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受注獲得のためのＡＩ活用研修～データ分析からソリューションの導出まで

ＡＩ・生成ＡＩ・ＲＰＡ

顧客企業への解像度を高めるためのプロセスを生成ＡＩによって効率化し、事前準備の質とスピードを向上させる

No. 4300114 9912031

26/03/19 更新

研修内容・特徴
お悩み・ニーズ
到達目標
研修プログラム
スケジュール
よくあるご質問
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対象者

新入社員
若手層
中堅層
リーダー層

・新規開拓営業を行う方
・ソリューション営業・提案営業を行う方
・営業チームが活用できる分析資料や提案フレームを準備・支援する役割の方

よくあるお悩み・ニーズ

マーケティングに関する基本的な知識や考え方についての理解が不足している
顧客提案の際に「数字で説明する力」が不足している
営業活動で生成ＡＩをどのように活用できるかイメージできない

研修内容・特徴outline・feature

本研修は営業活動に直結する企業分析力を体系的に身につけることを目的としています。大きな特徴は、生成ＡＩを取り入れたワークを通じて、指定された企業の情報を分析していく点です。これにより、限られた時間の中でも商談準備を効果的に進められる力を養えます。さらに総合演習では、企業分析シートを使い分析から提案につなげる実践的な思考を磨きます。企業を取り巻く環境だけでなく、ミクロな視点で分析を行うスキルを身につけることで研修後すぐに実践できる構成となっています。

＊本研修では、ＰＣおよび生成ＡＩを使用します＊
※講師はChatGPTを使用しますが、研修で使う生成ＡＩの種類は問いません。DeepSeekを除く、安定して稼働できる生成ＡＩサービスをご用意ください
※生成ＡＩツールの機能を解説する研修ではありません

※2026年３月31日以前の研修は、以下研修名で実施しております。
旧研修名：『（営業向け）売上向上のための企業分析研修～ＡＩによる分析効率化』

到達目標goal

①マーケティングに関する基本的な知識・データの重要性について理解する
②生成ＡＩを活用した効率的なマーケティング分析スキルの習得する
③分析から課題抽出・提案まで一連の営業プロセスを効率化できる

研修プログラムprogram


	内容	手法
	１．生成ＡＩは営業活動の何を変えたのか（１）生成ＡＩがもたらした３つの変化　①情報収集の簡便化・高速化　②仮説構築作業の効率化　③文書作成作業の自動化（２）ＡＩ時代に人に残る役割とは　①「何を問うべきか（＝課題）」を設定すること　②提案をクリティカルに評価すること　③自身の責任の下で行動を決定すること	講義ワーク
	２．業界・企業分析～公開情報から課題を捉える（１）ネット情報の集約はＡＩが最も得意とするところ（２）生成ＡＩを使った業界リサーチ　①業界構造の可視化　②競争関係とポジショニングの可視化　③マクロ外部環境分析による機会洞察（３）生成ＡＩを使った企業リサーチ　①ＩＲ・中期経営計画の要点抽出　②ニュース記事の要約　③仮想競合企業との比較【ワーク】ケース文を読んで、対象企業が所属する業界の分析を生成ＡＩを使って行う	講義ワーク
	３．顧客分析～蓄積情報から顧客の実態を掴む（１）顧客管理システムに蓄積されたデータは宝の山（２）顧客像の具体化　①取引履歴から見る顧客の購買傾向　②定性情報から読み解く課題・ニーズ　③キーパーソンのプロファイリング（３）フェーズの見極め　①購入サイクルから見たフェーズ診断　②接触履歴から見たフェーズ診断【ワーク】ケースの顧客管理システムのデータを使って、顧客の関心事やフェーズを分析する	講義ワーク
	４．仮説構築～公開情報と内部情報を掛け合せる（１）仮説の有無で分かれる「御用聞き」と「ソリューション営業」（２）業界分析×企業分析×顧客分析で炙り出す顧客課題　①分析結果間のギャップが課題抽出の端緒となる　②生成ＡＩを使った仮説の優先順位付け（３）仮説が立てば的を射た解決策が準備できる　①課題の構造を可視化する　②生成ＡＩを使った解決策の発散と収束【ワーク】２章および３章の分析結果を踏まえて、対象顧客が今抱えている課題の仮説を列挙し、優先順位を付ける	講義ワーク
	５．ソリューションとしての提案設計（１）解決策に自社商材を組み込む　①顧客課題の解決策と自社商材の「接点」を探す　②「商材ありき」にならないためのセルフチェック（２）生成ＡＩを使った提案のブラッシュアップ　①複数の提案パターンを生成ＡＩに作らせる　②前提情報を追加してブラッシュアップする　③ＡＩを「手ごわい顧客」に仕立てて提案を補強する【ワーク】ソリューション提案を作成し、その内容を生成ＡＩを使ってブラッシュアップする	講義ワーク
	６．まとめ	ワーク

