https://takuma.yuenreach.com/blog/速水拓真の記事アーカイブ jahttps://takuma.yuenreach.com/blog/zenn-eigyou-ai-api-nocode-4kabe.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/zenn-eigyou-ai-api-nocode-4kabe.html2026-09-16T09:00:00+09:00見込み客リストが月5,000社まで育ったとします。1行ごとに初回メールの文面案をAIに生成させるフローを、ノーコード連携で組んでいたとします。翌朝、シートを開くと2,137行目で止まっていました。エラー通知に書いてあるのは「フローが失敗しました」の一行だけ。なぜ止まったか、どの行で止まったかは、通知をどれだけ読んでも分かりません。再実行のボタンを押すと、1行目からやり直しです。月のタスク残高は3,https://takuma.yuenreach.com/blog/note-na7cf222a5d2f.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/note-na7cf222a5d2f.html2026-09-16T09:00:00+09:00こんにちは。速水拓真です。前回は、想定質問を百個持っていっても商談で言葉に詰まる話を書きました。今日は、その反対側の話です。詰まった話ではなく、調べたことを丸ごと信じてしまった話を書きます。「この会社のこと、調べておいて」数年前のある案件で、私はAIにこう頼みました。会社名をひとつ入れて、「この会社について、商談に使える情報をまとめておいて」。それだけです。出てきたものは、驚くほど立派でした。会社https://takuma.yuenreach.com/blog/draft-20260916.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/draft-20260916.html2026-09-16T09:00:00+09:00はじめにスプレッドシートでAIを使うとき、多くの人は「メニューから実行するバッチ処理」を思い浮かべます。しかしGASにはもう一つ、セルに数式を入力するだけでAIが動く仕組みがあります。カスタム関数です。=AI_TRANSLATEA2,"ja","en"この記事では=AI_TRANSLATE=AI_SUMMARIZE=AI_CLASSIFYの3つを実際に実装し、そのあとでカスタム関数固有の制約（30https://takuma.yuenreach.com/blog/note-n8ff109e64777.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/note-n8ff109e64777.html2026-09-15T09:00:00+09:00こんにちは。速水拓真です。前回は、宛先を根拠から逆算する話を書きました。今日は、その人が決まった後の話です。商談の、いちばん長い一時間について書きます。準備は、かつてないほど厚くなっていた商談の前日、私はAIに想定質問を作らせています。会社の情報、これまでのやり取り、こちらの提案の骨子。それを並べて、「この商談で出てきそうな質問を、答えの下書きつきで出してほしい」と頼むと、質問がずらりと並びます。https://takuma.yuenreach.com/blog/draft-20260915.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/draft-20260915.html2026-09-15T09:00:00+09:00はじめに毎月の請求書を1件ずつ開いて、金額を転記して、勘定科目を選んで、消費税区分を確認する。件数が20を超えたあたりから、この作業は「考える仕事」ではなく「写す仕事」になります。この記事では、GoogleAppsScript（GAS）からAIAPIを呼び、請求書のテキストから勘定科目と税区分を判定してスプレッドシートに書き戻すところまでを実装します。ポイントは、AIに「自由に答えて」と頼まないこhttps://takuma.yuenreach.com/blog/zenn-eigyou-ai-list-meiyose-dup-kill.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/zenn-eigyou-ai-list-meiyose-dup-kill.html2026-09-14T09:00:00+09:00リストは、増えるほど汚れる見込み客リストを集め始めた頃は、100社が100行でした。ところが半年も経つと、同じ会社が3行に増えている。原因は、集める経路が複数あることです。展示会で名刺を読み取り、Webフォームから落とし、ニュース記事から会社名を拾い、商談相手から紹介をもらう。同じ会社でも、経路ごとに違う字面で記録されます。「株式会社」を書く人と書かない人、「（株）」と略す人、全角と半角が混ざったhttps://takuma.yuenreach.com/blog/qiita-20260914.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/qiita-20260914.html2026-09-14T09:00:00+09:00お礼メールと提案書を同時に下書きする—AIへの1回の入力で2文書の矛盾を消す商談が終わった直後、営業が書かなければならない文書は2つあります。お礼メールと提案書です。多くの現場では、この2つは別々の時間に作られます。お礼メールは当日に20〜30分かけて書き、提案書は「落ち着いたらやろう」と後回しにして、2〜4時間の作業を数日先に抱えたままにする。その間に商談の勢いは切れていきます。この記事では、商https://takuma.yuenreach.com/blog/note-n3dbc961c0498.