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ASTRAL for 保険集客の情報ポータル

保険代理店の皆様に向けて、業界の最新動向や効率的な集客方法、 AI技術の活用事例などを発信しています。

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ASTRAL for 保険集客
ライフプランニング
税金対策
iDeCo10年ルール不安を面談化する保険リーズ戦略|50代・60代の保険集客実践法

iDeCo10年ルール不安を面談化する保険リーズ戦略|50代・60代の保険集客実践法

iDeCo10年ルール不安を50代・60代の老後資金面談へつなげる保険リーズ戦略を解説。税制相談の線引き、面談設計、Behavior Leads活用法を整理します。

山中 忠 (FP1級・証券外務員一種保持)
山中 忠 (FP1級・証券外務員一種保持)
ASTRAL for 保険集客
業界ニュース
保険代理店M&A再編時代の保険リーズ活用術|買われる保険集客基盤の作り方

保険代理店M&A再編時代の保険リーズ活用術|買われる保険集客基盤の作り方

保険代理店M&A再編時代に、買われる代理店へ近づく保険リーズ活用法を解説。集客基盤、面談品質、費用管理、コンプライアンスを実務目線で整理します。

河又 翔平 (保有募集人資格:一般課程・専門課程・変額課程)
河又 翔平 (保有募集人資格:一般課程・専門課程・変額課程)
ASTRAL for 保険集客
保険の基礎知識
業界ニュース
入院時食事代550円時代の保険リーズ面談化術

入院時食事代550円時代の保険リーズ面談化術

2026年6月から入院時食事代が原則1食550円へ。医療保険見直しニーズを保険リーズで面談化する方法を実務目線で解説します。

山中 忠 (FP1級・証券外務員一種保持)
山中 忠 (FP1級・証券外務員一種保持)
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ライフプランニング
税金対策
個人年金の税金相談を面談化する保険リーズ運用|保険集客の老後資金リード獲得術

個人年金の税金相談を面談化する保険リーズ運用|保険集客の老後資金リード獲得術

個人年金の税金相談を老後資金リードへつなげる保険リーズ運用を解説。税制説明の線引き、NISA比較、Behavior Leads活用法を整理します。

河又 翔平 (保有募集人資格:一般課程・専門課程・変額課程)
河又 翔平 (保有募集人資格:一般課程・専門課程・変額課程)
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業界ニュース
保険会社依存を脱却する保険リーズ面談確保戦略|保険集客の自社導線づくり

保険会社依存を脱却する保険リーズ面談確保戦略|保険集客の自社導線づくり

保険会社依存の集客に不安がある代理店向けに、2026年の代理店再編時代に保険リーズで面談を確保する考え方とBehavior Leads活用法を解説します。

山中 忠 (FP1級・証券外務員一種保持)
山中 忠 (FP1級・証券外務員一種保持)
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業界ニュース
ライフプランニング
保険見直しラボ・保険マンモスに学ぶ保険リーズ選定術

保険見直しラボ・保険マンモスに学ぶ保険リーズ選定術

保険見直しラボ・保険マンモスの訴求から、保険代理店が保険リーズを面談品質で選ぶ基準を解説。Behavior Leads活用法も紹介します。

山中 忠 (FP1級・証券外務員一種保持)
山中 忠 (FP1級・証券外務員一種保持)
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業界ニュース
プレゼント目当て客に振り回されない保険リーズ運用|保険集客と面談品質改善ガイド

プレゼント目当て客に振り回されない保険リーズ運用|保険集客と面談品質改善ガイド

プレゼント目当て客に悩む保険ショップ向けに、保険リーズの入口設計、事前確認、AIチャットログ活用、特典訴求のコンプライアンス、KPI改善まで実務目線で解説します。

山中 忠 (FP1級・証券外務員一種保持)
山中 忠 (FP1級・証券外務員一種保持)
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保険の基礎知識
店前看板×QR予約×Googleで予約で保険集客|保険ショップの保険リーズ導線ガイド

店前看板×QR予約×Googleで予約で保険集客|保険ショップの保険リーズ導線ガイド

店前看板×QR予約×Google予約で“今すぐ客”を逃さない。看板・QR・Googleビジネス導線の具体設計、Behavior Leads(ASTRAL)の活用、コンプラ運用、現場動線の標準化アクションまで整理。2026年の法規制・業界動向にも対応。

山中 忠 (FP1級・証券外務員一種保持)
山中 忠 (FP1級・証券外務員一種保持)
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保険の基礎知識
ライフプランニング
夏のボーナス前の家計見直しを掴む保険リーズ集客術【2026年最新版】

夏のボーナス前の家計見直しを掴む保険リーズ集客術【2026年最新版】

2026年夏のボーナス前は家計見直しニーズが最大化。保険集客・保険リーズ最新トレンド、法改正対応、AI相談から面談化までASTRAL活用の実践術と成功アドバイスを解説。

