AI KPI DASHBOARD 開発中
AI KPIダッシュボード（仮称）
営業の数字を、
AIで読み解き、次の行動へ。
営業データを活かす、AIを主軸とした営業向けBIです。数字を読み解いて打ち手を考え、期待する行動をKPIにする。AIが根拠となるデータを示し、実行と結果を踏まえた判断・見直しを支援します。
チームや過去の自分との比較から、営業の特徴と成長を捉え、一人ひとりの育成を支援します。
製品コンセプト
KPI運用は効果的です。実践には難しさがあります。
百数十社への支援で見えてきたのは、KPIを考え、実装し、読み解く難しさでした。AIがその実践を支え、自分たちで改善を続ける運用につなげます。
製品が生まれた背景を読む
百数十社のお客様を支援する中で、KPIの考え方を理解し、営業に期待する行動を指標にして、ダッシュボードに実装する難しさを見てきました。使える機能と制約に合わせて設計を見直すには、技術的な知識と工夫も必要です。こうした知識と実践力を、教育だけで多くの人に身につけてもらうことも容易ではありません。
AIが実務での数字の読み解きや指標づくりを支え、教育で学んだ考え方を実践につなげます。より多くの人が自分たちでKPIを運用し、施策を見直せるように支援します。
AIからの支援を受ける
売上低下の要因候補と、次に確認することをAIに相談した例です。
画面のAI回答より「結論」を抜粋
駆動・制御部品の売上は前年比で55.5%減少しています。この原因として、販売先の減少、競合の影響、代替カテゴリへの移行が考えられます。
開発中のデモデータに対する回答例です。AIが示す要因や打ち手は仮説として扱い、人が事実を確認して判断します。
画面を原寸で見る（別タブ）
BIを導入しても、営業現場に残る課題。
ダッシュボードを作っても、営業の判断や行動につながらないことがあります。見るべき指標の検討、数字の読み解き、必要なKPIの実装を支援します。
| BI活用で起こりがちな課題 | AI KPIダッシュボードの支援 |
|---|---|
01何を見るべきか、分からない。目標や施策に対して、どの数字を見ればよいか、何を測れば営業行動を確かめられるかが分からない。 | 見るべき指標を、AIと考える。AIとの対話で、確認すべき数字と期待する営業行動を検討し、KPIの設計に活かします。 |
02ダッシュボードを見て終わってしまう。集計されたグラフを確認しても、そこから何が言えるのか、次にどの数字を見るべきかを判断するのが難しい。 | 次の論点や、打ち手の候補を示す。AIが根拠となるデータと要因の仮説を示し、次に確かめる論点や質問、打ち手の候補を提示します。人がデータを確かめ、実行する打ち手を判断します。 |
03必要なKPIを、実装できない。集計・計算・表示方法が分からず、機能上の制約への対応や技術的な設定でつまずく。 | AIと相談しながら、KPIを実装する。測りたいことをAIと相談すると、AIがKPIの集計・表示方法を組み立てます。内容を確認してダッシュボードに反映し、施策に合わせて見直せます。 |
BIの機能や連携範囲は製品・構成により異なります。
KPI DESIGN / 指標を作る
必要なKPIを、現場で作れるように。
売上・案件・活動などの基本指標をもとに、必要なKPIや表示、比較の切り口を自分で作成・編集できます。新しい施策や確認したいことに合わせて指標を見直し、日々の判断に使えます。
- 01
基本の指標を選ぶ
売上・案件・活動など、業務に合う指標を選ぶ
- 02
指標と見方を組み立てる
確認したいことに合わせ、指標・表示・比較の切り口を編集する
- 03
保存して使う
日々の確認に使い、施策に合わせて指標や表示を見直す
指標づくりの流れを説明する図です。実際の製品画面・操作手順ではありません。
SALES DEVELOPMENT / 営業育成 設計中
営業の特徴と成長を捉える。
売上の結果だけでは、得意な活動や伸ばすべきところを捉えにくい。チーム内での位置、過去の自分からの変化、営業活動の特徴を捉え、一人ひとりに合った育成を考える手がかりを示します。
- 相対的な位置
チームの中で、どこにいるか。
期間や比較条件をそろえ、活動量と勝率などの指標で、チームの中央値と自分を比較。強みや、支援が必要な部分を考える手がかりにします。
例：活動量 × 勝率
- 自分の成長
過去の自分から、何が変わったか。
過去の自分と同じ指標で比較し、活動や成果の変化を確認。取り組んできた行動が、どう変化したかを振り返ります。
例：前年同時期との比較
- 営業の特徴
どんな活動や案件が得意か。
