Atlas Support
活用例導入事例賃貸管理

賃貸管理会社A社様(匿名希望)

日々の空室情報を、管理受託の営業機会へ

賃貸管理会社A社様が取り組む、AIによる営業候補の整理

取材・編集:

この導入事例の要点

賃貸管理会社A社様(匿名希望)は、AIで空室情報や客付依頼を物件ごとにまとめ、社内のオーナー情報と照合しました。管理受託営業の候補・優先する理由・未確認事項を一覧にし、担当者が元の資料を確かめて連絡を判断する運用にしています。

募集情報とパソコンの一覧を見比べる担当者の手元
募集情報を確認する業務のイメージ(AI生成)

賃貸管理会社A社様(匿名希望)には、空室情報や客付依頼が日々届いています。しかし、届いた情報を社内の台帳や過去の相談履歴と照らし合わせ、営業候補として整理する時間を十分に確保できていませんでした。

そこでA社様は、Atlas Supportとともに、受信情報を物件ごとにまとめ、社内のオーナー情報と照合する仕組みづくりに取り組みました。営業担当者の判断基準を整理し、普段使っているメールと物件台帳で小規模な試行を実施。候補の優先度だけでなく、その理由や未確認の事項も一覧にまとめ、担当者が元の資料を確かめて行動を決める運用へとつなげています。

導入前の課題

  • 空室情報や客付依頼は届いているものの、営業候補の確認・整理に手が回らない。
  • 物件やオーナーの情報を確かめるために、過去のメール、台帳、相談履歴を行き来する必要がある。
  • 優先して確認する理由や、連絡前に確かめる事項を、担当者が一件ずつ整理していた。

導入後の変化

  • 受信情報を物件ごとにまとめ、社内のオーナー情報や相談履歴と照合する流れを整えた。
  • 営業担当者の判断を基準に、候補の優先度とその理由を一覧で確認できるようにした。
  • 参照する資料と未確認事項を一覧に添え、担当者が確認してから連絡を判断する運用にした。

事例概要

企業
賃貸管理会社A社様(匿名希望)
対象業務
管理受託営業に向けた候補の確認・整理
利用する情報
受信メール、物件台帳、社内のオーナー情報、過去の相談・対応履歴
取材相手
社長、管理受託営業の担当者
Atlas Supportの支援
業務の整理、判断基準の設計、試行範囲の設定、一覧の設計、現場での改善、効果の確認

管理戸数を増やしたい。その一方で、営業候補を調べる時間が足りなかった

管理戸数を増やすには、オーナーと接点を持ち、物件の状況や困りごとを知ることが欠かせません。A社様にも、そのきっかけになり得る募集情報や客付依頼が届いていました。

ただ、メールを一通読めば、そのまま営業先として判断できるわけではありません。自社の対応エリアにあるか、以前にも同じ物件の情報が届いていないか、社内にオーナーとの接点があるか。過去のメールや物件台帳、相談履歴を確認する必要があります。

こうした作業には、情報を探す時間に加え、内容を照合して判断する時間もかかります。日々の業務を進めながら、一件ずつ確認し、営業候補として整理することがA社様の課題でした。

住宅街にある中層の賃貸マンションの外観
賃貸マンションのイメージ(AI生成・実際の対象物件ではありません)

営業担当者の判断を整理し、AIが候補を挙げる基準に

Atlas Supportが最初に取り組んだのは、営業担当者が何を見て、有望な候補だと判断しているかを整理することでした。

担当者への聞き取りでは、対応エリア、募集状況、過去の相談、直近の連絡といった情報を、一つずつ確認しました。それぞれが、優先して調べる理由になるのか、いったん保留する理由になるのかを整理していきました。

たとえば、社内に以前の空室相談の記録があれば、現在の状況を尋ねるきっかけになります。一方、直近で別の担当者が連絡していれば、まずその対応履歴を確認する必要があります。

同じ募集情報を繰り返し受信している場合も、重複なのか、条件が更新されたのかを確かめます。再び情報が届いたことだけで営業の見込みを判断せず、ほかの情報と合わせて確認するためです。

Atlas Supportは、こうした現場の判断を、候補の優先順位を付ける基準と、担当者に確認を促す項目にまとめました。また、一覧には優先度だけでなく、その理由や参照資料、未確認事項も載せる方針としました。担当者が判断の根拠をたどり、次に何を調べるか分かることを重視した設計です。

普段のメールと物件台帳で試し、現場の指摘をもとに改善

試行は、普段届いているメールと物件台帳を使い、対象を絞って始めました。Atlas Supportは、A社様と利用できる資料を確認し、試す範囲を決めました。

まず、受信情報から物件名や募集条件を取り出し、同じ物件の情報をまとめます。そのうえで、社内のオーナー情報や相談履歴と照合し、営業候補の一覧を作成しました。オーナーを確認できない場合や、情報がそろっていない場合も、その状態を一覧に残しました。

営業担当者は、AIが整理した内容を元のメールや台帳と見比べながら、実際の業務で使えるかを確認しました。その過程で見直したのが、同じ物件の重複、情報の古さ、オーナー不明の案件、すでに連絡済みの案件などの扱いです。

