Research  Insights

1.　データドリブンな顧客ターゲティングと文脈統合 

【Data Layer 連携】

ターゲット選定を「営業の勘」から解放します。企業の微細な変化（トリガーイベント）やソーシャルシグナルを監視・収集し、デジタルプロファイリングによって「今、なぜ自社が介入すべきか」という最適文脈を自動的に導き出します

3.　インサイト・セールス（COI提示）

【Application Layer 連携】

ハイパフォーマーの暗黙知を形式知化したデータベースを用い、顧客が現状を維持することによる損失（COI：Cost of Inaction）を定量的に提示。論理的な危機感を醸成し、現状打破のインセンティブを創出します。

5.　財務インパクト（ROI）の定量化とリスクマネジメント設計

【Application Layer 連携】

営業行動の変容が、受注率、商談期間、LTVといった主要財務指標に与える影響をシミュレーション。単独の「行動改善」に留まらず、投資対効果（IOI：Impact on Investment）を経営言語で算定することで、プロジェクト導入の妥当性と経済合理性を証明します。

Case Study 01
大手印刷会社様における営業変革プログラム

• 課題（Issue）

上位20%のハイパフォーマーに売上の7割が依存。中間層の案件が最終フェーズで「検討・保留」となり、パイプラインが停滞するエントロピーが発生している状況での属人的・受け身な営業スタイルからの脱却と、AI時代に適応する次世代セールスの育成。

• アプローチ（Approach）

モジュール2（組織力学）およびモジュール6（LLM標準化）を適用。トップ営業の商談ログから「リスク開示のタイミング」を抽出し、中間層向けの「事後分析・バグ検知システム（RAG）」として疑似実装。研修トレーニング（全5回）を実施。

• 成果（Impact）

最新のAI活用と、昭和的なアナログ・ハック（根回しや合意形成の科学）を融合させることで、現場の受容性と実践力が飛躍的に向上することを確認（アンケート評価レベル）。当年度3Q時点で営業目標を達成。

Case Study 02
生成AI営業支援モデルの検討_業界慣習・企業文化に適応する「戦略型RAG」の構築（研究構想）

•  課題（Issue）

一般的な生成AIは、教科書通りの回答はできても、特定の「業界特有の商慣習」や「自社独自の泥臭い企業文化」、あるいは特定の営業戦略（The Model、SPINなど）」を理解していない。結果として、出力されるアドバイスは現場の文脈からズレた「机上の空論」となりがちです。

• アプローチ（Approach）

bizbrainingでは、単なる情報検索ではなく、「文脈（コンテキスト）」を理解する高度なRAG（検索拡張生成）環境の構築を研究・推進しています。業界・企業文化のインストール： 業界特有の専門用語、規制、暗黙の了解、さらには自社のハイパフォーマーの商談録（非構造化データ）をベクトル化してAIに学習させます。

実行戦略（OS）の適応： 「今日はチャレンジャー・セールス型で」「今回はSPINの示唆質問を多めに」といった、戦術レイヤーの指示に即座に適応するプロンプト・アーキテクチャを設計します。

• 期待される成果（Impact）

AIが単なる「便利な辞書・アシスタント」から、自社のビジネスの裏側までを完全に理解した「専属の営業顧問」へと進化します。これにより、入社1年目の新人であっても、ベテランと同等の「文脈を読んだ高次元の提案」が可能になります。
（独自に、大手損害保険会社・大手印刷会社・メガバンクの営業部門へのヒヤリング実施済）