GPT-5.6 Lunaで不動産の追客メールを自動生成する｜80%値下げ後の単価とプロンプト7本

GPT-5.6 Lunaとは、OpenAIの低価格帯AIモデルのことです。

2026年7月30日、OpenAIはGPT-5.6 Lunaの価格を8割引き下げました。100万トークンあたり入力1米ドル・出力6米ドルだったものが、入力0.20米ドル・出力1.20米ドルへ。この改定で、追客メール1通の生成コストは日本円で0.2円を切ります。月3,000通を送る賃貸仲介の店舗でも、生成にかかる費用は月500円程度という計算です。追客メールの自動化が「費用対効果を検討する話」から「やるかどうかを決める話」に変わりました。本記事は、宅建業免許（東京都知事(1)第113520号）を保有し、AI導入コンサル100社超の実績を持つ株式会社オルセル（不動産のチカラ運営）の現場知見をもとに、賃貸仲介の追客メールをLunaで回す設計を、プロンプト7本と運用ルールつきで整理します。

追客メール1通0.2円時代に、何を設計し直すか

設計し直すのは、送る通数ではなく送り分けの精度です。単価が下がったからといって通数を増やす方向に振ると、開封率が落ちて配信停止が増えるだけでした。

まず価格の事実関係を整理します。CNBCの報道によれば、OpenAIは2026年7月30日にGPT-5.6シリーズのうちLunaの価格を8割、Terraを2割引き下げ、最上位のSolは100万トークンあたり入力5米ドル・出力30米ドルで据え置きました。GPT-5.6シリーズ自体の公開は2026年7月9日で、値下げは公開から3週間後という異例の速さです。VentureBeatの分析は、この動きの背景に低価格帯モデルの競争激化があると指摘しています。

追客メールの生成コストを、この単価で計算してみます。1通あたりの入力は、顧客の反響内容、提案する物件情報3件、自社のトーン指定を合わせて1,500トークン前後。出力は本文350字として500トークン。入力0.0003米ドル、出力0.0006米ドル、合計0.0009米ドル。日本円で0.13円ほどです。月3,000通で400円弱、年間でも5,000円に届きません。

現場で繰り返し見るのは、この単価の低さが逆に判断を狂わせる場面です。安いから全反響に3通ずつ送ろう、という発想になると、返信率は上がらず配信停止だけが増えます。追客の成否を決めているのは通数ではなく、相手の検討段階に合った内容かどうかでした。生成が安くなったことで得られる本当の利点は、1人ひとりに合わせて文面を変えられるようになった点にあります。

もう一点、モデルの使い分けを先に決めておく必要があります。追客メールの本文生成はLunaで十分ですが、クレーム対応の返信や、条件交渉の文面のように失敗のコストが高い場面では上位モデルを使うべきでした。OpenAIのモデル一覧で各モデルの位置づけを確認し、社内で「この場面はこのモデル」という対応表を作っておくと、担当者の判断がぶれません。

反響から成約までの5段階で、送る文面を変える

送り分けの軸は、検討段階です。賃貸仲介の反響は、大きく5段階に分けられます。情報収集、内見検討、内見後の比較、申込直前、申込後。この5つで、送るべき内容がまったく違います。

情報収集段階の相手には、物件を追加提案しても反応しません。この段階で効くのは、問い合わせのあった物件について、ポータルサイトに載っていない情報を渡すことでした。共用部の状況、周辺の生活動線、募集条件の交渉余地。直近の支援案件で観測したのは、この「載っていない情報」を1通目に入れた店舗で、返信率が目に見えて改善したという傾向です。

内見検討段階では、日程調整の摩擦を減らすことが最優先になります。候補日を3つ提示する、内見の所要時間を明示する、当日の集合場所を先に伝える。この3点を1通に収めると、日程調整の往復が減ります。文面を毎回書くのは手間なので、ここは自動生成が最も効く場面でした。

内見後の比較段階が、最も難しい。他社の物件と比較されている段階で、押しの強い文面を送ると逆効果になります。ここで送るべきは、内見時に相手が気にしていた点への追加情報です。「収納が少ない気がする」と言われたなら、実測値と、同条件の他物件との比較。この文面はAIに書かせられますが、内見時のメモが残っていないと生成できません。営業担当が内見中に何をメモするかが、追客の質を決めています。

申込直前は、事務的な情報を正確に伝える段階です。必要書類、審査の流れ、初期費用の内訳。この文面は定型化できるため、テンプレートで足ります。むしろAIに書かせると余計な表現が混ざるため、固定文のほうが安全でした。

