ついに実現！悩ましい営業メールをJevで撃退できた。プレスリリース後の逆営業も、Google・Zoom経由の売り込みも仕分ける
この記事のポイント
- ✓フィルタをすり抜ける営業メールを
- ✓文章を読んで判定する AI の Jev で撃退しました
- ✓プレスリリース後に増えた逆営業
毎日届く営業メールに、受信箱を埋められていませんか。 迷惑メールにするほどではない、でも読む暇もない。 フィルタを作っても、すり抜けてくる。 その悩ましい営業メールを、ついに撃退できました。 使ったのは、文章を読んで判定してくれる AI の Jev です。
きっかけは、プレスリリースでした。 プレスリリースを出すと、問い合わせが増えます。 ただ、増えるのはお客様からの連絡だけではありません。 「御社の取り組みを拝見しました」から始まる、セミナーの案内、資料の無料配布、展示会への出展のお誘い、広告運用の提案。 いわゆる逆営業です（笑）。
私は1人で10以上のプロダクトを運営しています。 その中の1つ、フリーランス向けの求人サイト＠SOHO の窓口アドレスに、プレスリリースを出したあとから売り込みが目に見えて増えました。
振り分けのルールでは追いつかない
最初は Gmail のフィルタで片付けようとしました。 ところが、うまくいきません。
- 差出人で弾こうにも、売り込みの差出人は毎回違う
- 件名の「セミナー」「ウェビナー」で弾くと、本物の問い合わせに同じ語が入っていたときに取りこぼす
- 「お問い合わせありがとうございます」は、フォームの自動返信にも、人が書いた丁寧な返事にも出てくる
いちばん厄介なのは、大きなサービスの仕組みを借りてくる売り込みです。 英語圏の会社がよく使う手で、Google ドキュメントに提案書を書き、こちらのアドレスに「共有」してきます。 すると届くメールの差出人は Google になります。 Google からの通知を迷惑メール扱いにすれば、本当に必要な共有まで届かなくなるので、軽々しく拒否できません。
Zoom のウェビナーに勝手に招待してくる手口もあります。 こちらも差出人は Zoom の共通アドレスなので、簡単には迷惑メールに回せません。 今回も、この手のメールが何件も届いていました。 正直、いちいち振り分けるのが面倒です（笑）。
＠SOHO では、求人を出していそうな会社に、問い合わせフォームから掲載のご案内を送っています。 そのため受信箱には、売り込みに加えて、フォームの受付控え（自動返信）と、担当者の方が書いてくださった本物の返事が混ざって届きます。 ここを取り違えると、お礼を返すべき方を放置することになります。
言い回しで決めるルールで、実際に失敗もしました。 「今回は見送らせていただきます」という返事を、お断りとして送信禁止にしてしまったのです。 読めば分かるとおり、これは「今回は」であって「二度と送るな」ではありません。
ルールを書き足すほど例外が増え、受信箱は溜まる一方でした（笑）。
人なら一瞬で分かる、を機械にやらせる
人がメールを開けば、売り込みか返事かは一瞬で分かります。 欲しいのは、その「読めば分かる」判断です。
そこで、TypeSafe AI の Jev という判定用のAIを使いました。 Jev は文章を生成するAIではなく、渡した文章について「はい／いいえ」や選択肢で答えを返す、判定に特化したAIです。 答えは「はい」である確率で返ってくるので、どこから先を機械に任せるかを数字で決められます。
1通のメールについて聞いたのは、次の5つです。
- 人が個別に書いた返事か（自動の受付控えや宣伝ではないか）
- こちらから返信するのがふさわしいか
- 先方が自社の商品やセミナーを売り込んでいるか
- 打ち合わせや面談を求めているか
- 今後は連絡しないでほしいと、はっきり求めているか
ルールを書き足す代わりに書いたのは、この日本語の問い5つだけでした。
結果：92通が2通に
2026年10月2日、受信箱には92通が溜まっていました。 仕分けを流した結果です。
- 宣伝やセミナー案内として「返信不要」へ移したもの：約70通
- フォームの自動返信の控えとして片付けたもの：約15通
- 宛先不明で戻ってきたメール：3通
- 受信箱に残ったもの：2通（Google Workspace の請求書と、返信が必要な1通）
残った2通は、どちらも私が自分で見るべきものでした。 いまは5分おきに同じ仕分けが自動で回っているので、受信箱には人が読むべきメールしか残りません。
任せきりにしないための決めごと
AIの判定は便利ですが、何でも任せると別の事故が起きます。 次の4つを決めてから任せました。
- コードで決まるものは、先にコードで決める。 宛先不明の戻りは差出人で分かるので、AIに聞かない。請求・支払い・契約の連絡は、AIの判定にかかわらず片付けない
- 2回聞いて、答えが揃ったときだけ機械が決める。 同じメールでも、聞くたびに確率は少し揺れる。揺れて答えが割れたものは、人が見る側へ回す
- 取り返しのつかない判定ほど線を高くする。 「送信禁止」は一度付けると二度と案内できないので、ほかの判定より高い確率を求める
- 線は、実際の受信箱で測って引く。 26通で測ったところ、人の返事は返信の要否で 0.61〜0.93、宣伝や自動返信は 0.05〜0.49 に分かれた。既定の線のままでは、ほぼ全部が「決めきれない」になっていた