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/note-n3dbc961c0498.html2026-09-14T09:00:00+09:00こんにちは。速水拓真です。前回は「勘」の話を書きました。今日は、もっと地味な話です。営業が送るメールが、どこで消えるかという話です。「送信しました」で、終わった気になっていた営業のメールには、二種類あります。ひとつは、相手の名前を書いて送るメール。もうひとつは、会社の問い合わせフォームから送るメールです。若い頃の私は、後者が好きでした。理由は単純で、楽だからです。担当者の名前を調べなくていい。部署https://takuma.yuenreach.com/blog/draft-20260914.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/draft-20260914.html2026-09-14T09:00:00+09:00はじめにMCPサーバーの最小実装が動くようになると、次に必ずぶつかる壁があります。-ツールが増えてきたが、AIがどれを使うべきか選べていない気がする-1つのツールに機能を詰め込んだら、引数の指定を間違え始めた-動いたのはいいけれど、AIが意図しない書き込みを実行してヒヤッとしたこれらはモデルの性能の問題ではなく、ほぼツール設計の問題です。MCPは「AIに道具を渡す」プロトコルなので、道具の作り方がhttps://takuma.yuenreach.com/blog/zenn-eigyou-ai-kouka-sokutei-4weeks.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/zenn-eigyou-ai-kouka-sokutei-4weeks.html2026-09-13T09:00:00+09:00「速くなった気がする」では、続けられないAIに仕事を任せ始めて1ヶ月。体感では楽になったはずなのに、月額のツール利用料と、定時後に仕組みをいじった時間だけが残っていく——この状態が一番危ない。理由は単純で、続ける理由を定期的に数字で示さないと、そのうち削減対象のリストに載るからです。上司に「これ、効果あるの？」と聞かれたとき、感想では持ちこたえられません。この記事では、導入前後の比較を4週間で1枚https://takuma.yuenreach.com/blog/qiita-20260913.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/qiita-20260913.html2026-09-13T09:00:00+09:00営業の数字が続かない理由は、指標の数にある営業活動を記録する仕組みは、たいてい3週間で死にます。原因は気合いではなく、指標を増やしすぎたことです。受注額も見たい、アポ数も見たい、フォロー回数も見たい。そうやって欲張ると、集計そのものに1週間かかる仕組みが生まれ、更新する人がいなくなります。続くかどうかは、最初に何個の指標を選ぶかでほぼ決まります。この記事では、営業の計測を3指標だけに絞り、そのうちhttps://takuma.yuenreach.com/blog/note-ned11a82f3507.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/note-ned11a82f3507.html2026-09-13T09:00:00+09:00こんにちは。速水拓真です。前回は、返信が来なかった4通の話を書きました。今日は少し視点を変えます。私が営業を20年やってきて、いちばん手放したくなかったもの。それは「勘」です。商談の前日に、私はもう決めていた若い頃の私の商談準備は、いま思うと、ほとんど何もしていませんでした。資料を開き、会社名と担当者の顔を思い出し、それから数秒で「この会社は、たぶんこれが刺さる」と決める。決めたら、あとはその方向https://takuma.yuenreach.com/blog/zenn-eigyou-ai-shousai-genkou-9box-15min.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/zenn-eigyou-ai-shousai-genkou-9box-15min.html2026-09-12T09:00:00+09:00こんにちは。速水拓真です。第1回https://zenn.dev/takumahayami/articles/eigyou-ai-time-consumedでは、営業の勤務時間の4割近くが準備業務に消えている数字を数えました。第2回https://zenn.dev/takumahayami/articles/eigyou-ai-survey-card-3minでは商談3分前に読める調査カード、第3https://takuma.yuenreach.com/blog/note-n900b335a76ae.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/note-n900b335a76ae.html2026-09-12T09:00:00+09:00こんにちは。速水拓真です。前回は、商談が終わった帰りの駅でメモを開く話を書きました。今日はその続きではなく、少し前に戻ります。商談の前に送ったメールの話です。空欄の行を、いつも先送りしていたアプローチを100社に送って、返信が来るのは7社ほど。そこから商談になって、受注に進むのが2件。これは私が長く営業をやってきた中で、何度も見てきた数字です。そして、残りの93社は宛先の一覧に、返信日の空欄を残しhttps://takuma.yuenreach.com/blog/zenn-eigyou-ai-choukou-scan.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/zenn-eigyou-ai-choukou-scan.html2026-09-11T09:00:00+09:00こんにちは。