申込後から入居までの期間も、追客の対象です。ここで丁寧に連絡を取った顧客は、更新時や次回の住み替えで戻ってくる確率が変わります。不動産×AI導入コンサルの現場で繰り返し確認したパターンとして、成約後の連絡が途切れる会社ほどリピート率が低いという傾向がありました。

追客メール生成プロンプト7本

以下の7本は、検討段階ごとに分けた構成です。すべて中括弧の変数を自社の情報に置き換えて使ってください。文面の生成にはLunaで足りますが、クレーム対応や条件交渉には上位モデルを使う想定です。

1本目は、反響当日に送る1通目です。

プロンプト1：反響当日の初回返信

あなたは日本の賃貸仲介の営業担当者です。以下の反響情報をもとに、当日中に送る初回返信メールを作成してください。

反響情報：
- 問い合わせ物件：{物件名／所在／賃料／管理費／間取り／面積}
- 問い合わせ経路：{SUUMO／LIFULL HOME'S／アットホーム／自社サイト}
- 問い合わせ本文：{原文}
- 入居希望時期：{値／記載なし}

要件：
1. 冒頭で問い合わせへの直接回答（空室状況、質問への回答）
2. ポータルに載っていない情報を2点（{共用部の状況}{周辺環境}から）
3. 内見候補日を3つ提示（{候補日1}{候補日2}{候補日3}）
4. 返信のハードルを下げる一文で締める

制約：
- 本文300〜380字
- 「今すぐ決めないと無くなります」のような煽り表現を使わない
- 賃料交渉の可否を断定しない
- 記載のない設備や条件を推測で書かない
- 署名は {会社名／店舗名／担当者名／宅建業免許番号／電話番号}

2本目は、返信がない相手への3日後フォローです。

プロンプト2：3日後のフォローメール（未返信者向け）

以下の反響について、初回返信から3日経っても返信がない相手に送るフォローメールを作成してください。

初回に送った内容：
{プロンプト1の出力を貼り付け}

追加で提案する物件（条件が近いもの2件）：
1. {物件名／賃料／間取り／面積／築年／駅徒歩}
2. {物件名／賃料／間取り／面積／築年／駅徒歩}

要件：
1. 催促の印象を与えない書き出し
2. 提案物件2件を、元の問い合わせ物件との違いが分かる形で紹介
3. 返信不要でも読める情報提供として成立させる

制約：
- 本文250〜320字
- 「ご返信いただけていないようですが」のような催促表現を使わない
- 提案物件の優劣を断定しない
- 各物件の紹介は事実ベース（賃料、面積、築年、駅徒歩、設備）に限る

3本目は、内見日程の調整です。往復回数を減らすことに特化しています。

プロンプト3：内見日程の調整メール

以下の情報をもとに、内見日程を確定させるメールを作成してください。

顧客情報：
- 希望条件：{エリア／賃料上限／間取り／入居時期}
- これまでのやり取り：{要約}

内見候補：
- 物件：{物件名を最大3件}
- 候補日時：{日時1}{日時2}{日時3}
- 所要時間の目安：{値}分
- 集合場所：{住所または駅の出口}

要件：
1. 候補日時を選びやすい形で提示
2. 所要時間、集合場所、当日の持ち物を明記
3. 複数物件を回る場合は順序と移動時間を記載
4. 日程が合わない場合の代替案の出し方を1文添える

制約：
- 本文300〜400字
- 内見当日の契約を促す表現を入れない
- 空室状況を断定せず「現時点では空室」と書く

4本目は、内見後のフォローです。内見メモを入力にします。

プロンプト4：内見後のフォローメール

以下の内見記録をもとに、内見翌日に送るフォローメールを作成してください。

内見記録：
- 内見物件：{物件名を列挙}
- 顧客の反応：{担当者のメモをそのまま}
- 顧客が気にしていた点：{メモ}
- 比較検討していると分かっている他社物件：{あれば}

要件：
1. 顧客が気にしていた点について、事実ベースの追加情報を提示
2. 内見した物件の比較を、顧客の希望条件に沿って整理
3. 次のアクション（追加内見／申込／条件の再検討）の選択肢を提示

制約：
- 本文350〜450字
- 特定の物件を推す表現を使わない（判断材料の提示にとどめる）
- 他社物件を否定する表現を書かない
- 気にしていた点に回答できない場合は「確認します」と明記

