Mazrica EngageのAI営業担当｜サイトで任せる接客の線

「サイトにAIを置いたら、料金や契約の条件まで勝手に答えてしまわないか」「話しかけてくるAIは、見ている人にうるさがられないか」。マツリカのMazrica Engageが、サイトに「AI営業担当」を常駐させる機能を出してから、法人向けサイトの責任者とインサイドセールスの責任者からは、この2つの心配がよく聞かれます。どちらも的を射た心配で、答えは製品の機能表の中にはありません。これはAIを置くかどうかの話ではありません。本当は、ページごとに話しかける線と人に渡す線を引く話です。この記事では、訪問者とページの場面ごとに、AIに任せる接客と人が持つ接客の線を整理します。

Mazrica Engageとは：サイトに常駐するAI営業担当

Mazrica Engageは、営業支援の製品を作るマツリカが提供する、営業とマーケのためのAIエージェントです。2025年4月に別の名前で提供が始まり、2025年11月25日に現在の名前に改められました。改名時の発表では、あらゆる顧客接点で、AIが対話を通じてリードの創出、商談の創出、顧客の理解、ニーズの検知までを受け持つと説明しています。対応は24時間365日で、改名の時点で累計の対話が1万回を超えたとしています。

その後の1年足らずで、機能は段階的に積み上がっています。2026年2月24日には、トップページのアドレスを入れるだけで、最大5階層・最大10,000ページを自動で巡回して学習する機能が出ました。3月24日には、この記事の主題である「AI営業担当」の常駐が発表されています。4月23日には購買意欲を点数にするAIスコアリング、7月23日には生成AIから蓄積データを分析できる仕組みへの対応が続きました。

発表日	公式の発表の中身	運用で決めること
2025年4月	別の名前で提供開始	―
2025年11月25日	Mazrica Engageへ改名。24時間365日の対話	社内資料の名前をそろえる
2026年2月24日	最大5階層・10,000ページを自動で学習	学習させるページの範囲
2026年3月24日	「AI営業担当」の常駐。閲覧行動に合わせて自ら話しかける	話しかけるページと人に渡す場所
2026年4月23日	購買意欲のAIスコアリング	点数を営業にどう渡すか
2026年7月23日	生成AIからの蓄積データの分析に対応	見る数字と見る人

• 日付は、マツリカの公式の発表とお知らせに書かれた日付です
• 料金、学習から特定のページを外す設定、点数の精度の検証結果は、公式の発表には書かれていません

料金は、公式の発表の中には書かれていません。発表では資料の請求で詳細を確かめる形になっているため、この記事でも金額には触れません。比べるときは、話しかける機能・学習・点数づけが、いまの契約でどこまで含まれるかを窓口に確かめてから、社内の稟議に載せるのが確実です。

待つ窓口と話しかける担当は、決めることが違う

2026年3月24日の発表の中心は、AIが訪問者の閲覧行動をリアルタイムに把握し、適切なタイミングで自ら話しかけるという点です。これまでのサイトの対話窓口は、訪問者が画面の隅の吹き出しを押してから初めて動くものが中心でした。AI営業担当は、訪問者が見ている箇所に合わせて、AIのほうから提案や案内を始めます。

話しかける内容は、決まった台本を読むのではなく、学習した情報をもとにAIがその場で作ると説明されています。学習の元になるのは、サイトの情報と、営業やマーケの資料など顧客接点にある情報です。そのうえで、資料のダウンロード、動画の視聴、問い合わせへ自然に案内し、アポイントを取った後は人の営業担当が対面の対話に集中できるようにする、というのが発表の組み立てです。

待つ窓口なら、訪問者が自分で質問を選んだ時点で、話してよい相手だと分かります。話しかける担当は違います。声をかけた相手が、買う気のある担当者なのか、転職を考えている人なのか、競合の調査なのかは、声をかける前には分かりません。話しかける機能は、声をかけない場所を決めてから初めて使えると考えておくと、設定の順番を間違えません。

ウェブ接客の導入の段取りや、台本型と生成AI型の違いといった一般論は、別の記事「ウェブ接客チャットボット導入の4段階」で整理しています。ここでは、Mazrica Engageの話しかける機能を置く前提で、ページと訪問者ごとの線の引き方に絞って進めます。

置く前に決める3つの問い：話しかけるか・答えるか・渡すか

場面ごとの線を引く前に、どの場面にも同じ3つの問いを当てると整理が速くなります。1つ目はそのページで自分から話しかけるか、2つ目は話しかけたとき、何を答えさせてよいか、3つ目はどの言葉が出たら人に渡すかです。この3つを1枚の表にして、主なページを縦に並べるだけで、設定の打ち合わせの材料になります。