山中 忠 (FP1級・証券外務員一種保持)
山中 忠 (FP1級・証券外務員一種保持)
ASTRAL for 保険集客
保険の基礎知識
保険リーズで空き枠を埋める保険ショップのアポ獲得術

保険リーズで空き枠を埋める保険ショップのアポ獲得術

来店・紹介だけではアポが伸びない時代に、面談課金型保険リーズで空き枠を商談へ転換する手順とBehavior Leads活用の決定版。2026年法改正・景表法新ルール・現場アクションを最新事例とともに解説。

山中 忠 (FP1級・証券外務員一種保持)
山中 忠 (FP1級・証券外務員一種保持)
Background

あなたのために
保険見込み客をご紹介する
次世代型保険リーズ

コミッションは100%あなたへ!
高品質な保険リーズを提供する
買取型リーズサービスです。

面談課金型の料金体系
法人も個人も利用可能
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保険業界のみなさま

こんな課題を抱えていませんか?

見込み客獲得コストが高騰

広告費や紹介料の高騰で、利益が圧迫されていませんか?

営業担当の稼働率に課題

稼働が進まず、募集人の待機時間が増えていませんか?

成約率が安定しない

現状の見込み客の質にばらつきはありませんか?

保険リーズの課題

質の高い保険リーズをASTRALが提供します。

AIが厳選した見込み客をご紹介

弊社メディア「ほけんのAI」「ライフライト」で商品理解を深めた方のみをご案内。効率的な商談で成約率の向上を実現します。

おかねとほけんのAIのスクリーンショット

おかねとほけんのAI

保険相談AIチャットボット

ライフライトのスクリーンショット

ライフライト

ライフプランニングAIエージェント

面談実施時のみの課金で安心

オンライン面談が実施できた場合のみ課金となるため、ドタキャンの心配もありません。クオリティフィルタも完備しています。

面談課金型の料金体系
オンライン面談が実施できた場合のみ課金
ドタキャンは無料
万一のドタキャンの場合は課金なし

日程調整の手間を完全自動化

各種カレンダーと連携し、空き時間に自動で商談を設定。面倒な日程調整から解放されます。

1
カレンダー連携
Google、Outlook、iCloudカレンダーと連携
2
空き時間の自動設定
予約可能な時間帯を自動で設定
3
商談予約の自動化
見込み客との商談を自動でスケジュール

AIログを活用した最適な商談

事前のAIチャットや検索履歴から、お客様のニーズを把握。より良い商談の実現をサポートします。

AIによる会話ログ分析

AIチャットでの会話内容を分析し、見込み客のニーズを把握

最適な提案内容の生成

分析結果をもとに、最適な提案内容を自動生成

効果的な会話の支援

商談での会話をAIがリアルタイムでサポート

安心・安全な運営体制

コンプライアンスを徹底

募集関連行為の規制に準拠し、適切な情報提供と見込み客紹介を実施。法令順守を第一に考えた運営を行っています。

安全性を重視したAI運用

2年間の改善を重ねたAIシステムを採用。人による定期的な検証で、安全性と品質を担保しています。

料金プラン

料金体系について

面談1件あたりの単価制

成果報酬ではなく、面談実施ごとの単価制を採用

オンラインでの面談形式

Zoom等を利用したオンライン商談形式

月末締め・翌月20日払い

20日が非営業日の場合は翌営業日のお支払い

以下の場合は請求対象外

相談希望者都合のドタキャンの場合

着席率は80%程度で推移しています

弊社が定義する病歴があった場合

詳細は弊社営業からご説明します

その他請求対象外ケース合致の場合

18歳未満・学生・無職(専業主婦主夫除く)などが対象外です

法人の方でも個人の方でもご利用が可能です。
詳細は弊社営業がオンラインでご説明します。

利用者インタビュー

ASTRALのリードで「TOT」になれた

ASTRALを活用した保険代理店のプレイングマネージャー
成功事例

広域代理店のプレイングマネージャーが語る成功体験

年間2,800万円規模のプラン成立
TOT(Top of the Table)達成

約15ヶ月の継続利用で108件の有効面談を実施。オンライン集客からの大型契約獲得までの全プロセスを公開しています。AIを活用した保険営業の成功事例をご覧ください。

インタビューを読む
業界イベント登壇実績

ITC Japan 2024に登壇

ITC Japan 2024での登壇の様子

保険業界のテクノロジー活用をテーマに登壇

保険業界のテクノロジー活用をテーマに、ITC Japan 2024のステージに登壇しました。

最新のAI技術を活用した保険業界のデジタルトランスフォーメーションについて、実績とノウハウを共有し、多くの業界関係者から高い評価をいただきました。

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