詳しい経緯を読む当時の成果、進め方と判断基準、AIでの再現
実績（当時の成果）
上場の建設テックSaaS企業で、執行役員として営業改革を主導しました。着手時は、営業目標の未達が続き、未達分が次の期に積み増される悪循環にありました。SFAは「とりあえず記録させている」状態で、売れない理由は他部門のせいにされていました。
現状の把握から始め、60点の戦略とデータで動き出し、SFAを2か月で入れ替えました。現場に同行して見つけた違和感（強みのある機能が提案されていない）から、単品売りをパッケージ販売に切り替え、成約率を落とさずに新規の受注単価は約3倍になりました。部門ごとにドライバーKPI（成果につながる最重要の行動指標）を決め、営業とカスタマーサクセスの指標を一本につなげ、人事評価もそれに合わせて変えました。結果として、営業生産性は前年比160%になりました。
それ以前には、法人向けWebサービス企業で、テレビCMに頼っていた集客に「取りに行く営業」のチャネルを加えています。
型（進め方・判断基準）
- 現状を把握し、言葉にする（キーパーソンへの聞き取りと、SFAの実態の確認）
- 良い点と悪い点を整理し、まずやることを決める
- 60点の戦略とデータで走り出す（「誰に、何を、いくらで、どうやって売るか」を言葉にする）
- 現場で違和感を探す（商談に同行し、顧客の反応を自分の目で見る）
- データで「良い顧客」「良い行動」を見極める
- 部門ごとのドライバーKPIを決め、検証してから全体に広げる
- KPIに合わせて組織のミッションと人事評価を変える
判断基準：量を増やす提案が出たら、まず質の指標を疑う。KPIは「質の要素を含む」「行動で変えられる」「成果を本質的に左右する」の3条件をすべて満たすものにする。
AI再現（今ならこう再現し、社内に残す）
当時は、現状把握も受注構造の分析も、SFAのデータを人が掘り起こして行いました。今はAIに営業データを読ませれば、受注構造の分析は数十分でまとまります。
さらに、決めた型を日々の商談で回す部分をAIが担います。当たるべき顧客の抽出、商談依頼のメール、商談直後の記録、次の一手の提示までをAIが下書きし、営業は顧客との対話に集中できます。マネージャーの仕事は、部下の抜け漏れを追いかけることから、型を発明し更新することに変わります。ツールは業務提携先のBOSSコネクトを使えます。