名刺管理で終わらせない。Eightを“営業資産”に変えた、Eight Award 2026受賞者たちの使い方

名刺データを、成果につながる営業資産へ。EightとAIで広がる新しい活用

名刺アプリ「Eight」の機能を使いこなし、周りがまだやっていない使い方を実践している方を表彰する「Eight Award 2026」個人部門 フロンティア賞。
今回受賞されたのは、Fiom LLC. 竹下洋平さまと、株式会社タスキパートナーズ 杉山陽人さまです。

お二人は、Eightに蓄積された名刺データを「連絡先」ではなく、ビジネス成果を生み出すためのデータベースとして活用。さらにAIや外部ツールと組み合わせることで、営業活動やマッチング業務を高度化しています。

ここでは、お二人それぞれの言葉で、Eight活用のきっかけや具体的な取り組み、得られた成果を紹介します。

16歳から蓄積してきた6,000人以上の人脈を、AI時代の営業基盤に

Fiom LLC. 竹下洋平さま

起業と同時に始まった、Eightとの付き合い

私は現在、Z世代に特化したクリエイティブカンパニーFiomの代表と、Z-SOZOKEN（Z世代創造性研究所）の所長を兼任しています。Z世代や若者に関する企画・クリエイティブ制作、調査・研究などを行っています。

起業したのは高校2年生、16歳の頃です。最初はアプリ開発から始まり、UI/UXデザイン、グラフィックデザインへと活動を広げていく中で、Z世代クリエイターの表現の可能性に気づき、今の会社につながっていきました。

Eightを使い始めたのも、ちょうど起業した頃です。営業活動や会食、会合などで多くの方とお会いする機会があり、そのつながりをきちんと蓄積していくためにEightを使い始めました。現在は、これまでに6,000人以上の方と名刺交換をしており、その人脈をEightで管理しています。

メルマガの反応データと名刺データを掛け合わせる

私がいま特に力を入れているのは、メール配信ツールで取得した開封やクリックなどのインテントデータと、Eightに蓄積した名刺データを掛け合わせた営業アプローチです。

週に1回メルマガを配信し、誰がいつ開封したのか、どのリンクをクリックしたのかといったデータを抽出します。その情報と、Eightプレミアムを利用してCSV形式でダウンロードした名刺データを名前で突合し、GeminiやChatGPTに読み込ませることで、相手ごとの関心や課題感に合わせたメール文面を作成しています。※

重要な相手にアプローチする場合は、Eight上の職歴やバックグラウンド情報も追加で確認します。交換日、業種、エリア、職種、マイタグ、職歴などを組み合わせることで、相手の文脈に合ったアプローチがしやすくなるからです。

アポ率は体感で4〜5倍。業務時間は3〜4分の1に

以前は、担当者が1件ずつ手動で文章を作っていました。どうしても時間がかかりますし、テンプレート的な文面になってしまうこともあります。
現在は、Eightの名刺情報とメルマガへの反応データをAIが分析し、相手に合わせた文面作成をサポートしてくれるため、より自然で個別性のある営業活動ができるようになりました。

成果としては、AI活用前と比べてアポ率が体感で約4〜5倍に向上し、業務時間も約3〜4分の1に圧縮できています。

Eightは、営業基盤であり信用資産でもある

Eightは、私にとって単なる名刺アプリではありません。営業活動の基盤であり、自分の信用資産でもあります。
21歳という若い経営者として信用されにくい場面もありますが、Eightに6,000人以上との接点が蓄積されていることは、自分の活動やネットワークを示すひとつの証明になります。

また、会食や講演の場で以前お会いした方と再会したときにも、Eightで検索すれば、いつどこでお会いしたのかをすぐ確認できます。名刺を切らしている方とも、「Eightやっていますか？」と聞けば、QRコードやタッチ名刺交換でつながることができます。

まずは、マイタグやメモを残すところから

これから同じような活用を始めたい方は、まずEightの名刺データにマイタグやメモを残すところから始めるのが良いと思います。誰と、どのような文脈で会ったのかを残しておくことで、後から営業やフォローアップに活用しやすくなります。

名刺データは、ただ保管するだけではもったいない。Eightに蓄積された人脈を、AIや外部データと組み合わせることで、営業成果につながる資産に変えられると感じています。

名刺データを不動産営業の即戦力に。Eightが眠っていたご縁を商談に変える

株式会社タスキパートナーズ 杉山陽人さま

現職から、個人の営業データベースとしてEightの利用を開始

私は株式会社タスキパートナーズで、空き家の買取、リフォーム、再販売を中心に担当しています。売買仲介にも携わっています。
Eightは現職から利用を始め、使い始めて1年ほどになりました。
現在、Eightには約600枚の名刺を登録しています。そのうち約9割が不動産業者の方で、残りは金融機関などのステークホルダーです。