同じ物件を複数の候補として挙げていないか。以前の募集条件が、現在の情報として表示されていないか。連絡済みの案件だと分かるか。担当者が一覧を確認し、修正が必要な点を挙げていきました。

Atlas Supportは、その指摘をもとに、情報の取り出し方や照合方法、優先度を付ける基準を改善しました。担当者が迷った箇所や、資料を調べ直した箇所も見直し、次の出力に反映しました。

顔を写さず、営業候補の資料を二人で確認する打ち合わせの様子
営業候補の確認方法を話し合う場面のイメージ(AI生成)

一件の募集情報から、確認する理由と次の行動が分かる

今回の取り組みで、営業担当者が確認を始める場所は、個々の受信メールから、候補・理由・未確認事項をまとめた一覧へと変わりました。担当者は、なぜその物件が候補になったのかを確認し、必要な資料や履歴をたどって、次の行動を判断します。

一件の情報がどのように担当者の行動につながるのか、元のメール、整理された一覧、確認後の行動の順に紹介します。以下は、流れを説明するための架空例です。

1. 元のメール:Aマンションの募集情報が届く

過去の受信情報には、同じ部屋の募集情報がありました。社内の台帳では対応エリア内の物件であることが分かり、オーナーから以前に空室の相談を受けた記録も見つかった、という例です。

2. 整理された一覧:優先する理由と未確認事項を示す

AIは受信情報と社内の記録を照合し、次のように整理します。

項目表示例
営業候補の物件Aマンション
確認の優先度高
優先する理由過去の空室相談の記録があり、自社の対応エリア内にある
過去の受信情報同じ部屋の募集情報を以前にも受信
参照する資料今回のメール、過去の募集情報、社内の相談履歴
未確認の事項現在の募集状況、直近の対応履歴
次に行うこと元の資料と対応履歴を確認し、現在の状況を尋ねるか判断する

3. 担当者の行動:元の資料と対応履歴を確かめて連絡する

担当者は、一覧から元の募集情報と相談履歴を開き、同じ物件に関する情報か、すでにほかの担当者が対応していないかを確認します。そのうえで、連絡先を確かめ、現在の募集状況を尋ねる連絡を入れます。

この例では、過去の相談という接点と、対応エリア内という条件が、優先して確認する理由になっています。優先度は確認する順番の目安とし、実際に連絡するかどうかは、元の資料と対応履歴を確認して判断します。

整理の時間と、その後の営業活動を合わせて確認

A社様とAtlas Supportは、こうした運用を評価するにあたり、情報整理にかかる時間だけでなく、次の点も確かめました。

  • 営業先として確認する価値のある候補が、どの程度挙がっているか。
  • AIの出力を確認・修正する作業に、どれだけ手間がかかっているか。
  • 候補の確認後、実際の連絡や具体的な相談につながっているか。

資料の準備から担当者の確認・修正までを含めた作業時間と、その後の営業活動を合わせて見ることで、継続する使い方と、改善が必要な点を整理しました。

試行の結果を踏まえ、情報の取り込みや通知の仕組みを検討

次の検討対象となるのは、受信情報の自動取り込みや、営業担当者への通知などです。

継続・拡大を判断する際には、有用な候補が挙がっているか、確認作業が現場の負担になっていないか、実際の連絡や相談につながっているかを確かめます。Atlas Supportは、試行で得られた結果と残る課題をA社様と整理し、社長が次に広げる範囲を判断するための材料をまとめました。

日々届く情報を物件ごとに整理し、確認する理由と次の行動が分かる形にする。A社様は、営業担当者による確認と判断を中心に据えながら、管理受託の営業活動にこの仕組みを取り入れています。

賃貸管理のAI導入で確認したいこと

導入時には、どのような資料が必要ですか?

この事例では、普段届く空室情報や客付依頼のメール、物件台帳、社内のオーナー情報、過去の相談・対応履歴を使いました。Atlas SupportとA社様で利用できる資料を確認し、対象を絞って試行を始めています。

AIは営業先への連絡まで自動で行うのですか?

この事例では、AIが営業候補・優先する理由・未確認事項を整理します。担当者が元のメールや対応履歴を確認し、連絡するかどうかを判断します。優先度は、確認する順番を決めるための目安です。

情報が古い場合や、オーナーが分からない場合はどう扱いますか?

オーナーを確認できない案件や、情報がそろっていない案件も、その状態を一覧に残します。担当者は現在の募集状況や直近の対応履歴を元の資料で確かめます。同じ物件の重複や古い募集条件、連絡済みの案件の扱いも、現場の指摘をもとに見直しました。

AI導入の効果は、どのように確認しますか?

資料の準備から担当者の確認・修正までを含めた作業時間に加え、営業先として確認する価値のある候補が挙がっているか、実際の連絡や具体的な相談につながっているかを確かめます。A社様とAtlas Supportは、整理作業とその後の営業活動を合わせて見て、継続する使い方と改善点を整理しました。

業務に合わせたAIの導入・運用について

業務の整理や判断基準の設計から、小規模な試行、運用後の改善まで支援します。

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