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satochan

営業・採用の業務改善 / AI活用

現場の課題を整理し、 AIと仕組みで改善する。

SES営業約16年・採用約10年の現場経験をもとに、業務フローと判断基準を整理し、AI活用や小規模な業務ツールとして具体化しています。

業務改善の事例を見る経歴を見る
  • 営業・商談接点 1,500+
  • AI活用ミニ講座 登壇
  • Web・業務ツール 実運用

営業・採用の現場経験を、業務の詰まり・例外・判断基準を理解する土台にしています。

SES営業
16年
顧客需要・提案・接点・フォローの流れを理解する土台
採用
10年
候補者・求人・評価・選考進捗の流れを理解する土台
営業・商談接点
1,500+※3
企業・技術者との接点の累計。現場経験の厚みを示す活動量
  • ※3 長期間保存している営業・打ち合わせ記録をもとにした概算です。

Business Impact

営業活動だけでなく、
立ち上げと仕組み化まで。

新規開拓の立ち上げから、打ち合わせ創出、若手教育、KPI管理まで、営業が継続して動く状態をつくってきました。

営業立ち上げ
0→1
営業基盤がない状態から、BPネットワークと提案導線を構築
打ち合わせ創出
月50〜60社規模
新規商談・情報収集を継続的に創出
営業運用の仕組み化
若手教育 / KPI管理
教育・進捗管理まで横断して担当

// Selected Works

営業・採用の課題を、運用と試作で具体化。

交流会の実運用、採用・営業の業務設計DemoやPrototypeを紹介します。対象業務と設計の判断、現在確認できている状態を、公開状況とともに記載しています。

  • SES営業交流会 申込サイトのトップページ。開催中の回の申込ボタンと、現在・前回の開催情報が並んでいる。
    01 · Featured Work

    Web Application / Event Operations

    Live / Production

    SES営業交流会 申込サイト

    自分が運営しているSES営業交流会の、申込から当日運用までを支えるWebサイト。イベント告知ページではなく、定員管理・受付メール・キャンセル・残席復元まで、運営に必要な仕組みを実装しています。

    • 申込フォームと定員管理
    • 受付メールとキャンセル後の残席復元
    課題
    申込受付・定員管理・受付連絡・キャンセル対応が別々に残ると、告知サイトだけでは運営を支えられない。
    判断・設計
    申込から当日運用を一つの流れとして設計。運営者が普段確認・修正できる表計算にデータを置いた。
    現在確認できている状態
    申込受付、定員管理、受付連絡、キャンセル後の残席復元を一つの運用で進められ、開催ごとに使用・改善できる状態。
    • Next.js
    • TypeScript
    • Tailwind CSS
    • GAS Web App
    • Google Spreadsheet
    • Vercel
    サイトを見る（SES営業交流会 申込サイト・別タブで開く）Case Study を見る（SES営業交流会 申込サイト）
  • 候補者・選考ファネル・要対応を可視化したRecruitment Insightのダッシュボード

    Recruiting Operations

    Demo / Recruiting Operations

    Recruitment Insight

    候補者・求人・企業・選考情報を横断し、採用ファネル、停滞、離脱理由、次回アクションを可視化する採用業務デモ。

    課題
    候補者・求人・選考情報が分散すると、停滞と次の対応が見えにくい。
    判断・設計
    人数だけでは停滞の背景が見えないため、候補者・求人・企業・選考を横断して確認する構造を選んだ。
    現在確認できている状態
    採用情報を横断して確認できる公開Demoとして、改善案を画面で議論・検討できる状態にした。
    Live Demo（Recruitment Insight・別タブで開く）
  • MatchPilotの今月KPI画面。人材紹介数・案件提案数・打ち合わせ数の実績と達成率が並んでいる。

    Sales Operations / CRM

    Prototype / In Development

    MatchPilot

    SES営業における企業・担当者との接点、打ち合わせ、関係値、次回アクションを整理・可視化する営業支援プロトタイプ。属人的な記憶に依存しない業務設計を検討するための試作です。

    課題
    営業状況が感覚や記憶に依存し、停滞理由が見えにくい。
    判断・設計
    KPIだけでは次の行動が決まらないため、接点・関係値・NG理由・次回アクションも合わせて見る設計を試作。
    現在確認できている状態
    KPI・接点・次回アクションを、一つの画面で確認できる試作を作成。実際の営業判断への効果は今後検証する。
    • JavaScript
    • HTML
    • CSS
    • CSV
  • AI活用ミニ講座「明日から仕事で使える 生成AI活用入門」のスライド表紙。2026.08.18 実施。

    AI Enablement / Training

    Speaking

    AI活用ミニ講座

    2026年8月18日に、生成AI初心者向けの約30分のミニ講座を実施。翌日から業務で試せる入門内容に絞って構成しました。

    • 生成AI活用
    • 業務適用の設計
    • 登壇・教育

  • Knowledge Management / AI Workflow

    Personal Knowledge System

    Obsidian × AI ナレッジ活用

    2019年からの営業・打ち合わせ記録をObsidianへ集約し、AIで横断分析できる形にした個人運用の仕組み。記録の原文は非公開です。

    • 過去記録の検索・比較・傾向分析
    • AIからは読み取り専用で分析する運用
    • Obsidian
    • 生成AI
    • ナレッジ設計
    Case Study を見る（Obsidian × AI ナレッジ活用）
  • 領収証生成ツールの入力画面。左側にイベント情報と発行会社情報の入力欄、右側に領収証のプレビューが表示されている。

