承認・判断
最終承認 / 優先順位 / 顧客判断 / リスク判断
QC ACTIVITY / OVERVIEW / 2026
QC活動用全体概要
AI中心の分析業務
全体構造とロードマップ
全体構造とロードマップ
営業・実績・顧客の声・外部比較を横断し、提案資料と次回アクションまでを速く、検証可能な形でつなぐ。
本人提供のインフォグラフィックをもとに、公開用のHTMLコラムとして再編集。
00 / GOAL
見るものを増やす。
判断は、人が持つ。
営業が月別実績・返礼品・レビュー・商談履歴・市場比較をAIで横断分析し、自治体に対する提案資料と次回商談アクションまでを高速に出せる状態をつくる。
01 / ARCHITECTURE
4層で回す。結果で、知識を更新する。
分析AI・提案AI・商談準備AI
横断分析と、相手が次に動ける下書きをつくる。
知識整理・新規判定・更新判定
重複を減らし、使える知識へリファクタリングする。
原則・判断軸・手順・事例・データ
AIが読む材料を、使える形で保管する。
フィードバック：結果を見て知識を更新。AIに任せるほど、人の最終判断と更新の責任を濃くする。
02 / INPUT
5つの束を、同じ分析対象へ集める。
月別実績 / 返礼品別 / 広告データ
提案書 / サービス資料 / 契約内容
商談履歴 / 一問一答MD / 価値観・判断軸
レビューCSV / 10年分 / 傾向把握
市場動向 / 類似自治体 / 競合状況
分析対象フォルダ / プロジェクトに集約
03 / ANALYSIS SKILLS
分析スキルは、7ステップで共有する。
- 01
データ確認
欠損・期間・異常値を確認
- 02
変化抽出
前年・前月を見て大きな増減を発見
- 03
比較
類似自治体／市場競合と並べる
- 04
原因仮説
事実と仮説を分け、確認事項を出す
- 05
優先順位
影響額／緊急度で点数化する
- 06
打ち手提案
施策候補／選択テーマ／次にやることを出す
- 07
営業資料化
提案スライドと面談メモまで作る
スキルとは「手順」。属人的なひらめきを、同じ順番で再現できる形にする。
04 / THREE ASSETS
何を見るか。どう進めるか。何が良いか。
コンテキスト
何を見るか判断軸MD / 契約 / 商談履歴 / 類似自治体 / レビュー
スキル
どう進めるか分析手順 / 出力形式 / 完成条件 / 禁止事項
評価
何が良いか正解例 / チェックリスト / レビュー結果 / 修正量
今回の前提
- Browser Use / Computer Useは使えない
- プラグイン制限あり
- ローカル / 社内ファイル中心
- だから「ファイル設計」「出力形式」「レビュー」が重要
設計原則
- まず1つの分析AIを回す
- 事実と仮説を分ける
- 数字を作る部分は固定、読む部分をAIに任せる
- うまくいったら知識化・標準化する
05 / QC ACTIVITY
みんなで同時に進める。
でも、同じ型で戻す。
設計チーム
入出力の型 / 完成条件 / 標準化業務知識チーム
普段の考え方 / 商談感覚 / 判断基準を言語化現場テストチーム
実際に使って「困った」を返す / 修正点を出す- 作る
- 試す
- 直す
- 標準化
現場の修正を、知識へ戻す。
06 / ROADMAP
一気に万能化しない。
1本通してから、横へ広げる。
- Phase 0
設計合意
対象業務を一つに絞る。入力・出力・完成条件を決め、フォルダ構成を決める。
- Phase 1
売上変化分析AI
データ確認から変化抽出へ。営業向けレポートまで、まず1本通す。
- Phase 2
提案テーマ発見AI
レビュー／類似自治体／市場比較を使い、話すべきテーマを出す。
- Phase 3
商談準備AI
議事録／判定／実績から、次回質問・想定問答・資料素案を作る。
- Phase 4
知識管理AI・横展開
重複整理／更新判定／標準化。他自治体・他営業所へ展開。
最初の成功条件
数字間違いゼロ。重要な増減を8割以上拾う。営業の修正時間を半分にする。ここを満たしたら、次のAIへ進む。