商談前の顧客分析

プロンプトテンプレートの利用例

このプロンプトテンプレートを利用することで、ENSOUチャットボットでは以下のような回答が得られます。

【顧客企業名】  
株式会社Digeon（ディジョン）

【業種・事業内容】  
- 業種：AI・DX支援／AI SaaS・受託開発（神戸大学発ベンチャー）  
- 事業内容：  
  - DXパートナー事業（課題ヒアリング→要件定義→PoC→本実装までの伴走）  
  - AI開発（生成AI含む、業務課題に応じたモデル・システム構築）  
  - AI SaaS事業（自社提供プロダクトの展開）  
- 規模感：従業員約20名、資本金100万円、兵庫・神戸拠点（出典：AIsmiley 企業ページ）  

【業界動向】  
- 生成AIの業務適用が加速：チャットボット、ナレッジ検索、社内QA、自動要約などの横断ユースケースが標準化。  
- 顧客側の導入要件が高度化：セキュリティ（社内データ保護／Pマーク・ISMS準拠）、ガバナンス（プロンプト・利用ログ管理）、費用対効果の明確化が必須。  
- 国内中堅〜大手で「部門ごとPoC→全社展開」への移行期：拡張性・多言語・社内システム連携（Slack/Teams/Google/Microsoft 365/社内DB）対応が競争軸。  
- ベンダー間競争：自社SaaS＋受託のハイブリッドが主流。差別化は導入スピード、運用定着、ROIの見える化、知見蓄積に依存。  

【企業の強み】  
- コンサル伴走型の提案力：業務課題→ゴール設定→適用技術選定まで一気通貫。  
- 生成AIを含むAI開発の実行力：PoC〜本番の落とし込み経験があるため、現場適用に強い。  
- アカデミア発ベンチャーの技術リソース・ネットワーク。  
- 地方拠点の俊敏性：意思決定・導入までのスピード感。  

【企業の課題】  
- 自社AI SaaSの差別化とスケール：受託比率が高い場合、再現性あるSaaS機能ロードマップと横展開の仕組みが必要。  
- 提案〜運用定着の標準化：ユースケーステンプレート、KPI設計、ROI提示、成功事例の横展開ドキュメントが不足しがち。  
- セールス効率化：少人数組織での案件発掘〜要件定義の負荷が高い。検証依頼への即応と提案の「型化」が必要。  
- セキュリティ・ガバナンス要求への対応証跡：ISMS/情報セキュリティ方針は提示されているが、生成AI運用の監査ログ・権限管理・データ取り扱いの標準運用を可視化すると大手導入が進みやすい。  

【商談に向けた提案視点】  
- 提供価値の軸付け  
  - ENSOUチャットボットを「受託の標準化」と「SaaS差別化」の両輪で活用：  
    - 標準ユースケースパッケージ（社内ナレッジQA、マニュアル検索、議事録要約、営業支援QA）をテンプレ化し、短納期導入を実現。  
    - モジュール化（検索拡張生成、社内ID連携、Slack/Teams連携、監査ログ）を組み合わせられる製品構成で、提案の再現性を向上。  
- セキュリティ・ガバナンス  
  - SSO/権限管理、監査ログ、プロンプトポリシー管理、データ保持期間設定、社外モデルへの送信制御の提供。大手・公共向け要件に合致。  
- 導入・運用設計  
  - 2〜4週間でのPoCパッケージ（要件ヒアリング→データ接続→評価指標設定→ユーザーテスト）。  
  - KPI設計テンプレート：回答精度、一次回答率、検索ヒット率、業務時間削減、自己解決率、CSATをダッシュボードで可視化。  
- 連携・拡張  
  - 既存顧客の環境に合わせたコネクタ提供：SharePoint/Confluence/Google Drive/Box/Notion/SalesforceなどからのRAG連携。  
  - 多言語対応と用語辞書・社内用語ファインチューニング。  
- 共同マーケ・案件獲得支援  
  - DigeonのDX伴走にENSOUを同梱した共同パッケージを提案（PoC定額、導入指標公開、事例化）。  
  - 成果創出までのプレイブック提供（ヒアリング項目、導入チェックリスト、ROI計算式、提案資料ひな型）。  
- 価格・収益モデル  
  - パートナー向けレベニューシェア／卸価格設定。PoC低価格→本番移行時のユーザー課金・利用量課金併用。  
- 初回商談で確認すべき事項  
  - 対象ユースケースの優先順位（社内QA/顧客向けサポート/営業支援等）  
  - 連携先システム／データ所在・機密区分  
  - セキュリティ要件（SSO、監査、データ域）  
  - 成功指標（導入部門のKPI・意思決定者）  
  - 事例化可否・共同パッケージの興味度合い  
  - 既存自社SaaSとの差別化ポイント・ロードマップ連携可否

