新しいAIツールを活用した情報整理と活用術
研修概要
最新のAIツール「NotebookLM」と、その深掘り調査能力（Deep Research）を最大限に活用し、営業組織の抜本的な強化を目指す研修です。情報収集から顧客分析、戦略立案、提案書作成、そして組織内ナレッジ共有に至るまで、営業活動のあらゆるフェーズでAIを駆使した効率的かつ質の高いアプローチを習得します。属人化しがちな営業ノウハウを形式知化し、データに基づいた戦略的な営業組織への変革を促進します。
目的
- NotebookLMの機能とDeep Researchの概念を理解し、営業活動におけるその強力な有用性を認識する。
- 顧客情報、市場動向、競合分析など、多岐にわたる情報を効率的に収集・整理・深掘り分析するスキルを習得する。
- NotebookLMを活用した実践的な提案書作成、質疑応答支援により、営業活動の生産性と提案品質を向上させる。
- 個人の知見や成功事例を組織全体で共有・活用するナレッジマネジメントの基礎を学ぶ。
- AIを活用した新しい営業スタイルを体験し、自組織への導入イメージを具体化する。
対象者
環境要件
- インターネット接続が可能なPC
- Googleアカウント（NotebookLM利用可能な状態）
テキスト
オリジナルレジュメ
研修内容
AI時代の営業変革とNotebookLM基礎
- 目的: AIが営業にもたらす変革を理解し、NotebookLMの基本機能と営業における有用性を把握する。
- 内容:
- AIが拓く営業の未来: 現代の営業環境における情報過多と、AI導入の必然性、特に商談前の情報収集におけるデータドリブンなアプローチの重要性。
- NotebookLMとは: NotebookLMの機能概要と特徴（ソースの取り込み、概要作成、質問応答など）、営業プロセスにおけるNotebookLMの具体的な活用シーンをイメージします。
- Deep Researchの概念: NotebookLMが実現する「深掘り調査」の意義と、商談に臨む前にどれだけ深く顧客を理解できるかの重要性、質の高い事前情報が営業成果にどう直結するかを解説します。
実践！顧客理解を深めるDeep Research
- 目的: NotebookLMを活用した情報収集・整理・深掘り分析スキルを習得し、お客様との打ち合わせに臨む顧客理解と戦略立案に活かす。
- 内容:
- 営業情報の一元管理と事前準備:
- ハンズオン: 顧客のWebサイト、過去の議事録、メール、社内資料、競合情報など、打ち合わせ前に確認すべき多様な情報ソースをNotebookLMに取り込む実践。
- 効率的な情報管理とタグ付けのベストプラクティス。
- 顧客・案件情報のDeep Research実践:
- ハンズオン: NotebookLMの「概要作成」機能を用いて、大量の顧客情報から顧客の潜在ニーズや課題、組織構造、意思決定プロセスを効率的に抽出する演習。
- 「質問応答」機能を活用し、特定テーマに関する情報を深掘りし、商談で有利に働く戦略的な洞察を得る方法。
- 市場トレンドや業界動向をNotebookLMで迅速に調査し、商談における顧客への示唆出しや競合差別化に統合するアプローチ。
- ケーススタディ: 特定の仮想顧客や案件を設定し、NotebookLMを用いた事前情報深掘りから、顧客の課題特定、商談時のアプローチ戦略立案までの一連の流れを実践します。
成果を出す！提案作成とナレッジ共有の加速
アクションプランと質疑応答: 研修翌日からの事前準備と商談活動にどう活かすか、具体的なアクションプランを検討し、全体質疑応答とまとめを行います。
目的: 事前調査で得た洞察を活かし、NotebookLMを活用した提案書作成支援と、組織的なナレッジ共有の基礎を習得する。
説得力ある提案書作成（オプション）
ハンズオン: 事前調査で得た顧客の課題とニーズ、NotebookLMに蓄積された自社情報や成功事例を基に、顧客に深く響く提案書の構成案やドラフトを効率的に生成する演習。
顧客からの想定質問や懸念点に対し、NotebookLMで準備した事前情報を用いて迅速かつ的確に回答する実践的アプローチ。
チームナレッジの共有と組織力強化（オプション）
商談前の下調べの成功事例、営業ノウハウ、FAQなどをNotebookLMに蓄積し、チーム内で共有・活用することで組織全体の営業力を向上させる仕組みの概要。
音声概要（研修内容）
このような音声を作れるようになります
研修日数
0.5日（2~3h）
備考
本研修はお客様の課題、ご要望によって内容のアレンジしますので、お気軽にご相談ください。
お申し込み・お問い合わせ
下記のリンクより申込み・お問い合わせください。（別のタブが開きます）
・お問い合わせ
・研修導入の流れ
