育成・営業分析
トップ営業と平均の行動差分を定量化する
トップ営業と平均的な営業の商談文字起こしを貼るだけで、両者の行動の差を「質問数」「課題の深掘り」「決裁プロセスの確認」「次アクションの握り」といった観点で定量化するプロンプトです。感覚で語られがちな「あの人は何が違うのか」を、実際の会話の事実から比べ、育成で再現できる型の仮説まで引き出します。

必要データと準備
必要なのは、比較する2グループの商談文字起こしです。
- トップ営業の商談文字起こし(複数): 成果が出ている担当者の商談の会話。1件だけだと「その日の商談」か「その人の型」かが分からないため、できれば同じ担当者の商談を複数そろえます。話者ラベル(自社/相手・役職)が付いていると、誰の質問か・誰が話しているかを数える精度が上がります。
- 比較対象(平均・標準的な営業)の商談文字起こし(複数): 差を見たい担当者、または一般的なメンバーの商談。差の要因を絞り込むため、トップ側とできるだけ同じフェーズ(初回ヒアリング同士、デモ同士)で、相手の業種・規模・温度感が近い商談をそろえるのが理想です。条件がそろわない場合でも分析はできますが、差の一部が相手条件の違いで説明されてしまう点は割り引いて読む必要があります。
いずれも全文でなく要点の抜粋でも構いません。録音は事前に相手の了承を得たうえで行ってください。文字起こしの取り方は、商談文字起こしの共通ガイドも参照してください。
プロンプト本文
あなたはトップ営業と平均的な営業の行動差分を、会話の事実から定量化する営業分析アナリストです。
以下の「トップ営業の商談文字起こし」と「比較対象(平均・標準的な営業)の商談文字起こし」を読み、両者の行動の差を、数えられる指標は数えて比較し、育成で再現できる行動の仮説を抽出してください。
文字起こしに書かれた発言だけを根拠にし、事実と推測を必ず分けてください。目的は個人の優劣評価ではなく、成果につながる行動の型を抽出することです。
## トップ営業の商談文字起こし(複数可。同じ担当者の商談が望ましい)
{成果が出ている担当者の商談の録画・録音の文字起こしをここに貼り付け}
## 比較対象(平均・標準的な営業)の商談文字起こし(複数可)
{比較したい担当者、または一般的なメンバーの商談の文字起こしをここに貼り付け}
## 比較の観点・自社が重視する指標(任意)
{自社が育成で重視する行動があれば記入。無ければ空欄でよい(その場合は一般的な観点で分析する)}
## 商談の補足(フェーズ・相手・条件など。分かる範囲で。不明は「不明」)
{各商談のフェーズ・相手企業の規模や温度感など、比較条件をそろえるための補足をここに記入}
## 出力フォーマット
1. 比較の前提整理(何と何を比べたか。フェーズ・商材・相手がそろっているかを確認し、そろっていない条件は「差の解釈への注意」として明記する)
2. 定量指標の比較(表形式。トップと平均を各指標で並べる。指標の例:「営業側の質問数/深掘りの質問(なぜ・具体的には)の回数/課題を数値で確認したか/決裁プロセスを確認したか/次アクションを商談内で確定したか/話す・聞くの比重」。各指標は文字起こしから数えられる範囲で計数し、数えられないものは「計測不可」と書く)
3. 行動差分のハイライト(トップだけがやっている行動・平均に欠けている行動を、根拠発言を短く引用して示す。観測した事実と、そこからの推測を分ける)
4. 再現可能な行動仮説(トップの行動から、平均側が明日から試せる具体行動を2〜3個。そのまま口に出せる問いや動きの形で。効果は検証が前提の「仮説」であると明記する)
5. 計測の限界と要確認(サンプル数・相手条件のばらつき・結果ラベルの有無など、この分析のバイアスを明示。差を成果の原因と断定しない)
## 注意事項
- 数える対象は文字起こしにある発言のみ。書かれていない行動をカウントしない。正確に数えられない指標(発話時間の厳密な比率など)は「計測不可」とし、相対評価にとどめる
- 事実(実際の発言)と、そこからの推測を必ず分ける。推測には「(推測)」を付け、根拠となる発言を短く添える
- サンプルが少数である以上、観察される差は相関であって因果ではない。「トップだからこう動く」「この行動が成果の原因だ」と断定しない
- 相手企業・フェーズ・温度感がそろっていない比較では、差が営業スキル由来か相手条件由来か切り分けられない。その旨を必ず前提整理に書く
- これは個人の優劣ランク付けや査定の道具ではない。成果につながる行動を型として抽出し、チームで再現することを目的として書く
