「眠っていたリード4,000件を、10万ドルの売上に」 — 屋根工事業の Project Phoenix

屋根工事業者の CRM に、何年も塩漬けになっていた問い合わせが 4,000件。これを使って、追加で約8件の受注 ＝ 10万ドル超の売上 を、営業の手作業ゼロで取りに行く。— LinkedIn にこんな投稿をしたのは、アウトリーチ自動化プラットフォーム OpenClaw を扱う Todd Anderson 氏 だ。

組んだのは「Project Phoenix」と命名された 5 ステップのシステム。屋根工事という、地味だが外部要因（嵐・雹害）の影響をモロに受ける業種ならではの設計になっている。

5ステップの設計

1. インテリジェンス層 — データの自動収集

対象物件のデータ、建築許可記録、過去の嵐／雹被害履歴、近隣の工事完了履歴を、エージェントが裏側で自動的に組み上げる。Anderson 氏いわく「以前は人手で何週間もかけていた作業」が、自動で済むようになる。

2. スコアリング — 0〜100 の優先順位付け

屋根の築年数、最近の改修許可、地域の気象被害などの要素を組み合わせて、リードごとに 0〜100 点のスコアを付ける。点数が高い相手 ＝ 買う気配が出ている、という見立てだ。

3. パーソナライズ SMS — 全件ばら撒きをしない

OpenClaw が、相手の物件状況を踏まえた個別文面を動的に生成する。汎用テンプレートではなく、 「お宅の屋根は築〇年で、先月の嵐で〇〇エリアに被害が出ています」といった具体性のある一通だ。

4. 嵐アラート — 自動追撃

特定地域に嵐が直撃した 2 時間後、その郵便番号エリアに住むリードへ自動でフォロー SMS が飛ぶ。Anderson 氏いわく「人手の介入はゼロ」。

5. リアルタイム通知 — 反応した瞬間に営業へ

ホットなリードが返事をくれた瞬間、Slack と現場スタッフへ即時アラート。スコアモデル自体も継続的に学習し精度が上がる、という仕組み。

数字の根拠を確認しておく

控えめに クローズ率 0.2% で見積もる。

4,000件 × 0.2% = 8件
8件 × $12,000（屋根工事の平均単価）= $96,000

Anderson 氏の言葉を引けば、「営業チームの手作業ゼロで、追加 8件・10万ドル超の売上」。

持ち帰れること

ポイントは目新しい AI 技術そのものではなく、「外部シグナル（嵐）と CRM の眠っているリードを結びつける」設計 だと思う。

• →嵐 → 屋根需要
• →季節 → リフォーム・エアコン需要
• →車検満了 → 整備工場
• →保険更新 → 代理店

外部要因でニーズが立ち上がる業種は多い。「リードはあるのに動かせていない」業務を抱えているなら、Project Phoenix のフレーム（データ収集 → スコアリング → パーソナライズ → 外部トリガー → 即時通知）はかなり汎用的に流用できる構造になっている。