速水拓真です。第1回https://zenn.dev/takumahayami/articles/eigyou-ai-time-consumedでは、営業の時間の4割近くが準備業務に消えている数字を数えました。第2回https://zenn.dev/takumahayami/articles/eigyou-ai-survey-card-3minでは商談前の企業調査を3分にする調査カードhttps://takuma.yuenreach.com/blog/qiita-010154a81e.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/qiita-010154a81e.html2026-09-11T09:00:00+09:00なぜ商談メモは当日中に処理しないといけないのか30分の商談で交わされる会話は、日本語の話速（1分あたり300〜400字）で単純計算すると9,000〜12,000字になります。A4で5〜7枚ぶんの情報量です。これを話を聞きながら手で拾うのは不可能で、現場では「重要そうなところ」だけをメモすることになります。この「重要そう」の判定を商談中にやるのが間違いです。話の流れに追われている人間に、後に効く情報https://takuma.yuenreach.com/blog/note-n45f032ceadd7.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/note-n45f032ceadd7.html2026-09-11T09:00:00+09:00こんにちは。速水拓真です。前回は、商談の前夜にAIと予行演習をする話を書きました。今回はその裏側です。商談が終わってから、帰りの駅で何をするか。テーマは「商談後の10分」です。自分の字が読めなかった経験商談を終えて駅へ向かう途中、メモ帳を開いたら自分の字が読めなかった——この経験は、営業をしている人なら全員しています。翌朝にはメモの半分が思い出せなくなり、3日後には8割が消えます。一緒に消えるのがhttps://takuma.yuenreach.com/blog/zenn-eigyou-ai-teiansho-shodan-20min.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/zenn-eigyou-ai-teiansho-shodan-20min.html2026-09-10T09:00:00+09:00こんにちは。速水拓真です。第1回https://zenn.dev/takumahayami/articles/eigyou-ai-time-consumedでは、営業の勤務時間のうち顧客と対話している時間は8%しかない、という数字の話を書きました。第2回https://zenn.dev/takumahayami/articles/eigyou-ai-survey-card-3minでは、商談前の企https://takuma.yuenreach.com/blog/note-n26c7bec5ae7f.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/note-n26c7bec5ae7f.html2026-09-10T09:00:00+09:00こんにちは。速水拓真です。第6回でリスト作りの仕組みの話を書きました。今回は、仕組みが作った商談に実際に出る側の話です。テーマは「前夜の15分」。商談の前夜、AIを相手に予行演習をする、という話を書きます。第3作『商談をAIに鍛えさせろ』の中身から、道具を1つ書き下ろします。ある営業部長の言葉2023年の初め、私が営業改革の伴走をしていた産業機械メーカーで、営業部長がこう漏らしたことがあります。「https://takuma.yuenreach.com/blog/zenn-eigyou-ai-survey-card-3min.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/zenn-eigyou-ai-survey-card-3min.html2026-09-08T09:00:00+09:00こんにちは。速水拓真です。前回の記事では、営業の勤務時間のうち顧客と対話している時間が8%しかない、という数字の話を書きました（連載第1回https://zenn.dev/takumahayami/articles/eigyou-ai-time-consumed）。この連載では、その「対話しない時間」をAIに任せる具体的なやり方を、営業の言葉で書いていきます。今回は最初の実践編として、商談前の企業https://takuma.yuenreach.com/blog/note-n59d196eeaba8.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/note-n59d196eeaba8.html2026-09-08T09:00:00+09:00こんにちは。速水拓真です。第5回で商談前メモの話、今回はその前段階——リスト作りの話です。第2作『見込み客をAIに探させろ』の中身から、道具を1つ書き下ろします。リスト作りを「暇なときにやる」と潰れる新規開拓のリスト作りを、いつやっていますか。多くの営業は、商談が入っていない隙間時間にやっています。月曜の朝、または金曜の夕方。ところがその時間は、来週は必ずしも空いているとは限らない。商談が増えた月https://takuma.yuenreach.com/blog/hatena-10.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/hatena-10.html2026-09-08T09:00:00+09:00第9回（リストの精査と順番を点数で決めるhttps://takumahayami.hatenablog.com/entry/2026/09/15/100900）で、集めたリストを点数で並べ、Bランクを「来月以降の在庫」と書きました。