企画者コメントcomment

営業の現場では、顧客理解を深め、提案の質を高めることが成果につながると理解されていながらも、実際には膨大な情報やデータの収集・整理に多くの時間が割かれています。その結果、本来注力すべき分析や提案の検討に十分な時間を確保できず、営業担当者がもどかしさを感じる場面は多いです。こうした状況を改善するために本研修を開発しました。生成ＡＩを活用しながら営業自らが主体的に分析や提案のプロセスを進められるようになることを目指しています。

スケジュール・お申込み
（オンライン型／来場型開催）schedule・application

オンライン型開催

ご希望の日程がない場合の、日程・会場のリクエストはこちら

来場型開催

ご希望の日程がない場合の、日程・会場のリクエストはこちら

注意事項

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カリキュラムは一部変更となる可能性があります。大幅な変更の際は、申込ご担当者さまへご連絡いたします。

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	１．生成ＡＩは営業活動の何を変えたのか（１）生成ＡＩがもたらした３つの変化　①情報収集の簡便化・高速化　②仮説構築作業の効率化　③文書作成作業の自動化（２）ＡＩ時代に人に残る役割とは　①「何を問うべきか（＝課題）」を設定すること　②提案をクリティカルに評価すること　③自身の責任の下で行動を決定すること	講義ワーク
	２．業界・企業分析～公開情報から課題を捉える（１）ネット情報の集約はＡＩが最も得意とするところ（２）生成ＡＩを使った業界リサーチ　①業界構造の可視化　②競争関係とポジショニングの可視化　③マクロ外部環境分析による機会洞察（３）生成ＡＩを使った企業リサーチ　①ＩＲ・中期経営計画の要点抽出　②ニュース記事の要約　③仮想競合企業との比較【ワーク】ケース文を読んで、対象企業が所属する業界の分析を生成ＡＩを使って行う	講義ワーク
	３．顧客分析～蓄積情報から顧客の実態を掴む（１）顧客管理システムに蓄積されたデータは宝の山（２）顧客像の具体化　①取引履歴から見る顧客の購買傾向　②定性情報から読み解く課題・ニーズ　③キーパーソンのプロファイリング（３）フェーズの見極め　①購入サイクルから見たフェーズ診断　②接触履歴から見たフェーズ診断【ワーク】ケースの顧客管理システムのデータを使って、顧客の関心事やフェーズを分析する	講義ワーク
	４．仮説構築～公開情報と内部情報を掛け合せる（１）仮説の有無で分かれる「御用聞き」と「ソリューション営業」（２）業界分析×企業分析×顧客分析で炙り出す顧客課題　①分析結果間のギャップが課題抽出の端緒となる　②生成ＡＩを使った仮説の優先順位付け（３）仮説が立てば的を射た解決策が準備できる　①課題の構造を可視化する　②生成ＡＩを使った解決策の発散と収束【ワーク】２章および３章の分析結果を踏まえて、対象顧客が今抱えている課題の仮説を列挙し、優先順位を付ける	講義ワーク
	５．ソリューションとしての提案設計（１）解決策に自社商材を組み込む　①顧客課題の解決策と自社商材の「接点」を探す　②「商材ありき」にならないためのセルフチェック（２）生成ＡＩを使った提案のブラッシュアップ　①複数の提案パターンを生成ＡＩに作らせる　②前提情報を追加してブラッシュアップする　③ＡＩを「手ごわい顧客」に仕立てて提案を補強する【ワーク】ソリューション提案を作成し、その内容を生成ＡＩを使ってブラッシュアップする	講義ワーク
	６．まとめ	ワーク

受注獲得のためのＡＩ活用研修～データ分析からソリューションの導出まで

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よくあるお悩み・ニーズ

研修内容・特徴outline・feature

到達目標goal

研修プログラムprogram

企画者コメントcomment

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