1つ目の問いは、訪問者がそのページに来た理由から考えます。料金や事例のページは、比べている人が多いので、声をかける意味があります。採用や投資家向けのページは、目的が違う人が多いので、声をかけると邪魔になりがちです。サポートの案内のページは、困っている既存の顧客が来るので、営業の話を始めてはいけません。

2つ目の問いは、答えの出どころで考えます。サイトに公開している情報や、社外に配ってよい資料に書いてある範囲なら、AIに答えさせても大きな問題にはなりにくいはずです。資料に書いていない数字や、担当者が案件ごとに判断している内容は、AIが学習した情報から推し量って答えてしまう恐れがあるため、最初から答えさせない側に置きます。

3つ目の問いは、人に渡す合図の言葉を先に並べることです。「見積もり」「値引き」「契約」「解約」「導入できるか」「障害」のような言葉が出たら、AIは答えを作らず、担当者につなぐ案内に切り替えます。合図の言葉を決めずに始めると、AIがそれらしい答えを返してしまい、取り消せない約束に近い言葉がサイトに残ることになります。

場面1：料金ページを繰り返し見ている訪問者

料金のページを何度も開いている訪問者は、比べる段階に入っている可能性が高い人です。AI営業担当が一番力を出しやすい場面で、話しかけてよいページの筆頭に置けます。声をかける中身は、料金の表の見方、どの規模の会社がどのプランを選ぶことが多いかといった公開済みの説明、料金の資料のダウンロードの案内が中心になります。

この場面で気をつけたいのは、訪問者の質問が公開済みの料金から外れる瞬間です。「うちの人数だといくらになるか」「年払いにすると安くなるか」「他社から乗り換えると割り引きがあるか」といった質問は、見積もりや値引きに当たります。AIに答えさせず、担当者から見積もりを出す案内に切り替えるのが基本です。

人に渡すときは、渡し方の質で成果が変わります。AIが訪問者の関心を短くまとめ、見ていたページ、聞かれた質問、答えられなかった点を担当者に渡せば、担当者は同じ質問を繰り返さずに済みます。商談の予約まで進めるなら、AIは候補の日時を並べるところまでにとどめ、確定の連絡は担当者の名前で出すと、訪問者にも誰が相手かが伝わります。

料金ページの接客は、公開している料金表そのものが古いと台無しになります。料金を改定した日には、サイトの表だけでなく、AIが学習した資料の側も入れ替わったかを確かめる決まりにしておきます。料金の改定は、AIの学習の入れ替えと同じ日に行うと、表と答えがずれる期間を作らずに済みます。

場面2：導入事例を読んでいる訪問者

導入事例のページを読んでいる訪問者は、自社と似た会社がどう使っているかを知りたい人です。話しかけてよい場面ですが、声をかける中身は料金ページと違います。業種や規模の近い別の事例へ案内する、事例に出てきた使い方の資料や動画を勧める、といった「もう少し読みたい」に応える案内が向いています。

事例の場面で起きやすい失敗は、AIが事例の数字を一般化して答えてしまうことです。ある会社で工数が減った数字を、訪問者の会社でも同じだけ減るかのように話すと、根拠のない約束になります。事例の数字を話すときは、どの会社の、どの条件での数字かを必ず添えて答えさせ、訪問者の会社での見込みは担当者との相談に回します。

事例の中身は、掲載先の会社との約束の上に成り立っています。公開してよい範囲はサイトに書いてある文面までで、営業の資料にしか載っていない詳しい数字や、社名を伏せた事例の実名は、AIが学習する資料に入れないのが原則です。学習の元を「社外に配ってよい資料」に限る決まりは、事例の場面で特に効きます。

事例を読んだ訪問者が「同じ業界の話を直接聞きたい」と言ったときは、人に渡す合図です。AIは事例の概要を案内したうえで、担当者との面談の予約へ進めます。事例を読む訪問者は検討の初めのほうにいることも多いため、すぐに商談へ押し込まず、資料の案内で終わってよいという線も合わせて決めておくと、声のかけ方が押しつけがましくなりません。

場面3：採用・投資家向けページの訪問者には話しかけない

採用の情報や投資家向けの情報を見ている訪問者は、製品を買いに来た人ではありません。ここで営業の声をかけると、応募を考えている人や株主にとっては的外れな案内になり、会社の印象を損ねます。話しかけないページを先に決めるなら、最初に入るのがこの2つです。

