AIプロスペクトリサーチ

🔄 Quick Recall: 前回のレッスンでは、ドナーユニバースをティアにマッピングし、現実的なコンバージョン率でセグメント別収益モデルを構築しました。ここでは、どの個人がキャパシティ、アフィニティ、プロペンシティを持つかを特定するAIリサーチ手法を学びます。

次の大口ドナーを見つける

プロスペクトリサーチは、ファンドレイジングで最も時間のかかるタスクの一つです。以前は1人の候補を調査するのに数日かかりましたが、AIを使えば数分で同等の情報が得られます。

キャパシティ・アフィニティ・プロペンシティモデル

アフィニティが最も高いウェイトを持つ理由：ミッションを気にかける人は、資産レベルに関係なく、はるかに高い確率でコンバートします。

AIプロスペクトリサーチの実践

ステップ1：データ収集

AIに以下を依頼します：

• 公開データベース（企業役員、不動産記録、寄付者リスト）の検索
• SNSプロフィールからの関心分野の抽出
• ニュース記事やプレスリリースからのフィランソロピー活動の特定

ステップ2：スコアリング

3次元で各候補を1〜10でスコアリングし、複合スコアでランク付けします。

ステップ3：ティア分け

✅ Quick Check: プロスペクトリサーチで最も重要な3つの要素は？——キャパシティ（寄付能力）、アフィニティ（ミッションとの接続）、プロペンシティ（寄付の傾向）。アフィニティが最も高いウェイトを持ちます。

AIリサーチの注意点

• AIが生成する情報は必ず検証する——AIは「もっともらしいが架空の」詳細を生成することがある
• プライバシーに配慮する——公開情報のみを使用
• 一つの指標に過度に依存しない——複合スコアで判断

Key Takeaways

• プロスペクトリサーチはキャパシティ・アフィニティ・プロペンシティの3要素で評価
• アフィニティ（ミッションとの接続）が最も強い予測因子——資産だけでは不十分
• AIで200人の候補を数分でスコアリング・ランク付け——手作業では数週間
• Tier A（即時育成）、Tier B（ナーチャー）、Tier C（モニター）で優先順位を明確化
• AIの情報は必ず人間が検証——文脈の解釈は人間の判断が不可欠

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