新規獲得と既存顧客の拡大、案件数と単価、商談の段階別の進み方を比較。活動や案件の傾向を、強みや伸ばすところを考える手がかりにします。
例：新規獲得・既存顧客の拡大
データをもとに、次に伸ばす行動を話し合う。
AIが示す特徴や育成のヒントをもとに、1on1で注力する行動を話し合います。同行やロールプレイなどの支援のあとに、活動と成果がどう変わったかを振り返り、次の育成につなげます。
比較には十分なデータと条件の確認が必要です。育成のために活用し、数値だけで営業の能力や優劣を決めるものではありません。
SALES MEETING / 営業会議での活用
数字の報告から、打ち手を考える会議へ。
案件が足りないときは、まだ提案していない顧客や製品を探す。既存案件では、進捗や前回からの変化を確かめる。AIと顧客・案件ごとの打ち手を検討し、決めた行動を担当者・期限とともに登録します。次の会議では、実施状況と結果から対応を見直せます。
まずは、既存案件の停滞を題材にした説明デモをお試しください。仮説を変えると、確認することと行動例が変わります。
SIGNAL / 変化を捉える
課題・影響の合意に
時間がかかっている。
「課題・影響の合意」は、解決すべき課題と事業への影響を顧客と確かめる段階です。平均滞留日数が12日から18日に増えたため、どの案件で合意が進んでいないかを調べます。
案件数や顧客の構成も変わっていないか？
説明用の架空データ。実際の支援成果ではありません。
仮説を選ぶと、確認事項と次の行動が変わります。
この仮説なら、確認すること
課題の影響・意思決定者・進め方の合意
そこから考える、次の行動
滞留の長い3案件で、意思決定者と課題の影響を確かめ、検討の進め方を合意する。
選んだ仮説は「行動を決める」に反映されます。
商談が止まっている理由を考える。
滞留日数だけでは原因はわかりません。考えられる原因を挙げ、商談履歴や顧客へのヒアリングで確かめます。
アクションとして登録する内容の例
今回の会議で決めること
滞留の長い3案件で、意思決定者と課題の影響を確かめ、検討の進め方を合意する。
- 担当
- 案件担当者と営業マネージャー
- 期限
- 次回の週次営業会議まで
- 確認内容
- 課題の影響・意思決定者・進め方の合意
次回の会議で確かめること
- 実施状況
- 未着手・進行中・完了と、実行した結果
- 次の対応
- 進捗と結果をもとに、対応を見直す
NEXT ACTION / 行動を決める
誰が、いつまでに、
何をするかを決める。
行動・担当者・期限を決め、アクションとして登録します。次回の会議では、登録したアクションの進捗と結果を確認し、次の対応を決めます。
IMPLEMENTATION / 活用の前提
人とシステムを、改善の両輪に。
人が数字を読み解き、打ち手と期待する行動を決める。システムが必要なデータと実行状況を返し、AIが解釈や検討を支える。実行後の数字から打ち手とKPIを見直し、指標や表示も更新する。この往復を、企業ごとの営業プロセスやデータの運用に合わせて設計します。行動指標と結果指標は分けて、実行と成果への影響を確かめます。
KPIマネジメント支援を見る営業データの活用、営業会議や育成で困っていること、AIに期待する支援についてご相談ください。
フォームで相談する人の判断と、AIの支援で改善を続ける
売上・案件・営業活動などの営業データ
- 考える
数字から、打ち手を考える
AIの分析と、商談の事実をもとに検討する
- 決める
期待する行動をKPIにする
人が行動・指標・目標値を決める
- 検証
実行と成果を、数字で確かめる
実行後の数字の変化を確かめ、AIと見直しを検討する
実行後の数字から、打ち手とKPIを見直す
利用を検討する前に
今すぐ利用できますか？
現在は開発中です。提供開始時期、料金、利用条件は決まっていません。掲載画像は開発中の画面です。ページ内の操作デモは、考え方を説明するためのものです。
どのようなデータを使いますか？
Salesforceの営業データを中心に、企業の設定・業務プロセス・KPIに合わせた活用を想定しています。必要なデータや連携方法は、企業ごとに確認・設計します。
AIを使わずに、数字を確認したりKPIを作ったりできますか？
グラフや表の確認、比較、絞り込み、KPIの作成・編集は、AIを使わずに行えます。AIは、見るべき指標や数字の読み解き、打ち手の検討を支援します。
AIが出した打ち手をそのまま実行するのですか？
AIは要因の仮説や打ち手の候補を示します。根拠となるデータと商談の事実を人が確かめ、担当者・期限・行動を決めます。実行状況と結果も振り返り、対応を見直します。