話しかけないページの候補は、ほかにもあります。会社概要、ニュースリリース、個人情報の取り扱い方針、問い合わせのフォームそのもの、ログインの入口などです。問い合わせのフォームの上でAIが声をかけると、入力を始めた人の邪魔になります。ログインの入口は既存の顧客が使う場所なので、営業の案内は要りません。

• 採用のページを見ている人に、製品の資料のダウンロードを勧める
• 投資家向けのページで、業績の数字をAIが要約して答える
• 問い合わせのフォームを入力している途中で、別の資料を勧める声をかける
• 個人情報の取り扱い方針のページで、商談の予約を勧める

話しかけない設定にしても、訪問者が自分から質問してくる場合はあります。そのときも、採用や投資家向けの質問にAIが答える範囲は、公開済みのページへの案内までにとどめます。業績や採用の条件をAIが言い換えて答えると、公式の開示と違う表現が出回る恐れがあるからです。会社としての開示に当たる答えは、AIに作らせないと決めておきます。

場面4：既存顧客のサポートの問い合わせ

営業の窓口として置いたAIにも、既存の顧客からサポートの質問が届きます。「ログインできない」「請求書の宛名を変えたい」「不具合らしい動きがある」といった声です。ここで営業の案内を返すと、困っている顧客をさらに困らせます。サポートの合図の言葉が出たら、営業の会話を止めてサポートの窓口に渡す決まりを最初に入れます。

AIが既存の顧客にできることは、サポートの窓口の場所と受付の時間、公開しているよくある質問のページへの案内までです。障害の有無や復旧の見込み、契約の中身の確認は、AIが推し量って答えてよい内容ではありません。特に障害については、公式の障害情報のページへ案内し、AIに状況を説明させないほうが安全です。

既存の顧客からの質問は、実は営業にとっても大事な材料です。解約をほのめかす言葉や、別の部署でも使いたいという言葉は、担当の営業やカスタマーサクセスが早く知るべき合図です。AIには答えさせず、誰から、どんな言葉が出たかを担当者に知らせるところまでを任せると、窓口の役割を超えずに材料だけを生かせます。

サポートの場面は、サイトのどこに来るか分からない点も厄介です。料金ページを見ている既存の顧客が、契約の更新の相談をしてくることもあります。そのため、合図の言葉はページごとではなく、サイト全体の共通の決まりとして置き、どのページでも同じように人に渡る形にしておきます。

約束に当たる答えはさせない：値引き・契約・技術の可否

どの場面にも共通して、AIに答えさせない種類の質問があります。値引きや特別な条件、契約の期間や解約の条件、自社の環境で動くかどうかといった技術の可否です。これらは答えた瞬間に会社としての約束に近くなる内容で、あとから「AIが言ったことなので」と取り消すのは難しくなります。

技術の可否は、特に見落としやすい種類です。「自社の古い基幹システムとつながるか」「海外の拠点でも使えるか」「情報の保管場所はどこか」といった質問は、公開資料に一般的な説明があっても、訪問者の環境で成り立つかは別の話です。AIには公開資料のどこに書いてあるかを示させ、成り立つかどうかの答えは技術の担当者が出すと決めます。

• 「人数が多いので割り引きできますか」に、AIが割引率の目安を答える
• 「途中で解約できますか」に、AIが契約書を確かめずに一般的な答えを返す
• 「自社の環境でも動きますか」に、AIが公開資料から推し量って「動きます」と答える
• 「いつから使えますか」に、AIが導入までの日数を約束する

答えさせない質問が来たときの返し方も、あらかじめ文面を決めておきます。断るだけでは訪問者が離れてしまうため、「その点は担当者から正確にお答えします」と伝え、日程の候補か連絡先の入力へ進める形が向いています。断る文面と渡す先をセットで決めると、訪問者を待たせずに人へつなげます。

学習させるページの範囲：最大10,000ページを取り込む前に

2026年2月24日に出た一括学習の機能は、トップページのアドレスを入れると、最大5階層・最大10,000ページまでを自動で巡回して取り込みます。公式の発表では、複雑な階層の企業サイトにも対応し、導入時の設定の手間を大きく減らすことを狙いに挙げています。AIが答えに使える情報が足りない、という悩みを解く機能です。

便利な反面、自動で巡回するということは、サイトに残っているページが丸ごと材料になりうるということです。長く運営している法人のサイトには、終了した製品の紹介、改定前の料金、古いキャンペーンの告知、昔の採用情報が残っていることが珍しくありません。人が見つけにくい奥のページほど、更新が止まったまま残っていることが多いものです。