今回は、その「在庫」という言葉を正面から扱います。第3回（見込み客リストの収集https://takumahayami.hatenablog.com/entry/202https://takuma.yuenreach.com/blog/hatena-09.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/hatena-09.html2026-09-08T09:00:00+09:00第8回（私の自動化ログhttps://takumahayami.hatenablog.com/entry/2026/09/14/101256）で4領域の道具が揃い、第8回末尾で予告したとおり、今回からこの連載はもう一段深いところに入ります。題材は第3回（見込み客リストの収集https://takumahayami.hatenablog.com/entry/2026/09/09/100719）の続きhttps://takuma.yuenreach.com/blog/hatena-08.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/hatena-08.html2026-09-08T09:00:00+09:00第7回（コピペで使える3層プロンプトhttps://takumahayami.hatenablog.com/entry/2026/09/13/100712）で、提案書の初稿をAIに書かせる3層構造の指示文を全文紹介し、4領域の道具が出揃いました。第7回末尾で予告したとおり、今回はその締めくくりです。道具を実際の業務で回したとき、何が変わって、何が変わらなかったか。実録のログとして書きます。ログの取https://takuma.yuenreach.com/blog/hatena-07.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/hatena-07.html2026-09-08T09:00:00+09:00前回（フォローアップ—「続かない」を仕組みで潰すhttps://takumahayami.hatenablog.com/entry/2026/09/12/100613）で、書籍4領域の型が揃いました。第5回（提案書を「書く」から「直す」へhttps://takumahayami.hatenablog.com/entry/2026/09/11/100435）では、AIに書かせた初稿を「直す」4か所のhttps://takuma.yuenreach.com/blog/hatena-06.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/hatena-06.html2026-09-08T09:00:00+09:00前回（提案書を「書く」から「直す」へ—AI初稿活用の型https://takumahayami.hatenablog.com/entry/2026/09/11/100435）までで、見込み客リストの収集https://takumahayami.hatenablog.com/entry/2026/09/09/100719から企業調査https://takumahayami.hatenablog.cohttps://takuma.yuenreach.com/blog/hatena-05.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/hatena-05.html2026-09-08T09:00:00+09:00前回（企業調査—1社30分を3分にするhttps://takumahayami.hatenablog.com/entry/2026/09/10/100401）では、商談前調査を3分で終わらせる指示文と調査メモの型を紹介しました。調査で集めたメモと商談で聞いた話は、次に「提案書」という形に変わります。そしてこの提案書づくりで、多くの営業は夜を消します。私も現場時代は、提案書が溜まっている週は毎晩23https://takuma.yuenreach.com/blog/hatena-04.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/hatena-04.html2026-09-08T09:00:00+09:00前回（見込み客リストの収集https://takumahayami.hatenablog.com/entry/2026/09/09/100719）では、リスト作りの丸1日を2時間に圧縮する手順を紹介しました。リストができたら、次に待っているのが「この会社、どこまで調べてから会いに行くか」という問題です。この判断をサボると商談で痛い目に遭い、詰め込むと夜が消える。多くの営業は、この2つの間で揺れ続けhttps://takuma.yuenreach.com/blog/hatena-03.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/hatena-03.html2026-09-08T09:00:00+09:00前回（どの業務から手を付けるかhttps://takumahayami.hatenablog.com/entry/2026/09/09/093424）は、1週間の業務ログから順番表を作る方法を説明しました。多くの人の順番表で1位になるのが、見込み客リストの作成です。手作業で50社ぶんのリストを作ると、検索、Excelへの入力、社内データとの突き合わせで丸1日、8〜10時間。毎月1〜2回発生する業務https://takuma.yuenreach.com/blog/hatena-02.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/hatena-02.html2026-09-08T09:00:00+09:00前回（営業の時間は「準備」に食われているhttps://takumahayami.hatenablog.com/entry/2026/09/08/204911）では、法人営業の勤務時間の4割近くが、顧客と対話しない「準備」に消えている話をしました。