プレイブックの使い方
PURPOSE
質問集ではなく、判断の道具として使う
課題感が強いことと、本開発を提案できることは同じではありません。価値・業務・解決・実現性・実行条件・意思決定の現在地を分け、情報源・主張の種類・確認状態を確かめて、次の商談で何を明らかにするかを決めます。
WORKFLOW
資料受領から提案選択までの流れ
- 01情報を分ける
発言・記述ごとに、情報源、主張の種類、確認状態を記録する。
- 02案件の現在地を読む
領域ごとの状態と不足している判断を整理する。
- 03必要な診断を選ぶ
業務原因が曖昧ならボトルネック、AI案があるならAI・データ実現性を確認する。
- 04相手に合わせる
顧客準備度、ポジション、判断スタイルから聞き方と見せ方を変える。
- 05商談を設計する
目的、優先質問、扱わない・決めないこと、参加者、資料、終了条件を一枚にする。
- 06提案タイプを選ぶ
商談で確認できた範囲に合わせ、次に約束できる成果を決める。
CORE PRINCIPLES
変えない基本原則
共通レベルに揃えない課題・要求・予算・顧客理解は、それぞれ固有の状態で表します。
領域の状態と情報の確認状態を分ける「要求が具体的」と「その要求が根拠確認済み」は別の情報です。
案件フェーズは導出する平均点ではなく、中核となる未判断事項から提案可能範囲を決めます。
顧客理解は人ごとに見る担当者、現場、決裁者では理解と判断可能範囲が異なります。
仮説を正式要件へ昇格させない具体的な解決案ほど、誰の案で、何を根拠に、誰が合意したかを確かめます。
KNOWLEDGE MAP
判断したいことからページを選ぶ
領域ごとの現在地と、次に必要な判断を整理する。
→EVIDENCE情報源・根拠管理事実、要約、仮説、要件を混ぜずに記録する。
→CLIENT顧客準備度相手が判断できる説明粒度と合意方法を選ぶ。
→PEOPLEステークホルダー戦略役割と人物特性からラポール形成を設計する。
→DIAGNOSTIC業務ボトルネック診断長い時間を、作業・待ち・判断・手戻りへ分解する。
→AI READINESSAI・データ実現性AIを評価できるタスク・データ・運用条件かを確かめる。
→MEETING DESIGN商談設計ブリーフ判断結果を、目的・質問・終了条件・次回条件へ変換する。
→PLAYBOOK条件別対応案件条件から優先質問と対応方針を選ぶ。
→ROUTING提案の選び方未判断の大きさから提案タイプを決める。
→CASE STUDYAI見積相談実案件で、情報分類から診断提案までの判断差を追う。
→AGENT INTERFACEAgent Interface v1固定手順・語彙・JSON Schema・正解例から、案件分析を再現可能にする。
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