AI で地域のリードリストを作る：
歯科医院 100 件、検証済みメール、リード単価

オースティンの歯科医院のうち、メールで連絡が届くのは何件か。そのアドレスの質はどうか。使えるリード 1 件あたりの費用はいくらか。

残りの約 $0.03 はモデル呼び出しの費用です。リードツールは Google Maps を検索し、各医院の Web サイトを訪れてメールアドレス、電話番号、SNS のリンクを集めるので、1 回の呼び出しで最初から情報が補完されたリストが手に入ります。

電話番号は簡単、メールは簡単ではありません。 100 医院のうち 99 件は Google Maps に電話番号があり、すべての医院が SNS のプロフィールにリンクしています。Web サイトにメールアドレスを載せているのは 67 件だけで、しかもその 67 件が使っているアドレスは 44 個しかありません。ある口腔外科グループは 14 拠点を同じ 2 つの受信箱で運営しています。受信箱ではなく拠点の数で数えていたら、リストを半分も多く見積もっていたことになります。

メールの半分はリスクありです。 44 個のアドレスのうち、22 個が送信可能、19 個がリスクあり、3 個が無効でした。リスクありの大半は、どんなアドレスでも受け付けるため実際に人が読んでいるか判別できないキャッチオールドメイン（13 個）と、応答しなかったメールサーバー（9 個）です。44 個のうち 22 個は info@ や office@ のような役割アドレスで、小規模な医院では普通のことです。

実際に連絡が届くのは 21 件です。 医院単位では、送信可能なメールがあるのが 31 件、リスクありのメールしかないのが 34 件、無効なメールしかないのが 2 件、メールがないのが 33 件でした。ユニークな事業者単位にすると、送信可能な受信箱があるのは 21 件です。100 件の検索から得られた、きれいで正直なリストの規模です。

検証済みリード 1 件あたりの費用：1¢ 未満。 実行全体で $0.19、送信可能な受信箱がある事業者 1 件あたり $0.009 で、個別に書いた書き出しの一文も含みます。

高速で安価なモデルである gpt-5.6-luna に、各医院のデータにある事実を 1 つだけ使い、それ以外は使わずに一文を書くよう頼みました。手がかりが Maps の掲載情報だけだと、正確ではあるものの平板な文になりました。

"[Practice] is listed in [neighborhood] with a 4.9 rating across 258 reviews."（[医院名] は [地域] に掲載されており、258 件のレビューで評価は 4.9 です。）

そこで 5 医院について最新の Google レビュー 5 件ずつ（$0.017）を加え、販売者が関心を持つ予約、スケジュール、受付に関する内容を優先するよう指示して、もう一度頼みました。違いは次のとおりです。

"A recent review says your staff accommodated a fast-track appointment for emergency treatment."（最近のレビューによると、スタッフの方が緊急治療のために急ぎの予約に対応してくれたそうですね。）

"A patient said booking a last-minute appointment online was very easy."（ある患者さんは、直前の予約をオンラインでとても簡単に取れたと書いていました。）

"A patient praised your entire front office and clinical team for creating an atmosphere of ease and assurance."（ある患者さんは、受付から診療チームまで皆さんが安心できる雰囲気をつくっていると称賛していました。）

各文をそのもとになったレビューと照らし合わせました。どれもレビューを書いた人の内容に忠実です。

API キーを LOVELY_API_KEY に入れ、市場調査の事例の run_tool と ask ヘルパーを使います。

places = run_tool("google-maps-leads", {"searchTerms": ["dentist"], "location": "Austin, TX, USA", "radius": 15, "maxResults": 100, "websiteFilter": "withWebsite"}, 100)

emails = sorted({e.strip().lower() for p in places for e in (p.get("emails") or [])})
checked = {r["email"]: r["status"] for r in run_tool("email-verify", {"emails": emails}, len(emails))}

leads, seen = [], set()
for p in places:
    good = [e.strip().lower() for e in (p.get("emails") or []) if checked.get(e.strip().lower()) == "good"]
    if good and good[0] not in seen:
        seen.add(good[0])
        leads.append({"id": len(leads), "name": p["title"], "email": good[0], "rating": p.get("rating"), "reviews": p.get("reviewCount"), "categories": p.get("categories")})

lines = ask("One sentence per practice using one true detail from its data. Return a JSON array of {id, line}.", leads, model="gpt-5.6-luna")

検索語と都市を変えれば、どの地域市場にも使えます。CSV に保存する手順付きの版は Google Maps のリードを CSV に書き出すを、使っているツールについてはリード獲得をご覧ください。