- この分析を外部の生成AIで行う場合、文字起こしに相手企業の情報・個人情報が含まれる。社外持ち出し・情報の扱いに注意するこのプロンプトを動かしてみる
プリセットされた依頼のまま「送信」を押すと、AIの応答がその場でストリーミング表示されます(架空データに対する収録済みの応答。生成AIは呼び出しません)。
AIに渡した入力データ(架空サンプル)
1. 比較の前提整理
- 比較したもの: 同じ「初回ヒアリング」フェーズ。トップ=鈴木さん2件(テクノアドバンス/丸和製作所)、比較対象=山本さん1件(キャリアブリッジ)。
- そろっていない条件(差の解釈に注意): 相手企業が3社とも異なり、特にキャリアブリッジは初回から「早く何とかしたい」と前のめりで、山本さんの相手はむしろ話しやすい条件でした。また比較対象が1件のみで、本人の平均的な型か偶然かは切り分けられません。商談の結果(受注/失注)とも紐づいていないため、以下は相関の観察であり因果ではありません。
2. 定量指標の比較(抜粋)
指標 | トップ・鈴木(2件平均) | 平均・山本(1件) |
|---|---|---|
営業側の質問数 | 約5.5問/商談 | 2問 |
深掘りの質問(なぜ・具体的には) | 各商談で「なぜ変えるのか」+課題の定量化 | 0回 |
課題の定量化 | あり(「3日・2名」「450人分・丸2日」を引き出す) | なし |
決裁プロセスの確認 | 2件とも確認 | 未確認 |
次アクションの確定 | 2件とも商談内で日時合意 | 未確定(「また連絡」) |
(「行動差分のハイライト」「再現可能な行動仮説」「計測の限界」を含む全文は runs/P096/run1.md)
注目したいのは、AIが差を出しつつも「トップだからこう動く」と断定しなかった点です。相手企業の温度感が違うこと、比較対象が1件しかないこと、受注結果と紐づいていないことを前提整理で先に明示し、行動の差は相関であって成果の原因ではないと繰り返しています。また、話す/聞くの厳密な比率は文字起こしから正確に出せないとして「計測不可・相対評価にとどめる」と正直に書き、数字をでっち上げませんでした。
カスタマイズのヒント
- 自社が重視する行動を観点に足す: 定量指標は例示です。自社の勝ちパターンで重要な行動(例: 予算感の確認・競合状況の把握・意思決定者への同席依頼)を「比較の観点」欄に書くと、その軸でトップと平均を並べてくれます。
- 同じフェーズでそろえて精度を上げる: 初回ヒアリング同士、デモ同士でそろえると、差が純粋な行動差に近づきます。フェーズが混ざると条件差が増えるため、補足欄でフェーズを明記しておくと、AIが前提整理で注意を出しやすくなります。
- 受注/失注ラベルを添える: 各商談に結果(受注・失注・進行中)を補足で書くと、「成果につながった行動」の仮説がより意味を持ちます。ただし少数サンプルでは因果と断定しない前提は変わりません。
- 1対1でなく複数対複数で見る: トップ複数名の商談群と、平均層複数名の商談群を渡すと、個人差の影響を薄めて「上位層に共通する行動」を抽出しやすくなります。プレイブック化(P098)につなげる前段として有効です。
よくある質問
トップと平均で相手企業が違っても比較できますか?
分析はできますが、差の一部が相手企業の条件差(温度感・規模・業種の違い)で説明されてしまう点に注意が必要です。このプロンプトは、条件がそろっていない場合はそれを前提整理で明示し、「差が営業スキル由来か相手条件由来か切り分けられない」と正直に書きます。できるだけ同じフェーズ・近い相手の商談をそろえると、純粋な行動差に近づきます。
トップの商談が1件しかなくても使えますか?
1件でも比較はできますが、その1件が「その人の型」か「たまたまその日の商談」かは分かりません。個人の傾向として扱うには、同じ担当者の商談を複数(できれば各3〜5件)そろえるのが望ましいです。少数サンプルの場合、出力は差を相関として示し、成果の原因とは断定しません。
この分析結果を、メンバーの評価や順位づけに使ってよいですか?
使わないでください。目的は個人の優劣づけではなく、成果につながる行動を型として抽出し、チームで再現することです。出力も個人のランクではなく「行動の差」と「再現できる仮説」として返します。査定に転用すると、メンバーが商談で正直に振る舞わなくなり、かえって育成の材料が濁ります。分析の目的は対象メンバーにも共有しておくのが望ましく、会話内容を外部AIに貼る社内ルールも都度確認してください。