では、今日からいきなりAIを使い始めるのか——というと、そうではありません。前回の末尾で「次回は、このログを自分の手で出すところから始める」と書きましたhttps://takuma.yuenreach.com/blog/qiita-20260907.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/qiita-20260907.html2026-09-07T09:00:00+09:00営業の「下調べ」は、がんばっても速くならない法人営業の勤務時間のうち、顧客と対話している時間は3割前後——これは海外の調査でも、私がこれまで見てきた100社を超える営業部門の実態ともほぼ一致します。残りの時間の多くは準備業務です。なかでも商談前の企業調査は1社20〜30分。週5〜8件の商談があれば、調査だけで週2〜4時間が消えていきます。決算短信を読み、プレスリリースに目を通し、採用ページを確認すhttps://takuma.yuenreach.com/blog/note-nf1d941e1db9e.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/note-nf1d941e1db9e.html2026-09-05T09:00:00+09:00こんにちは、速水拓真です。9/3に第1作『営業の仕事をAIに任せろ』を出しましたが、その2日後に続編を出せる状態にありました。今日はその第2作『見込み客をAIに探させろ』の話をします。Kindle（¥1,650、KindleUnlimitedにも対応）:https://www.amazon.co.jp/dp/B0HHTH38KY書籍の詳細と読者特典はこちら:https://takuma.yuenrhttps://takuma.yuenreach.com/blog/note-na5b462b4ec91.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/note-na5b462b4ec91.html2026-09-05T09:00:00+09:00こんにちは。速水拓真です。前回、AIの調査で商談先と別会社の情報を混ぜて失敗した話を書きました。失敗から、AIへの指示に3つの決まりを足した、と書くところで終わっています。今日は、その決まりを組み込んだ道具の中身の話です。商談前の企業調査というと、正直な人ほど「全部確認したい」と考えます。決算、リリース、採用、役員、評判。積もり積もって1社に30分。でも、この「全部」は最初から不可能です。確認したhttps://takuma.yuenreach.com/blog/note-n88e06cae0360.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/note-n88e06cae0360.html2026-09-05T09:00:00+09:00こんにちは。速水拓真です。前回、「成功より先に失敗のほうが情報になるので、失敗から書いていく」と書きました。宣言どおり、最初の失敗から書きます。AI導入支援を始めて3年ほど経った頃の話です。生成AIが営業の現場で使えるようになりかけた時期で、私は毎日、営業担当者の隣に座って「この仕事、AIに任せられないか」を確かめていました。ある日、法人営業歴20年のAさんから、こう言われました。「速水さん、次のhttps://takuma.yuenreach.com/blog/note-n17c3a86ab9ed.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/note-n17c3a86ab9ed.html2026-09-05T09:00:00+09:00こんにちは。速水拓真です。前回、次回は「いままで書いてきた記録の元になっている本の話」をする、と書きました。今日がその回です。第1回で「いずれ別の機会に書きます」と予告していた回でもあります。第1回に、このnoteには手順書の切れ端には収まらない、温度のある記録を置くと書きました。実践的な「どうやるか」の手順書のほうは、すでに本にまとめてあります。今日は、その本の話です。本について9月3日に、本をhttps://takuma.yuenreach.com/blog/note-n0a6c22184481.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/note-n0a6c22184481.html2026-09-05T09:00:00+09:00こんにちは。速水拓真です。私は15年間、法人営業をやってきました。その後ここ5年ほどは、営業の現場にAIを導入する手伝いをしています。「導入支援」と肩書きのように書きましたが、実際にやっていることは、営業担当者の隣に座って、この作業はAIに任せられるか、一つずつ確かめていく仕事です。100社を超える営業部門を見てきました、と書くと大げさに聞こえるかもしれません。パンフレットを眺めたという意味ではあhttps://takuma.yuenreach.com/blog/zenn-eigyou-ai-time-consumed.htmlhttps://takuma.yuenreach.com/blog/zenn-eigyou-ai-time-consumed.html2026-09-04T09:00:00+09:00朝9時、出社してまず受信トレイを開くと、返信待ちの案件が3件あります。返事を書き終えると9時半。今日は14時から新規の提案商談が入っています。相手は年商300億円の中堅食品メーカー。必要なのは、直近の決算と業界ニュースの確認、競合3社の導入事例の整理、そして提案書の仕上げです。どれも、始める前から分量が読めてしまう作業です。9時半から企業調査に取りかかります。ニュース検索、決算短信のPDF、代表者