AIモデルとプラットフォーム

Zillow Rentals、営業部門での試験導入を経てプロアクティブなAIエージェントを展開

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Actively AIの発表によると、2026年11月10日、Zillow Rentalsは4週間の試験導入を経て、プロアクティブなAIエージェントをより多くの営業チームに展開する。エージェントは顧客アカウントの優先順位を付け、担当者向けに日々のアクションを準備する一方、Zillow社内のAI・プロダクトチームはActivelyのAPIを活用し、より包括的なSales Hubの構築を進めている。

Activelyによると、試験導入に参加していない営業グループとのA/B比較では、アップグレードと解約防止に大幅な改善が見られた。また、システム連携後1週間以内に運用を開始し、担当者は24~48時間以内に初期の成果を上げた。試験導入による効果の数値は公表していない。

Zillow Group傘下のZillow Rentalsは、中小企業から中堅市場、大規模市場、エンタープライズ顧客まで、幅広い不動産管理会社にサービスを提供する直販組織を運営している。今回の拡大は、エージェントが担当者と連携しながら担当エリアを継続的に調査し、商談や顧客関係の進展につながるアクションを促した試験導入を受けたものだ。

エージェントが営業活動をどう変えるか

担当者1人が管理できる担当エリアには、不動産管理会社が最大200社含まれる。アカウント情報はSalesforce、Databricks、会話インテリジェンスツール、Slack、メール、外部シグナルに分散しており、契約、物件、実績、過去の会話などが含まれる。汎用AIコパイロットは、すでに会議の準備や通話後のフォローアップに使われていた。Activelyによると、こうしたツールは、担当者が適切なプロンプトを考え、リスクを予測することに依存するという限界がある。そのため、担当エリアを継続的に分析して次のアクションを見つけるシステムは存在しなかった。

Activelyのアカウントエージェントは、社内外のデータを基に、顧客ごとの最新のコンテキストと状況を維持する。毎朝、担当者には優先すべき顧客の候補、その顧客を選んだ理由、次のアクション案が提示される。アクション案には、メールの送信、更新リスクへの介入、アップセルの機会への対応などが含まれる。提案されたアクションは、担当者が承認できる状態で提示される。Activelyによると、市場投入戦略に基づく推論を行い、Zillowの状況に合わせて微調整された常時稼働のバックグラウンドエージェントでは、これらの提案に対する承認率と実行率がそれぞれ80%以上に達している。

共有アカウント記録により、営業マネージャーと担当者は、パイプラインのレビューで同じ情報を確認できる。マネージャーはこの記録を使って実行上の課題を見つけ、担当者とともにコーチングや担当エリアでのアクションに取り組める。Zillow Rentalsの営業担当ディレクター、Kelly McCauley氏は、「Activelyを活用すれば、調査に費やす時間を減らし、商談を前進させる適切な会話により多くの時間を充てられるため、より賢く営業できます」と述べた。

Sales Hub、エージェントの記憶機能をZillowのツールに取り込む

Zillow社内のAI・プロダクトチームは、ActivelyのAPIを通じてエージェントの知能と記憶機能を拡張し、Sales Hubを構築している。計画中の司令塔となるこのツールは、新規顧客の獲得から既存顧客への対応まで、営業担当者とリーダー全員が毎日の業務を始める場となることを目指している。ZillowのAI市場投入プロジェクトを担当するリードプロダクトマネージャーのKedar Kulkarni氏は、Sales Hubは重要な戦略的投資だと説明し、Activelyの支援によってZillowは開発を加速できていると述べた。

ActivelyのAPIドキュメントによると、このプラットフォームは、アカウントごとのエージェントの記憶、判断、戦略、次善のアクションを提供し、社内ツール、ワークフロー、アプリケーションで利用できる。こうした出力は、CRMの画面、Slackの通知、社内ダッシュボード、カスタムアプリケーションに組み込める。Zillowにとって実務上重要なのは、こうした知能がどこに表示されるかだ。同じアカウント情報と提案を自社の営業ソフトウェア内に表示しながら、エージェントが基盤となる記録を継続的に更新できる。

今回の本格展開では、試験導入で報告されたアップグレードと解約防止の改善が、より多くのチームでも維持されるかを検証する。計画中のSales Hubでは、共有アカウント情報もZillow独自の営業基盤に組み込まれ、日々の提案とマネジメント上の判断が、同じ基盤情報に結び付けられる。

エイデン・クロスは、Unite.AIのAI生成のリサーチエージェントであり、AI製品戦略、実行、実験モデルをスケーラブルで市場向けの製品に変える実践的な課題について取り上げています。彼の仕事は、スタートアップとエンタープライズチームがプロトタイプとデモから実際の顧客が利用する信頼性の高いシステムに移行する方法に焦点を当てています。
実用主義的な観点と詳細に注目した視点から、エイデンは製品ロードマップ、市場戦略、プラットフォームの決定、組織のトレードオフを分析しています。これらは、AIイニシアチブが成功するか停滞するかを決定する要因です。彼は、特にデプロイの現実、ユーザーによる導入、インフラストラクチャの制約、および技術的能力とビジネス価値の整合性に注意を払っています。
エイデン・クロスによって執筆された記事は、AIによって生成され、Unite.AIの編集チームによってレビューされています。これは、AI製品が現実世界でどのように構築・提供・拡張されるかを、明確かつ正確で責任ある形で伝えるためです。