5本目は、申込前の手続き案内です。定型度が高いので、生成後に固定テンプレート化することを想定しています。

プロンプト5：申込手続きの案内

以下の条件で、入居申込の手続き案内メールを作成してください。

物件情報：{物件名／賃料／管理費／敷金／礼金／保険料／鍵交換費用}
申込者の属性：{個人／法人、就業状況}
審査の流れ：{自社の手順を記載}
必要書類：{リスト}

要件：
1. 初期費用の内訳を項目ごとに明記
2. 必要書類を、取得先が分かる形で列挙
3. 審査から契約までの日程の目安を提示
4. 不明点の問い合わせ先を明記

制約：
- 本文400〜500字
- 審査の結果を予測する表現を使わない
- 費用は入力された値のみを使い、概算を推測で足さない
- 「審査に通ります」のような断定を書かない

6本目は、長期間動きのない顧客への再アプローチです。

プロンプト6：休眠顧客への再アプローチ

最後の接触から{値}か月が経過した顧客に送るメールを作成してください。

顧客情報：
- 当時の希望条件：{エリア／賃料／間取り／入居時期}
- 当時の検討状況：{要約}
- 現在の該当物件：{あれば1〜2件}

要件：
1. 期間が空いたことに触れつつ、押しつけがましくない書き出し
2. 状況が変わっている可能性を前提にした問いかけ
3. 現在の市況について、事実ベースの情報を1点
4. 配信停止の導線を明記

制約：
- 本文250〜300字
- 賃料相場の将来動向について断定的な表現を使わない
- 「今がお得です」のような煽り表現を使わない
- 返信を強く求めない

7本目は、送信前のチェックです。生成した文面を別プロンプトで検査します。

プロンプト7：送信前の表現チェック

以下のメール文面を、不動産広告・営業に関する表示規制の観点から検査してください。

検査の観点：
1. 誇大広告に当たりうる表現（断定的な将来予測、最大級表現）
2. 事実の裏付けがないまま断定している記載
3. 顧客に不当な心理的圧力をかける表現
4. 空室状況・賃料交渉・審査結果について断定している箇所
5. 個人情報を不要に本文へ含めている箇所

出力：
該当箇所の引用／問題点／修正案

制約：
- 問題がない場合は「指摘なし」と出力すること
- 表現の好みではなく、規制上のリスクに絞って指摘すること

文面：
{貼り付け}

7本のうち、1から6が生成、7が検査という役割分担です。生成と検査を別プロンプトに分けると、煽り表現が下流に流れにくくなりました。

自動化で失敗する3つのパターン

1つ目は、全員に同じ文面が届いてしまうパターンです。変数を差し込んでいるつもりでも、生成の骨格が同じだと、文面全体の印象は揃います。同じポータル経由の反響が複数あると、相手同士で文面を見比べられることも実際に起きました。回避策は、生成のたびに文面の構成順序を変えることです。プロンプト側で「今回は物件情報を先に、次回は日程提案を先に」といった指定を入れるか、複数のテンプレートを用意してローテーションさせてください。

2つ目は、事実と違う内容が送られるパターンです。募集条件が変わったのに、古い情報のまま生成してしまう。空室のはずが申込が入っていた。この種の事故は、生成の元データが古いことが原因です。回避策は単純で、生成の直前に物件マスタから最新値を取り込む設計にすることでした。前日のCSVを使い回す運用は、どこかでずれが出ます。

3つ目は、規制に触れる表現が混ざるパターンです。「駅近で人気の物件です」「この条件はなかなか出ません」といった表現は、事実の裏付けがなければ問題になりえます。消費者庁の表示対策が示す考え方に沿って、事実に基づかない優良誤認を招く表示は避けなければなりません。プロンプト7の検査を挟むのは、この対策です。

個人情報の扱いも押さえておく必要があります。反響情報には氏名、電話番号、勤務先が含まれます。個人情報保護委員会の注意喚起にある通り、外部サービスへ個人データを提供する形になっていないかは、運用設計の前提として確認してください。生成に必要なのは希望条件と検討段階であって、氏名や電話番号ではありません。入力から落とせるものは落とす設計にしてください。

