営業と、競馬と、しゃべる植物。あっAIも。

アカウント情報

@nishi_sales_ai
店長　死ぬほどフォロワーが少ない

簡単な経歴

新卒で大手の人材・情報サービス系の会社に入り、法人営業からキャリアをスタート。式場やホテルへの提案営業という、断られながら数をこなす現場から始まり、大手企業の担当なども歴任した。

その後、事業企画・経営企画・営業企画といった企画系部門へ移り、売る側から、組織全体を数字で見て設計する側に回る。合計十年ほど勤めて独立した。

以降は営業組織の改善を専門にしつつ（約6年）、営業に特化した転職エージェントの運営も経験した（約5年）。直近は、AIを使って営業の現場そのものを作り替えるプロジェクトがほとんどを占める。効率化や便利機能そのものより、「AIがあることで営業組織にどうプラスを生むか」という、現場 × ハイクオリティ × AI のプロジェクトが多い。

数字にまつわる仕事の記録としては、500億規模の事業の三か年計画、250億のコスト構造の改革、1000人を超える組織の分社化にともなう制度設計、ある新しい教育サービスの立ち上げの管理体制構築などがある。

やってきたもの

ATOM

営業チームの案件・売上・商談状況を集約して見える化する管理基盤。社内チャットや顧客とのメールを顧客詳細画面に紐づけ、点在する顧客情報を一元集約するためのツールとして開発した。顧客データベースを持つことになるので、案件状況や営業個人の保有資産の管理・可視化も副次的に実装。結果として、積年の課題だったスプレッドシートによる顧客情報のブラックボックス化を駆逐した。

特徴は、ゲーム要素をふんだんに入れたこと。サイト内通貨・国盗り合戦・入力すると得をする仕掛けといった"遊び"を仕込んだ。新卒が受注したら2万Goldをプレゼント、案件数が凹んできたら積み上げした人へ一律5000Gold、タスク設定から完了まで1000Gold——といった具合に、仕事とゲームを絡めていく。すると「今月達成したからドイツが買える」「今日あと20コールでカンボジアが買えるんです」といった会話が生まれ、組織の活性化にもつながった。

ＡＩ商談解析

商談の文字起こしを解析し、要約・受注確度・顧客の本音・キー発言・次アクションを構造化する仕組み。ネクストアクション設計や勝ち筋の模索から入ったが、結局いちばん長く使われたのは「受注可能性のスコア化」だった。決裁者接点・予算確保状況・発注時期といった、営業スキルとは関係のない「顧客が発注してくれる状態が整っているか」をスコアにしたもので、これがそのまま受注のKPIとして機能した。スコアの高い（＝アツい）案件を営業が優先して追う、という優先順位づけに貢献している。

4C

営業の型の名称。ある広告代理店の営業部隊では、極めて感性に頼った属人的な営業が主流で、育成も一子相伝の状態だった。そこで、新卒一年目から使える営業の型として開発したのが4Cだ。アクションを増減させる4つの観点（channel・customer・competitor・company）で、市場を完全に定量で分析する。

変えられないもの（競合の量、チャネルの特性、自社のスペック、カスタマーの志向性）と、変えられるもの（どこに出すか、何を出すか、どう出すか、誰に向けて出すか）。この固定論点とドライバーを完全に切り分けることで、どの営業でも情報を把握・整理し、道筋を作れるようにした。

GASパイプライン

商談の文字起こしをAIで自動解析し、振り返り・次アクション・お礼メールの作成までを自動で流す仕組み。「現場が回る形まで実装する」を、そのまま形にしたもの。

人材紹介の運営

営業職に特化した転職エージェントの運営。5年間で約3000名の面談と、100名超の転職支援に携わった。営業職を中心にキャリアの築き方を幅広く支援すると同時に、採用支援として各社の営業支援や営業組織の体制構築にも幅広く対応した。

事業計画・事業戦略の設計

AI時代の前に多く携わった領域。上流の構想から実行支援まで対応し、とりわけマネジメント設計・KPI設計を中心に手がけた。

Noteの運営

遺書を書くつもりで書いてきました

晴れ時々AI＠西新宿｜note

好きなシャワーの温度は44℃ 好きな言葉は　未必の故意 社会保険料と支払手数料が苦手です 仕事はできますが、仕事以外のことは大してできません お仕事の依頼・相談はメッセージかXのDMにてお願いします。

note（ノート）

仕事以外ではこんなことも

西新宿のミドリ

@nishisinjyuku_m

X（Twitter）の運用。植物に湿度センサーをぶちこみ、一定の湿度を下回ると「土が乾いている水くれ」を自動ツイートするシステムを構築。また夜中にふとISS（衛星）の位置情報を読み取って「インド洋の上か遠いな」「四国あたりにいる」などの情報を完全無人化。自動でツイート

競馬・株のシステム構築

過去データを購入し、Pythonで勝ち筋を探る取り組み。競馬については早々に「公開情報だけで勝ち切るのは、かなり無理ゲー」という結論に到達した。一方で株は、「日経平均の動きに関わらず一定の利益を残す」手法の開発に成功し、SNSの運営を通じて定期的に発信している。

頼めること

軸は「営業組織を、再現できる形に作り替える」こと。具体的には、次のあたりが引き受けられる。

受注率が伸び悩む組織で、商談の中身を解析して勝ちパターンを型に落とすこと。経営の数字と現場の動きが噛み合っていない組織で、KPIと管理会計をつないで見えるようにすること。AIを入れたいが現場が動かない、という状況で、現場に本当に刺さる形まで落として実装すること。営業戦略そのものの設計や、営業組織の立ち上げ・育成。加えて、営業として働く個人のキャリア相談も、現場と経営の両方、さらに人を送り出す側まで見てきた立場から受けている。

資料を作って提案して終わり、ではなく、動く仕組みまで作れるのが強み。

仕事の進め方の特徴

一貫しているのは、「人がなぜそこで動くのかを観察して、再現できる型に落とす」という点。

うまくいっている営業を、その人の才能で終わらせず、なぜうまくいくのかを構造で説明し、他の人にも移せる形にする。

問題が起きたときは、表面に見える現象と、その奥にある真因を分けて考える。表面を叩いても再発するが、真因に手を打てば止まる。

数字は「結果」ではなく「要因」が見える形に分解する。この観察して型にするという癖は、仕事に限らず、競馬の予測でも植物のアカウントでも、全てに「要因」と「結果」があり、その因果を見つけること。わかりやすくその因果を使い倒すこと。

もう一つの特徴は、手を動かすのが早いこと。考えるだけでなく、実際に動くものを作って確かめる。AIを道具として使うことで、以前なら専門家に頼むしかなかった範囲まで、自分で作って試せるようになった。

仕事に対するスタンス

目指す姿は「努力は夢中に勝てない」

仕事の依頼は下記まで

店長に手紙出す