学習させる範囲を決める前に、サイトのページの棚卸しをしておくと安心です。サイトの地図やアクセス解析のページ一覧から、最終更新から長く経ったページ、閲覧のほとんどないページ、製品の終了や価格の改定に関わるページを抜き出します。棚卸しの一覧は、AIに要約させてもかまいませんが、残すか外すかの判断は、ページの持ち主の部署が決めます。

学習の元はサイトだけではありません。3月24日の発表では、営業やマーケの資料など顧客接点にある情報も学習に使うと書かれています。資料を入れる場合は、社外に配ってよい版だけを入れ、社内向けの注記や案件ごとの見積もりが入った版は入れないようにします。資料の版を1か所で管理しておくと、差し替えのときに古い版が残りません。

学習させないページの決め方と、入れ替えの決まり

学習させないページは、次の3種類から決めていくと漏れが少なくなります。1つ目は内容が古くなったページで、改定前の料金、終了した製品やプラン、期限の過ぎたキャンペーンです。2つ目は目的が違うページで、採用、投資家向け、会社のお知らせです。3つ目は社外に出すつもりのない情報が混じったページで、テスト用のページや、公開の設定を誤ったページです。

• 改定前の料金や、終了した製品・プランのページを抜き出した
• 期限の過ぎたキャンペーンや、古いお知らせのページを抜き出した
• 採用・投資家向け・会社のお知らせなど、営業の答えに使わないページを決めた
• テスト用や、公開の設定を誤ったページが残っていないかを確かめた
• 営業やマーケの資料は、社外に配ってよい版だけを学習に入れると決めた
• 外したページと理由を一覧にして、持ち主の部署の確認を取った

公式の発表には、巡回の対象から特定のページを外す設定があるかどうかは書かれていません。外す設定の有無や、学習した内容を後から消す方法は、導入の前に提供元の窓口に確かめるべき項目です。外す設定がない場合は、サイトの側で古いページを削除するか非公開にしてから学習させる、という順番になります。

学習は一度で終わりではありません。料金の改定、製品の追加や終了、事例の追加があったときに、AIが学習した中身も入れ替える必要があります。入れ替えの頻度を「月に一度」のように決め、あわせて料金の改定のような大きな変更は臨時に入れ替える決まりにしておくと、サイトと答えのずれが長く残りません。

人に渡す場所：日程調整の下書きと関心の要約

AIから人へ渡す場面は、接客の質が一番表に出るところです。3月24日の発表は、アポイントの獲得までをAIが受け持ち、その後は人の営業担当が対面の対話に集中する、という分担を描いています。ここで大事なのは、AIが取ったアポイントを、人がそのまま受け取らず一度確かめることです。

確かめる中身は3つあります。1つ目は、訪問者がどの会社の誰で、何に関心を持っているかです。AIが対話からまとめた要約を読み、担当すべき部署や担当者を決めます。2つ目は、AIが対話の中で何を答えたかです。答えさせない質問に、誤って答えていないかを確かめます。3つ目は、日程の候補が担当者の予定と合っているかです。

日程の調整は、AIに下書きさせるのに向いた仕事です。候補の日時を並べ、訪問者の希望を聞き取り、確定の連絡文の案を作るところまでは任せられます。ただ、確定の連絡は担当者の名前で送り、会う人の顔と名前が分かるようにすると、訪問者の安心感が違います。日程の確定と最初の連絡は人の名前で出すと決めておきます。

改名時の発表では、営業支援システムへ自動で連携すると書かれています。連携で渡るのは、対話の記録やアポイントの情報です。営業の側では、AIから来た案件を人が作った案件と見分けられるようにしておくと、後で成果を比べるときに役に立ちます。案件の出どころの欄を1つ足すだけでも、比べる材料になります。

AIスコアを営業にどう渡すか：優先順位の材料にとどめる

2026年4月23日に出たAIスコアリングは、訪問者の購買意欲を点数にして見せる機能です。材料は、資料の閲覧の履歴、コンテンツの閲覧や接触のデータ、AIとの対話の発話の中身、対話の頻度、時間の経過です。決まった行動に決まった点を足す従来の方式ではなく、AIが学習を続けて評価を変えていく方式だと説明されています。

時間の経過が点数に入っている点も特徴です。公式の発表では、直近の行動を反映し、点数が下がった顧客は対象から外れるため、営業担当が今まさに動くべき顧客を優先して追える仕組みだとしています。つまり点数は、いつ連絡するかの順番を決める材料として作られていると読めます。

営業に渡すときに気をつけたいのは、点数そのものを判断にしないことです。点数の高い訪問者が、実は競合の調査や、学生の研究である場合もあります。点数と一緒に、何を見て、何を質問したかという根拠を並べて渡し、連絡するかどうかは、根拠を読んだ担当者が決める形にします。AIに判断させず、判断の材料を集めさせる使い方です。