自動送信にするか、下書き止まりにするか

判断の分かれ目は、送信前に人が目を通す工程を残すかどうかです。結論としては、初回返信だけ自動送信、2通目以降は下書き止まり、という配分が現場で最も安定しました。

初回返信を自動送信にする理由は、速さがそのまま成果に直結するからです。反響から返信までの時間が長くなるほど、他社が先に接触します。夜間や日曜の反響に翌営業日まで返信できない店舗では、この差が成約数に効いていました。初回返信の内容は「空室状況の回答」「内見候補日の提示」という定型に近いため、自動送信でも事故が起きにくい領域でもあります。

一方、2通目以降を自動送信にすると事故率が上がります。相手の返信内容を踏まえた文面になるため、解釈を誤ると噛み合わない返事が届く。「その物件はもう申し込みました」という返信に対して物件提案を送る、といった事故は、実際に起きます。下書きを生成して営業担当が5秒で確認する、という工程を挟むだけで、この種の事故はほぼ消えました。

自動送信を組む場合の技術構成は、それほど複雑ではありません。ポータルからの反響メールを受信するアドレス、物件マスタ、メール配信システム、そしてAPIを呼ぶ処理。既存の顧客管理システムに反響取り込みの機能があれば、その出力にAI生成を挟むだけで済みます。社内に開発者がいない場合は、業務自動化ツールで組む方法もありますが、物件マスタの最新値をどう取りに行くかが設計の要になります。

自動送信の運用で決めておくべきことが3つあります。1つ目は送信を止める条件。「申込済み」「他決」「配信停止希望」のフラグが立った顧客には送らない設計を、最初から入れてください。2つ目は送信時間帯。深夜に自動返信が届くと、印象が悪くなる場面があります。22時から翌8時までは翌朝の配信に回す、といった制御を入れておくのが無難でした。3つ目は障害時の挙動です。APIが応答しないとき、送信をスキップするのか、テンプレート文面で送るのか。決めていないと、障害時に無言のまま反響が放置されます。

導入の順序としては、まず2週間、生成だけ動かして人が全通を確認する期間を置いてください。この期間に出た修正パターンをプロンプトに反映してから、初回返信の自動送信へ切り替える。いきなり自動送信から始めた店舗では、最初の1週間で文面の修正依頼が10件以上出て、結局手作業に戻した例がありました。

効果測定と、費用の全体像

測るべき指標は4つです。初回返信までの時間、返信率、内見予約率、配信停止率。自動化で最初に動くのは1つ目、時間です。反響から初回返信までの中央値は、導入直後から短くなります。問題は、それが2つ目以降の指標に波及するかどうか。

直近の支援案件では、初回返信までの中央値が2時間から20分に縮んだ一方で、返信率は横ばい、内見予約率が微減という結果が出た月がありました。原因を追うと、生成された文面が丁寧すぎて長く、スマートフォンで読みにくかった。本文を380字以内に制限し直したところ、内見予約率が元の水準に戻っています。速さだけを追うと、こういう副作用が出ます。

配信停止率は、通数を増やしたときに真っ先に動く指標です。月次で0.5%を超えたら、通数か内容のどちらかに問題があると考えてください。追客の通数は、反響1件あたり3通程度が上限という感覚が、現場では定着しています。

費用の全体像を整理すると、生成そのものは月500円程度で済みます。実際にかかるのは、メール配信システムの費用と、初期のプロンプト調整工数です。配信システムは月数千円から、プロンプト調整は初回で8時間前後、月次の見直しに2時間程度を見込んでおいてください。生成コストは、全体の1%にも届きません。

投資対効果を判断する材料は、営業担当の時間です。1通を手で書くと5〜8分かかります。月300通なら25〜40時間。この時間が2時間程度のチェック作業に置き換わるなら、人件費換算での効果は明確でした。ただし、チェックを省くと事故が起きるため、チェック工数をゼロにする前提で計算しないでください。

価格競争のなかで、不動産営業は何を持つべきか

低価格帯モデルの単価は、今後も下がる方向で動きます。GPT-5.6 Lunaの8割値下げは、その流れを象徴する出来事でした。だとすると、AIを使うこと自体は差別化になりません。同じモデルを競合も使えるからです。

差がつくのは、AIに渡すデータの質でした。内見時に何をメモしているか、過去の顧客がなぜ決めたのかが記録されているか、募集条件の変更が即座にマスタへ反映されているか。この3つが揃っている会社の生成文面は、揃っていない会社と明確に違います。プロンプトは公開情報として真似できますが、自社の記録は真似できません。

もう一つ持つべきものが、送らない判断です。生成が安くなるほど、送る量を増やす誘惑が強くなります。競合が通数を増やしてくる状況で、あえて通数を絞って1通の質を上げる選択が、中期的には効いてくると見ています。これは推測を含む見立てですが、メールが飽和するほど、読まれる1通の価値は上がる方向に動くはずです。

