるほど対応が後手に回ります。顧客の検討意欲がピークに達しているタイミングを逃してしまうことは、そのまま機会損失につながります。

「AIレコメンド機能」は、こうした追客における判断・作成・送信のすべての工程における負荷を解消し、個別追客の質と速度を両立することを目的として開発された機能です。