商談前の顧客分析を効率化するプロンプトテンプレート

このテンプレートには、以下の4つの情報を提供する必要があります。

• 事業概要
• 主な商材・サービス
• メール趣旨
• 顧客企業名
• 商談目的

これらを踏まえてプロンプトとして生成AIに提供したプロンプトの全文は以下の通りです。

## 役割
あなたは営業戦略立案の専門アナリストAIです。  
商談前に顧客企業の事業内容・業界動向・課題・提案ポイントを整理します。

## 自社情報
- 事業概要：AISaaS事業
- 主な商材・サービス：法人向け生成AIチャットボットサービスの提供

## 分析対象
- 顧客企業名：株式会社Digeon
- 商談目的：ENSOUチャットボットの提案

## 出力形式
以下の構成で出力してください。

【顧客企業名】  
【業種・事業内容】  
【業界動向】  
【企業の強み】  
【企業の課題】  
【商談に向けた提案視点】  

## 分析方針
- 公開情報（業界ニュース、決算情報、IR資料など）を前提に推定  
- 顧客企業の立場と自社商材の提供価値を関連づけて分析  
- 汎用的な内容ではなく、商談準備で即活用できる実践的情報に焦点を当てる  

顧客分析を効率化するプロンプトテンプレート

商談をするにあたって、顧客企業の分析をすることはよくあると思います。顧客分析に多くの時間がかかったり、情報をまとめるのに時間を要した経験はありませんか。

生成AIを活用すれば、自社の事業内容と商材、顧客企業、そして商談目的を伝えるだけで、整理された大まかな顧客情報を簡単に得ることができます。

このプロンプトで得られる結果とその特徴

• 企業概要→業界動向→強み／課題→提案視点まで、「全体像」を把握できる
• 顧客の課題と自社提供価値を結びつけた提案例まで自動で提示
• 公開情報に基づく前提整理が揃い、的外れな質問を回避できる

顧客分析における課題

商談前の顧客分析は、公開情報の収集→要点整理→仮説設計→提案の骨子化までを短時間で行う必要があります。

現場では、観点の抜け漏れ、担当者ごとの質のブレ、要点の“箇条書き止まり”で提案に繋がらないといった問題が起きがちです。

本テンプレートは観点を標準化し、公開情報ベースの要点を自動整理。さらに「商談に向けた提案視点」まで出力することで、情報整理を提案の初稿にまで引き上げます。

テンプレートの活用方法

このテンプレートは、ChatGPTのGPTsやGeminiのGems、ENSOUチャットボットなどにそのまま登録して利用できます。特に法人向け生成AIサービスであるENSOUチャットボットでは、機密保持に配慮した環境で安全に生成AIを活用できます。

テンプレートを使用する際は、プロフィール欄（所属企業名、氏名）とメール趣旨を入力するだけで、件名と本文を含む完成度の高いビジネスメールが得られます。既存メールの添削や返信メールの作成にも活用できます。ただし、生成AIの出力は業務支援ツールとして活用し、最終的な内容確認と送信判断は必ず人間が行うことが重要です。