矢野経済研究所の調査によると、2024年の国内葬祭ビジネス市場規模は前年比108.2%の1兆8,300億円と推計されています。死亡者数の増加に伴い施行件数は右肩上がりですが、経営企画の立場から見た実態はもう少し複雑です。
東京商工リサーチの分析では、全国の主な葬儀会社505社の2024年度売上高は前期比4.6%増の一方、2024年の休廃業・解散は66件、倒産は8件で合計74件に達し、2013年以降の最多を更新しました。新設法人数105件が退出数を上回り、競争は激化の一途をたどっています。
この構造の根本にあるのが葬儀単価の下落です。家族葬や一日葬といった小規模葬が主流化し、葬儀1件当たりの売上高は下落基調が続いています。施行件数が増えても、1件あたりの収益が縮小すれば、売上増がそのまま利益増にはなりません。
つまり本部の経営企画に求められるのは、「施行件数を追う」戦略から「施行前の顧客接点を収益化する」戦略への転換です。その最有力な接点が、事前相談と互助会入会の電話です。
鎌倉新書の「第6回お葬式に関する全国調査（2024年）」によると、約4割が亡くなる前に葬儀社を決めており、そのうち2割は1年以上前に葬儀社を選定しています。終活意識の高まりにより、事前相談の需要は確実に拡大しています。
船井総合研究所の分析でも、2021年から2022年にかけて、電話での相談数やインターネット経由の資料請求数が前年比130%のペースで伸びていると報告されています。事前相談は「いつか必ず施行につながる」という点で、広告経由の一般問い合わせよりも圧倒的にCV確度が高いリードです。
しかし多くの葬儀社で、この高確度リードが構造的に取りこぼされています。
①施行対応中（搬送〜通夜〜告別式） 葬儀ディレクターは施行中、電話対応どころではありません。少人数運営の会館では、受付事務も式場設営に駆り出されるため、代表電話が無人になる時間帯が日常的に発生します。
②夜間・早朝（深夜の搬送依頼と事前相談が混在） 葬儀社の電話は24時間対応が基本ですが、夜間に入る電話は緊急の搬送依頼だけではありません。「明日、母の容態が悪化したらどうすればいいか」といった事前相談も多く含まれます。搬送対応に追われ、事前相談の折り返しが翌日以降になると、その間に他社へ流れるリスクが生じます。
③冬季繁忙期（1〜2月の施行集中） 厚生労働省の人口動態統計でも冬季の死亡率が高いことが報告されており、業界データでは1月・2月の施行件数が平常月比で約1.3倍に達します。施行件数が増えれば、事前相談に割ける人員は減少し、取りこぼしが最大化するのが皮肉にもこの時期です。
経営企画の視点で重要なのは、取りこぼしの件数すら正確に把握できていないケースが多い点です。「不在着信」のログはあっても、それが搬送依頼だったのか事前相談だったのかを区別できなければ、逸失CVの規模は推計すらできません。
この取りこぼし構造を解消するために注目されているのが、IVRy等のAI電話自動応答サービスです。葬儀社にとっての導入価値を、従来の「業務効率化」ではなく「CV設計のインフラ」として再定義します。
AI自動応答が電話の一次受付を行い、用件を2つに分類します。
AIが事前相談の電話を受けた際、以下の情報を音声対話で取得します。
お名前、連絡先電話番号、ご相談の内容（費用・式場見学・互助会・その他）、お急ぎ度合い（「すぐではないが近々」「まだ先だが情報収集」等）、折り返し希望の時間帯。
この情報が記録されることで、翌日の折り返し時に「昨晩お電話いただいた○○様ですね。お母様の葬儀費用についてのご相談とうかがっております」と、パーソナライズされた対応からスタートできます。
葬儀社における事前相談は、初回の印象が成約を大きく左右します。何も情報がない状態で「どのようなご用件ですか？」と聞き直すのと、事前情報をもとに寄り添った対応をするのでは、体験品質が根本的に異なります。
互助会への入会検討者は、まず資料請求や式場見学の予約から始まることがほとんどです。この導線はAIだけで完結させられます。
電話でAIが住所・氏名を取得し資料送付を手配する。見学予約は空き状況と連動して日時を確定する。これらをAIが自動処理することで、営業時間外であっても互助会入会への導線が途切れません。
互助会の会員数は全国で2,300万件超、前受け金は2兆4,000億円を超える規模です。互助会入会はLTV（顧客生涯価値）の高い契約であり、この入り口の電話を24時間受け止められるかどうかは、経営に直結する差別化要因です。
AI電話自動応答のもう一つの本質的価値は、通話データの構造化です。
従来、葬儀社の電話対応は属人的で、「どの会館に何件の事前相談が入ったか」すら正確に把握できていないケースが少なくありませんでした。AI導入後は、以下のデータが自動で蓄積されます。
会館別・時間帯別の受電件数と用件カテゴリ。事前相談の内容傾向（費用が多いのか、式場の雰囲気を知りたいのか）。エリアごとの互助会問い合わせ件数の推移。取りこぼし件数（AIが受けたが折り返しに至らなかったケース）。
このデータがあれば、経営企画は根拠を持って意思決定できます。
たとえば「A会館は事前相談が月30件入っているのに、折り返し対応率が60%しかない。人員を1名増配するか、AIの応答スクリプトを改善すべき」といった施策が、感覚ではなく数値に基づいて判断できるようになります。
冬季繁忙期の事前リソース配分、新規会館の出店エリア判断、互助会の営業キャンペーンのタイミング設計。いずれも、電話データが起点になる意思決定です。
まず1〜2会館で、不在着信の件数と用件内訳を手動で記録します。「何件の事前相談電話を取りこぼしているか」の概算値を把握するだけで、投資対効果の試算ができるようになります。
施行件数が多く電話対応の負荷が高い会館から導入します。IVRy等のサービスは月額数千円から始められるプランもあるため、1会館のトライアルでROIを検証します。検証指標は、事前相談の受電件数（Before/After比較）、折り返し対応率、互助会資料請求件数の3点です。
パイロットで効果が確認できたら全会館に展開し、通話データを本部で一元管理します。会館別のCV分析基盤が構築され、事前相談→見学→互助会入会→施行という一連のファネルを数値で追えるようになります。
「取りこぼし」の規模を知ることが、すべての出発点です
事前相談や互助会の電話は、広告費ゼロで入ってくる最も確度の高いリードです。まずは1会館のAI電話自動応答トライアルで、どれだけの相談電話が営業時間外や施行中に入っているかを可視化してみてください。数字が見えれば、次の投資判断は自ずと明確になります。
AIさくらさん（澁谷さくら）
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