点数の使い方は、始めのうちは営業とマーケで一緒に見直します。点数の高かった訪問者のうち、実際に商談になった割合、点数が低いのに商談になった訪問者の特徴を月に一度確かめます。公式の発表には精度の検証の結果は書かれていないため、自社のサイトでどのくらい当たるかは、自社の数字で確かめるしかありません。

公開後に見る数字と、対話の記録の読み方

置いた後は、話しかける線と人に渡す線が狙いどおりに働いているかを数字で見ます。7月23日の発表では、蓄積されるデータとして、案内の表示数、開封率、チャットの対話数、フォームの閲覧率、成果の数、訪問者との対話の中身と質問の記録が挙げられています。まずはこれらをページごとに分けて見るのが基本です。

同じ7月23日の発表で、Mazrica Engageは生成AIとデータをつなぐ共通の仕組みであるMCPに対応しました。主要な生成AIから蓄積データに直接当たり、分析担当と話すように数字を読める、という説明で、今のところは参照系のデータの取得と分析が中心とされています。つなぐ前の審査や権限の考え方は、別の記事「MCP接続のセキュリティ」で整理しています。

数字の中で一番手がかりになるのは、対話の中身と質問の記録です。答えさせない質問がどのくらい来ているか、人に渡す合図の言葉が出たのに渡っていない会話がないか、学習した情報が古くて誤った答えを返していないかを、週に一度は人が読みます。記録の要約はAIに作らせてかまいませんが、誤った答えを見つけるのは人の目です。

数字を見て直す先は、主に3つです。話しかけても開かれないページは、声をかけるのをやめるか、声のかけ方を変えます。人に渡る前に離れていく会話が多いなら、渡す合図の言葉を増やします。誤った答えが見つかったら、学習の元の資料かページを直します。直した日と直した中身を記録に残すと、次の見直しで効果を比べられます。

話しかける範囲を広げる順番

話しかける機能は、最初からサイト全体で動かすより、ページを絞って始めて、記録を読みながら広げるほうが失敗が小さく済みます。広げる順番は、声をかける意味がはっきりしていて、答える中身が公開情報で足りるページから、というのが基本です。

広げるたびに、社内の決まりを版として残します。どのページで声をかけ、何を答えさせず、どの言葉で人に渡すかを1枚にまとめ、変えた日と理由を書き足していきます。担当者が替わっても、なぜそのページで話しかけているのかが分かる状態を保つことが、長く安全に使うための土台になります。

よくある質問

料金はいくらですか

公式の発表の中には金額は書かれていません。発表では資料の請求で詳細を確かめる形になっています。話しかける機能、一括学習、点数づけ、データの分析がいまの契約のどこまでに含まれるかを、窓口に確かめてから比べるのが確実です。

学習させたくないページを外せますか

一括学習の発表には、巡回から特定のページを外す設定の有無は書かれていません。導入の前に提供元へ確かめ、外す設定がない場合は、サイトの側で古いページを削除するか非公開にしてから学習させる順番で進めます。

夜間や休日の訪問者にも対応しますか

改名時の発表では、24時間365日の対応とされています。夜間や休日にAIがアポイントを取った場合でも、確定の連絡は翌営業日に担当者の名前で出すと決めておくと、誰が相手かが訪問者に伝わり、行き違いも防げます。

営業支援システムとはつながりますか

改名時の発表では、営業支援システムへ自動で連携すると書かれています。7月23日の発表では、同じ会社の営業支援の製品とのデータ連携や、アクセス解析との組み合わせの分析を今後の予定として挙げています。予定の機能は、提供の告知を確かめてから計画に入れます。

まとめ

Mazrica EngageのAI営業担当は、訪問者の閲覧行動を読み、AIのほうから話しかけて資料や商談の予約へ案内します。置く前に、ページと訪問者の場面ごとに、話しかけるか、何を答えさせるか、どの言葉で人に渡すかを決めます。料金や事例のページでは案内と日程調整の下書き、関心の要約をAIに任せ、値引き・契約・技術の可否といった約束に当たる答えは人に渡します。学習させるページは棚卸ししてから取り込み、点数は根拠と一緒に渡して判断は担当者が持ちます。対話の記録を人が読み、話しかける範囲を少しずつ広げていきましょう。

※本記事にはAIが活用されています。編集者が確認・編集し、可能な限り正確で最新の情報を提供するよう努めておりますが、情報の完全性、正確性、最新性、有用性等について保証するものではありません。本記事の内容に基づいて行動を取る場合は、読者ご自身の責任で行っていただくようお願いいたします。