生成AI推進担当の役割｜中小企業が兼任前に外す業務
中小企業のAI推進担当は「詳しい人」ではなく「業務を止められる人」 生成AIの推進担当を置こうとするとき、多くの会社が最初に思い浮かべるのは「社内でいちばんAIに詳しい人」です。新しいツールを自分から触っている若手、情報 […]
生成AIの効果測定KPI設定｜取れる指標だけを3本に絞る
生成AIの効果測定でKPIが機能しない4つのパターン 生成AIのKPIがうまく回らないというご相談の多くは、指標の選び方を間違えたことが原因ではありません。候補として挙がる指標はどの会社でも似た顔ぶれになりますし、それ自 […]
生成AI導入のROIの測り方｜浮いた時間を金額にする条件
生成AIのROIが測りにくい3つの理由 生成AIのROIが出せないというご相談の多くは、計算方法を知らないことが原因ではありません。式そのものは単純で、得られた効果から投じた費用を引き、それを投じた費用で割るだけです。そ […]
生成AI社内ルールの作り方｜テンプレートを自社用に削る基準
生成AIの社内ルールは「A4 1枚・7条」で足りる 生成AIの社内ルールを作ろうとして検索すると、章立てが十近くあり、項目数が数十に及ぶ大部のガイドラインが出てきます。あれは情報システム部門と法務部門が分かれていて、規程 […]
AI日報の要約をマネジメントに活用する｜全部読まずに拾う
日報をAIに要約させてみた、というところまでは多くのマネージャーがすでに通っています。そして少なくない人が、同じところで止まります。要約は確かに短くなりました。読める分量にもなりました。それなのに、読み終えたあとに何をす […]
AI売上予測と営業の着地予測｜精度より何日目に分かるか
営業から上がってきた案件を足し合わせて当月の着地見込みを作り、経営会議に持っていく。その数字が毎月ずれる。作っている本人がいちばん信用していない。この作業をAIで置き換えられないか、という問いから本記事は始まります。結論 […]
AI見込み度スコアリングの仕組み｜AIは過去の受注を見ている
AIの見込み度スコアリングとは — ルール型と何が違うのか 見込み度スコアリングとは、資料請求や問い合わせで溜まったリードに点数を付け、どこから当たるかの順番を決める仕組みです。従来はこの配点を人が決めていました。資料を […]
AIで商談準備｜顧客調査プロンプトは聞くことを決めるために使う
商談の前に相手の会社をAIに調べさせて、返ってきたものが商談で一度も使えなかった。この記事は、そのずれがどこで起きているのかを分解して、顧客調査のプロンプトを組み直すためのものです。先に立場を書いておきます。顧客調査でA […]
AIの競合調査プロンプト｜営業は1社に絞る
商談の途中で「他社さんも見ています」と言われたとき、その場で使える競合の情報を持っている営業は多くありません。調べる時間はなく、調べても公式サイトを開いて終わってしまう。そこで生成AIに競合を比較させてみた、というところ […]
AIの商談振り返り｜フィードバック活用は事実だけを受け取る
AI議事録や商談解析のツールを入れて、録音も文字起こしも自動で溜まるようになりました。けれども、それが振り返りとフィードバックに変わっている実感がない——この記事は、その状態から始まる話をします。 溜まっているのは商談の […]