1. AI導入の目的
AIを使うこと自体を目的にせず、どの経営課題・業務課題を解くために使うのかを確認します。
AIで解きたい課題が言語化されている例: 商談準備、問い合わせ対応、営業資料作成、業務引き継ぎ
成果指標が決まっている例: 商談数、提案作成時間、受注率、問い合わせ対応時間
最初に試す業務範囲が小さく切れている1ヶ月以内に検証できる単位になっているか
AIに渡す元データがある議事録、営業資料、FAQ、業務手順など
2. 社内ナレッジの残り方
人の頭の中にあるノウハウを、社内で再利用できる状態に変えられているかを確認します。
資料の正本が決まっているどの資料を見れば最新か分かる状態
営業・CSのよくある質問がまとまっている顧客の疑問、断り文句、回答例が残っている
判断基準が言語化されている誰が判断しても同じ方向に進める基準
新しい人が見て動ける資料がある育成・引き継ぎに使える粒度
3. 売上拡大の再現性
売上を伸ばすために、営業・マーケ・CSの勝ちパターンが残っているかを確認します。
誰に売るかが明確になっているペルソナ、業界、課題、導入タイミング
なぜ買われるかが整理されている顧客の本音、比較軸、意思決定理由
営業資料・記事・事例がつながっている商談前の信頼形成に使える状態
商談後のフォローが型化されている診断結果、議事録、提案、次アクション
4. 業務効率化と利益改善
効率化が単なる工数削減で終わらず、利益が残る構造につながっているかを確認します。
主要業務の流れが見える化されている誰が、いつ、何を見て、どう判断するか
繰り返し作業が特定されている自動化・テンプレート化できる作業
ツールの役割が明確になっているCRM、チャット、ドキュメント、タスク管理の正本
改善効果を数字で追える時間、コスト、受注率、対応数、粗利
5. 直近1ヶ月で動かすこと
短期で受注数を増やすなら、全部を整えるのではなく、営業で使う導線から先に作ります。
営業で送るLPがある何を支援する会社か1ページで伝わる
体験談記事を量産できる実体験を検索ワードと営業課題に翻訳する
診断や資料から相談につながる興味を持った人が次に進みやすい
問い合わせ後の即フォロー体制がある当日中に連絡できる担当と通知ルール
今月の最初の一手
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