制度面では、特定電子メール法に基づく同意取得と配信停止の導線が前提になります。反響対応の範囲であれば取引関係に基づく連絡として扱えますが、一斉配信の性質が強くなるほど、同意の管理が要ります。自動化の設計に入る前に、自社の配信が法令上どの扱いになるかを確認しておいてください。

チャネルの分散も、視野に入れておく論点です。メールだけでなく、LINEやSMSで反響が入る店舗が増えています。生成の仕組みそのものは共通で、出力の文字数と文体を変えるだけで転用が効きます。LINEなら本文120字前後、SMSなら70字前後という制約に合わせて、プロンプトの出力指定を変えてください。メールの文面をそのままLINEに流すと、長すぎて読まれません。チャネルごとに到達率と返信率が違うため、同じ顧客に複数チャネルで送る場合は、通数の上限を横断で管理する必要があります。

もう一段先を見ると、追客の起点そのものが変わる可能性があります。入居希望者が生成AIに条件を伝えて物件を探すようになると、反響が入る前の段階でAI同士のやり取りが発生する。この局面で選ばれるのは、物件情報が構造化され、周辺情報まで正確に記述されている事業者でした。追客の自動化は入口の効率化ですが、その前段の情報整備が中期的には効いてきます。

よくある質問

GPT-5.6 Lunaはどのくらい安いのですか

GPT-5.6 Lunaとは、値下げ後に100万トークンあたり入力0.20米ドル・出力1.20米ドルで提供される低価格帯モデルのことです。2026年7月30日の改定前は入力1米ドル・出力6米ドルでした。追客メール1通あたりの生成コストは、日本円で0.2円を下回る計算になります。

追客メールを全部AIに書かせても大丈夫ですか

いいえ、送信前の確認工程は残してください。募集条件の変更が反映されていない、規制上問題のある表現が混ざる、といった事故は生成の精度に関係なく起きます。1通ごとに全文を読む必要はありませんが、抜き取りでの確認と、送信前の自動チェックは組み合わせてください。

通数は増やしたほうがいいですか

いいえ、通数を増やすと配信停止率が上がる傾向があります。反響1件あたり3通程度が現場での上限感覚です。生成コストが下がって得られる利点は、通数ではなく1通ごとの内容を相手に合わせられる点にあります。

どのモデルを使い分けるべきですか

本文の生成はLunaで足ります。クレーム対応の返信、条件交渉の文面、契約書に関わる説明のように失敗のコストが高い場面では、上位モデルを使ってください。社内で場面とモデルの対応表を作っておくと、担当者ごとの判断のばらつきが減ります。

顧客の氏名や電話番号を入力しても問題ありませんか

原則として、生成に不要な個人情報は入力から落としてください。追客メールの生成に必要なのは希望条件と検討段階であり、氏名や連絡先は差し込み処理で後から入れられます。API利用時は入力データの取り扱い設定を契約形態ごとに確認してください。

内見メモがないと使えませんか

内見後のフォローメールについては、メモがないと生成の材料が足りません。逆に言えば、内見中に「気にしていた点」を3つ書き留めるだけで、フォローの質が変わります。メモの様式を統一するところから始めるのが、実務的な第一歩でした。

効果はどのくらいで出ますか

初回返信までの時間は導入直後から短くなります。返信率と内見予約率は、文面の調整を2〜3回繰り返した後、1〜2か月で傾向が見えてくるのが目安です。配信停止率は月次で監視し、0.5%を超えたら通数か内容を見直してください。

参考文献

モデルの使い分けはAIモデル別カテゴリ、賃貸仲介の実務は賃貸仲介カテゴリにまとめています。大量データの一括処理についてはGemini 3.6 Flashで物件情報を一括処理する手順もあわせてご覧ください。

著者：齋藤竹紘（株式会社オルセル編集長／EC支援19年5,000社超／AIコンサル100社超／宅建業免許東京都知事(1)第113520号）

※不動産のチカラでは、生成AIの導入支援から運用最適化まで、貴社の不動産事業に合わせたカスタマイズ提案を行っています。無料相談（30分）も実施中ですので、お気軽にお問い合わせください。
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【監修】齋藤竹紘（株式会社オルセル代表 / 宅建業免許東京都知事(1)第113520号 / AI導入コンサル100社超）