マツリカは、マーケティングAIエージェント「Mazrica Engage（マツリカ エンゲージ）」において、資料閲覧履歴およびチャット内容をもとに顧客の購買意欲を可視化する「AIスコアリング機能」の提供を新たに開始した。
開発の背景
近年、営業・マーケティング領域においては、リード数の増加や顧客接点の多様化にともない、「どの顧客に優先的にアプローチすべきか」という課題が顕在化している。
従来のMA（マーケティングオートメーション）ツールでは、資料ダウンロードやページ閲覧といった行動に対し、人が事前に設定したルールに基づいてスコアを加算する方式が一般的だった。
しかしこの手法では、
- 顧客の関心の質や文脈を捉えきれない
- 時間経過による関心の変化（温度低下）を反映しづらい
- スコアリングロジック自体が属人的になりやすい
といった課題があった。
こうした背景を受け、マツリカは、顧客の行動データに加え、AIチャットでの自然言語コミュニケーションを解析し、AI自身がスコアリングロジックを動的に生成・更新することで、より実態に即した購買意欲を可視化する本機能を開発した。
「AIスコアリング機能」の概要
本機能は、顧客の資料閲覧履歴やコンテンツの閲覧・接触データに加え、AIチャットにおける発話内容（自然言語）や対話頻度、時間経過といった要素を横断的に解析し、購買意欲（温度感）をスコアとして可視化する。
従来のような固定的な加点方式ではなく、AIがスコアリングの基準そのものを学習・最適化し続けることで、顧客の検討状況を実態に即して捉えることが可能になる。
主な特徴
AIがスコアリングロジック自体を生成・最適化
人手で設定された加点ルールではなく、AIが顧客の行動・対話データをもとにスコアリングロジックを自動生成し、継続的に学習し、より実態に即した評価を行う。
自然言語×行動データによる多角的な購買意欲の把握
コンテンツの閲覧履歴などの行動データに加え、チャット上での発言内容や検討に関する具体性を解析。数値データだけでは捉えきれない関心度や検討フェーズを可視化する。
時間軸を踏まえたスコアリング
顧客の行動頻度や直近のアクションを踏まえ、時間の経過による関心度の変化をスコアに反映。過去の行動だけでなく、「今どれだけ検討が進んでいるか」を捉える。
営業アクションの最適化
スコアの高い顧客に優先的にアプローチすることで、インサイドセールスの架電効率向上および商談機会の最大化に貢献する。
