マツリカ、AI活用で顧客の購買意欲を可視化する「AIスコアリング機能」を「Mazrica Engage」に追加

2026年4月23日 2026年4月23日

コマースピック編集部　プレス配信チーム

株式会社マツリカ(東京都中央区、代表取締役CEO：黒佐英司)は、同社が提供するマーケティングAIエージェント「Mazrica Engage(マツリカエンゲージ)」に、顧客の資料閲覧履歴やチャットでのやり取りをベースに購買意欲を可視化できる「AIスコアリング機能」を新しく追加したことを発表しました。

この記事の目次

1 開発に至った背景
2 AIスコアリング機能の仕組み
3 主な特長について
4 活用イメージ
5 今後の展開
6 マーケティングAIエージェント「Mazrica Engage」について
7 会社概要

開発に至った背景

近年の営業やマーケティングの現場では、リード数が増加し、顧客との接点も多様化したことで、「どの見込み顧客に優先してアプローチすべきか」という課題が浮き彫りになっています。

これまでのマーケティングオートメーションツールでは、資料のダウンロードやWebページの閲覧といった行動に対して、担当者が事前に決めたルールに沿ってスコアを加算する仕組みが主流でした。ところがこの方法には、次のような問題点が指摘されていました。

顧客の関心の「質」や背景となる文脈を十分に把握できない
時間が経つにつれて変化する関心度(温度感の低下)を適切に反映しにくい
スコアリングのロジック設計が担当者の経験や勘に依存しやすい

こうした課題を解決するため、同社は顧客の行動データだけでなく、AIチャットでの自然な言葉のやり取りも分析対象に含め、AI自身がスコアリングのルールを動的に作成・更新していく仕組みを構築しました。これにより、実際の購買意欲をより正確に可視化することを目指しているとのことです。

AIスコアリング機能の仕組み

今回リリースされた機能は、顧客による資料閲覧の履歴やコンテンツへのアクセス・接触データに加えて、AIチャットでの発言内容(自然言語)、対話の頻度、経過時間などの要素を総合的に解析します。そして、購買意欲(温度感)をスコアという形で可視化する仕組みとなっています。

従来の固定的な加点方式とは異なり、AIがスコアリングの基準そのものを学習し、最適化を続けることで、顧客の検討状況をより高い精度で捉えることができるようになっています。

主な特長について

1. AIがスコアリングロジック自体を生成し最適化

人の手で設定された加点ルールに頼るのではなく、AIが顧客の行動データや対話データを基にスコアリングロジックを自動で生成します。継続的な学習により、実態に即した評価を実現しています。

2. 自然言語と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て、チャット上での発言内容や検討の具体性も解析対象となります。数値だけでは捉えきれない関心度や検討段階を可視化できます。

3. 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考慮し、時間経過による関心度の変化をスコアに反映させます。過去の行動だけでなく、「今現在どれだけ検討が進んでいるか」を捉えることが可能です。

4. 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を向上させ、商談機会を最大化することに貢献します。

活用イメージ

具体的な活用シーンとしては、資料閲覧の頻度が高く、チャット上で具体的な導入検討や課題について言及している顧客は、高スコアとして判定されます。

その一方で、一定期間アクションが見られない場合はスコアが自然に低下するため、営業担当者は「今まさにアプローチすべき顧客」を優先的にフォローできるようになります。

今後の展開

同社は今後も、AIとデータを活用したプロダクト開発を通じて、営業・マーケティング領域における意思決定の高度化と生産性向上の支援を続けていくとしています。

また、「Mazrica Engage」を中心として、顧客理解の深化と最適なコミュニケーションの実現を目指し、AIエージェントとしての機能強化を継続していく方針です。

マーケティングAIエージェント「Mazrica Engage」について

「Mazrica Engage」は、Webサイトや営業・マーケティング資料といった顧客接点において、顧客一人ひとりに最適な情報を届け、引き合いや商談創出を最大化するAIエージェントです。顧客は「知りたい情報にすぐ辿り着ける」という情報収集体験を得られ、企業側はその過程で顧客の興味や関心を可視化することができます。