眠っていたご縁を、商談のきっかけに

不動産の買取再販業務では、物件ごとに「誰に、どう伝えるか」を見極めることが重要です。

私は、Eightに蓄積された名刺データと不動産物件の情報を掛け合わせ、これまでのご縁を新たな商談につなげる仕組みを作っています。

具体的には、Eightに登録した名刺をマイタグで分類しています。分類軸は大きく3つです。相手が扱っている物件種別、対応エリア、そして買い手なのか仲介エージェントなのかという役割属性です。たとえば、マンション一棟、戸建て、再建築不可、収益物件、東京23区、一都三県、全国、関西圏といった形でタグを付けています。

物件情報をAIが判別し、Eightのマイタグで候補者を抽出

毎日届く物件紹介メールや新着物件情報をAIに読み込ませ、物件の特徴から該当するマイタグを自動で判別します。そして、Eight上で該当するマイタグの連絡先を絞り込み、Eightプレミアムを利用して、対象者リストを作成します。

対象者リストができたら、AIが過去のメール履歴も踏まえて、ワントゥーワン風の個別メール文面を生成します。DMっぽくならないよう、自然な文面になることを重視しています。※

最終的には承認ボタンを押すだけで、Outlookから送信できるようにしています。この一連のフローを日々の業務に無理なく組み込み、継続的に運用しています。

人手に頼っていた作業を、日々無理なく回せる仕組みに

以前は、手作業で名刺ファイルを探し、相手の属性を確認したうえで、物件ごとに連絡先を選び、文面を作成する必要がありました。

現在は、Eightに蓄積された名刺データと不動産物件リストをAIで掛け合わせ、物件ごとに「誰に、どう伝えるか」を自動で導き出しています。宛先の選定と文面づくりを日々の業務に無理なく組み込めるようになり、業務効率の向上とマッチングの創出につながっています。

Eightは、日々の業務に欠かせない存在

私にとって、名刺一枚一枚は単なる連絡先ではありません。将来どこかの物件とつながり、新たな商談を生む可能性のある大切なご縁です。

不動産業界は、まだまだDXが進んでいない部分もあります。だからこそ、名刺や物件情報を見える化し、自動化することで、営業の質もスピードも大きく変えられます。

Eightは、そうした営業活動の中核にあるデータベースです。使えなくなったらかなり困るくらい、日々の業務に欠かせない存在になっています。

最初の一歩は、名刺を分類すること

これから同じような活用を始めたい方は、まず名刺をマイタグで分類するところから始めるのが良いと思います。

不動産であれば物件種別や対応エリア、買い手・仲介といった分類ですが、他の業界でも、顧客属性や関心領域、紹介できる案件の種類などで整理できるはずです。

名刺を分類しておくと、案件やニーズが発生したときに「誰に届けるべきか」がすぐ分かります。そこにAIを組み合わせれば、対象者の抽出やメール文面作成も効率化できます。

Eightに蓄積された名刺データは、探すためだけのものではありません。成果を生むための営業資産として活用できるものだと思っています。

Eightプレミアムで、出会いの記録を次のビジネスチャンスへ

竹下さまは、6,000人以上の人脈データとメルマガの反応データを掛け合わせ、AIで相手ごとに最適な営業アプローチを実現しています。

杉山さまは、Eightに蓄積された名刺データと不動産物件情報をAIで掛け合わせ、物件ごとに「誰に、どう伝えるか」を導き出すことで、業務効率の向上とマッチングの創出につなげています。

お二人に共通しているのは、Eightに蓄積された名刺データを「管理するもの」ではなく、「成果を生み出すために活用するもの」として捉えていることです。

名刺交換の情報に、交換日、職歴、マイタグ、メモ、過去の接点といった文脈を加えることで、Eightは単なる名刺アプリから、営業活動やビジネス成長を支えるデータベースへと進化します。

Eightプレミアムを活用すれば、蓄積した名刺データをより柔軟に整理・活用し、日々の業務効率化や成果の最大化につなげることができます。

名刺データを、眠らせたままにしない。
出会いの記録を、次のビジネスチャンスへ変えていく。

お二人の事例は、Eightの新しい可能性を示す、まさにフロンティア賞にふさわしい活用事例です。

Eightプレミアムとは？「詳細はこちら」

※本記事で紹介している内容は個人の利用例です。両例とも、データの取り扱いや学習利用に関する設定を確認するなど、個人情報に配慮した方法で活用されています。AIツールを利用する際は、各サービスの利用規約や所属組織のルールをご確認ください。