01 / Real Estate AI Workbench
Koichi Matsunaga / AI agent prototype
採用担当者・人材紹介会社向け/デモデータ

AI Agent × Real Estate Operations

集客/追客/商談促進/営業管理 支援AIシステム(サンプル)

不動産営業の経験知を整理し、AIエージェントが地域集客、追客、個人の案件判断、組織管理までを一続きで支援するとしたら——そのUIイメージを、一部操作可能なサンプルとして、AIエージェント(Codex)を使って1日で組みました。

このデモで示す能力:
①業務課題の構造化(不動産営業の経験知を、案件・活動・KPI・管理アラートへ変換)
②情報連携の設計(集客→追客→商談→営業管理を同じ案件IDで接続)
③AIエージェント短期試作(AIエージェント(Codex)を使い、企画から操作可能なUIまで試作)。

表示データと実運用の境界:
①実装済みの操作は画面切替・案件選択・顧客メモ整理デモ・優先案件・比較チャート
②表示される会社名、人物名、案件名、物件名、所在地、管理会社名、数値、活動履歴はすべて架空・合成です
③顧客メモ整理は選択案件に対応する合成シナリオ用のサンプル出力であり、入力内容を生成AIで解析する機能は未実装です
④評価係数・閾値・削減時間は、業務フローを説明するためのPoC用仮定です。実運用時は各社の営業基準と実績データに基づき設定します
⑤実運用時はCRM/API連携・権限/テナント分離・監査ログ・人による承認を想定しています。

企画・情報設計・画面実装までを
AIエージェントと短期間で試作

例:1案件の情報連携のイメージ

下のPoC画面でDEMO-001がハイライトされます。集客から売上見込みまで、同じ案件の情報のつながりを確認できます。

DEMO-001青葉テクノロジー|本社移転|デモデータ
現在:01 集客反響経路と費用対効果を確認し、次の追客対象を選びます。
以下PoC操作画面

今月の営業状況

集客から成約見込までの歩留まりと、確度加重の売上見込を一続きで確認

操作可能なPoC|デモデータ
反響24h以内初動有効商談提案成約見込

年間売上到達状況

全担当者の月次実績を積み上げ、年間目標に対する全体到達率を確認

営業管理支援と同じ集計軸
左:1月|右:12月オレンジ=月次目標未達の課題月右端:年間達成率
担当者の「課題/傾向」をクリックすると、個人別の売上状況とAIレコメンドを確認できます。

地域集客の費用対効果と次の一手を見つける

既存顧客、検索、SNS、広告、地域提携を横断し、問題点・改善策・自動化余地を一画面に集約します。

操作可能なPoC|01 集客支援

集客ポートフォリオ

媒体評価

媒体別の費用・反響・成約・獲得単価を同じ基準で診断

月次デモ
集客経路(選択)費用反響成約成約獲得単価粗利倍率AIの判断

経路別コンテンツ反響分析

集客経路を選ぶと、施策別の反響差とAIの改善提案を表示します

デモ分析

このサンプルで示していること

営業現場で使われる判断軸を言語化し、データ項目、優先順位、例外処理、管理指標へ変換する力です。完成品を見せるだけでなく、現場の方と対話しながら小さく試し、使える仕組みに育てる進め方を想定しています。

01
現場起点営業担当者が次に何をすべきかを明確にする
02
再現性個人の経験則を、共有できる判断基準へ変える
03
管理効率報告収集ではなく、例外案件への支援に時間を使う