導入の手順
同じ仕分けを自分の受信箱で動かすまでの手順です。 プログラムを書かずに試すところから始められます。
1. Playground で、手元のメールを1通判定させてみる
TypeSafe のコンソールの Playground を開いてログインします。
https://console.typesafe.ai/playground
受信箱から営業メールを1通選び、差出人・件名・本文をそのまま貼り付けます（これが判定の対象になります）。 次に、問いを1つ足します。 型は noul（はい／いいえ）を選び、説明に「差出人は、自社の商品・サービス・セミナーなどをこちらに売り込もうとしている」と書きます。 実行すると、「はい」である確率が 0〜1 の数字で返ってきます。 人の返事と営業メールを何通か入れ替えて、数字がどう分かれるかを眺めてみてください。
2. API キーを取る
コンソールのキーの画面で API キーを作ります。
https://console.typesafe.ai/keys
キーはプログラムの中に書かず、環境変数（例：TYPESAFE_API_KEY）に入れておきます。
3. メール1通につき1回、5つの問いをまとめて送る
API は POST を1本呼ぶだけです。 state に差出人・件名・本文を入れ、questions に問いを並べます。 問いは1回の呼び出しにまとめます。 費用の大半は本文を送る分なので、問いごとに呼び出すと同じ本文を何度も送ることになります。
curl -X POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone \
-H "Authorization: Bearer $TYPESAFE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d @- <<'EOF'
{
"model": "jev-latest",
"state": "差出人: ...\n件名: ...\n\n本文...",
"questions": {
"human": { "type": "noul", "instructions": "このメールは、担当者が個別に書いた返事である。自動の受付控えや宣伝・メールマガジンは当たらない。" },
"needReply": { "type": "noul", "instructions": "このメールに対して、こちらから返信するのが礼儀上または商談上ふさわしい。" },
"counterSales": { "type": "noul", "instructions": "差出人は、自社の商品・サービス・セミナーなどをこちらに売り込もうとしている。" },
"meetingRequest": { "type": "noul", "instructions": "差出人は、打ち合わせ・面談・訪問の場を設けたいと求めている。" },
"stopRequest": { "type": "noul", "instructions": "差出人は、今後こちらから連絡を送らないでほしいと、はっきり求めている。「今回は見送る」のように今回だけを断っているものは当たらない。" }
}
}
EOF返ってくる answers の中に、問いごとの noul（「はい」である確率）が入っています。
4. 2回送り、揃ったときだけ振り分ける
同じメールを2回送り、2回とも線の同じ側に落ちたときだけ振り分けます。 割れたものは受信箱に残し、自分で見ます。 私の場合の振り分け先は次のとおりです。
- counterSales が「はい」：「返信不要」のラベルを付けて受信箱から外す
- human が「いいえ」で、自動返信の形をしているもの：控えとして片付ける
- needReply が「はい」：「要返信」のラベルを付けて受信箱に残す
- stopRequest が「はい」：今後の案内を止める（線は高めに 0.7）
ラベル付けと受信箱から外す操作は、Gmail API でメールにラベルを付け、INBOX のラベルを外して行っています。
5. 線は、自分の受信箱で測って決める
最初に20〜30通を流し、問いごとの数字を並べて見ます。 私の受信箱では、返信の要否が、人の返事で 0.61〜0.93、営業メールや自動返信で 0.05〜0.49 に分かれたので、線を 0.6 にしました。 問いの組を変えると数字も動くので、問いを足したら測り直します。
6. 定期的に回す
あとは、この処理を5分おきなどで定期的に動かすだけです。 同じメールを何度も判定しないよう、判定済みのメールの ID と結果を手元に控えておきます。
向いている人、向いていない人
向いているのは、ルールで振り分けようとして例外に追われている人です。 差出人もキーワードも当てにならない、でも人が読めば一瞬で分かる、という種類のメールは、判定用のAIに任せると一気に片付きます。
向いていないのは、件数が少ない人です。 1日に数通なら、自分で開いたほうが早いです。
プレスリリースを出すと、良い連絡と一緒に売り込みも増えます。 売り込みを減らすことはできませんが、自分が読む前に仕分けておくことはできます。
TypeSafe AI（Jev）の資料はこちらです。