DX・AIソリューション/営業部門 プロンプトライブラリ

提案・作成

経営層の心を動かす「AI導入ROI・投資対効果」試算提案（通常版）

・経営層は「機能」ではなく「P/L（損益計算書）へのインパクト」を求めています。数字の根拠を、誰でも理解できる単純な数式で示してください。

経営層の心を動かす「AI導入ROI・投資対効果」試算提案（戦略版）

・DXは手段に過ぎません。顧客の『5年後の競合優位性』を自社のソリューションがどう定義するかを語ってください。

商談・交渉

「AIの精度・信頼性」への懸念に対する反論処理（Object Handling）（通常版）

・『AIは完璧です』という嘘は信頼を壊します。『AIの限界』を認めつつ、その限界を『どう運用でカバーするか』を提示することがプロの誠実さです。

「AIの精度・信頼性」への懸念に対する反論処理（Object Handling）（戦略版）

・テクノロジーの壁よりも、人の心の壁の方が高いことを理解してください。現場が『AIの恩恵を最初に受ける』設計を重視しましょう。

「PoC（概念実証）」の成功から本導入へ導く中間合意形成（通常版）

・PoCの目的は『本導入の判断基準をクリアすること』です。数値だけでなく、現場の『これなら使える』という定性的な声を経営層へ届けてください。

「PoC（概念実証）」の成功から本導入へ導く中間合意形成（戦略版）

・PoCは営業の『延長』ではなく、顧客との『共同開発フェーズ』です。パートナーシップの質を深めることに集中してください。

フォロー・CS

誤記・データミス発覚時の誠実な謝罪と信頼回復フォロー（通常版）

・テック企業の営業においてデータの誤りは『品質不信』に直結します。隠さず、かつ『なぜ間違えたか』という仕組みの欠陥をどう直すかを伝えることで、逆に信頼を深める機会にしてください。

誤記・データミス発覚時の誠実な謝罪と信頼回復フォロー（戦略版）

・お詫びは『マイナスをゼロにする』作業ですが、テック企業は『ミスをテクノロジーでいかに恒久解決するか』を語ることで信頼を上書きできます。

営業戦略・分析

DX推進に向けた「ターゲット企業選定（ABM）」分析シート（通常版）

・『売上が大きい会社』だけでなく、『デジタル変革の必要性に迫られている会社（外部環境の変化等）』を探し出すことが重要です。

DX推進に向けた「ターゲット企業選定（ABM）」分析シート（戦略版）

・営業は『狩り』から『耕作（ナーチャリング）』へ。顧客の意思決定タイミングをデータで捕捉する仕組みを追求してください。