    Business Tool / Automation

    Live

    領収証生成ツール

    交流会の領収証発行業務を、必要な範囲で小さく形にして実装・公開したWebツール。

    • 入力内容からPDFの領収証を生成
    • Next.js
    • TypeScript
    • React PDF

// More Projects

代表的な制作物以外にも、営業・採用・業務運用の課題をもとに、小さなツールを設計・試作しています。

  • MatchFollow

    Follow-up Operations

    勤怠・契約更新・請求・フォロー状況を一元化するSES業務管理プロトタイプ。

    Prototype

  • MeetRoute

    Meeting Operations

    候補日時と移動条件を確認・承認する日程調整プロトタイプ。

    Prototype

※ 一部の実績はスクリーンショット・公開URLを順次追加します。掲載内容は公開可能な範囲に限定しています。

Case Study

何を課題と捉え、どう設計し、実際にどう使われているか。

実運用・Demo・Prototypeを区別し、設計の判断と確認できている状態、検証の限界を紹介します。

01Web Application / Event OperationsLive / Production

SES営業交流会 申込サイト

自分が主催するSES営業交流会で、申込受付から当日運用までを実際に動かしているサイトです。

課題

イベント運営では、申込受付・定員管理・受付連絡・キャンセル対応・残席管理・イベントごとの情報公開といった業務が同時に発生する。

告知用のLPを作るだけでは、これらの運営業務は手元に残ったままになる。実際の運営まで含めて支える仕組みが必要だった。

判断

Webサイト単体で考えず、申込から当日運用までを一つの業務フローとして設計した。

参加者が触れる画面はNext.jsで作り、申込データの保管と受付メールの送信はGASとGoogle Spreadsheetに任せる構成にした。運営側が普段から使えるツールの上にデータを置くことを優先している。

実装

  • イベント別ページ
  • 申込フォーム
  • 定員管理
  • 受付メール送信
  • キャンセル受付
  • キャンセル時の残席復元
  • プライバシーポリシーページ
  • SEO改善

現在確認できている変化

申込受付、定員管理、受付連絡、キャンセル後の残席復元を一つの運用にまとめ、現在も実際のSES営業交流会で開催ごとに使用・改善しています。

02Recruiting OperationsDemo / Recruiting Operations

Recruitment Insight

候補者・求人・企業・選考を横断して確認する業務設計を、公開Demoとして検討できる形にしています。

課題

採用情報が分散すると、選考がどこで、なぜ止まり、次に誰が動くべきかを追いにくい。

判断

人数集計だけでは停滞の背景が見えないため、候補者・求人・企業・選考ファネルをつなぎ、離脱理由と次回アクションを横断して確認する構造を選んだ。

実装

  • 採用ダッシュボード・KPI
  • 選考ファネル
  • 要対応・停滞の可視化
  • 離脱理由
  • 候補者・求人・企業の横断整理
  • 次回アクション

現在確認できている変化

採用業務の改善案を、実際の画面を見ながら検討できる状態にした。

03Sales Operations / CRMPrototype / In Development

MatchPilot

SES営業の管理項目を、触って検討できるPrototypeとして具体化した事例です。

課題

営業状況が記憶・個人メモ・接点履歴に分散すると、フォロー対象や停滞理由を継続して追いにくい。

判断

KPIだけでは次の行動が決まらないため、企業との接点・関係値・NG理由・次回アクションを一緒に確認する設計を試作した。

実装

  • KPIダッシュボード
  • 企業との接点
  • 関係値
  • NG理由
  • 次回アクション

現在確認できている変化

KPI・接点・次回アクションを、一つの画面で確認する営業管理の仮説を試作した。

04Knowledge Management / AI WorkflowPersonal Knowledge System

Obsidian × AI ナレッジ活用

2019年から蓄積している営業・打ち合わせ記録を、あとから使えるナレッジへ変えるための個人運用です。

記録が再利用されるまでの流れ

  1. 紙のノート

    商談・打ち合わせの手書き記録

  2. PC上のテキスト記録

    検索できる形へ書き起こし

  3. Obsidianへ集約

    一か所にまとめ、つながりを持たせる

  4. AIによる横断分析

    読み取り専用で全体を俯瞰する

  5. 過去との比較

    前回までの経緯と照らし合わせる

  6. 次回アクション

    次に何を話すかを決める

  7. ナレッジ再利用

    次の商談・別の相手にも活きる

Problem

営業記録は、蓄積しても後から検索・比較・活用できなければ、記録しただけで終わる。

紙のノートやばらばらのテキストのままでは、過去の打ち合わせで何を話したかを、必要なタイミングで引き出せない。

Approach

長期間の営業記録をObsidianへ集約し、AIから横断的に読める形に整理した。

AIには読み取り専用で分析させ、判断と記録そのものは自分が持つ運用にしている。記録の原文は公開しない。

Solution

  • 過去記録の検索
  • 過去の打ち合わせとの比較
  • 傾向の分析
  • 商談前後の振り返り
  • 次回アクションの設計

Impact

過去の記録が「保管しているだけのデータ」から「意思決定に使えるナレッジ」へ変わりました。

記録することではなく、記録した情報を再利用できる状態にしておくことに価値がある、という前提で運用しています。

What I Do

業務を整理し、小さく試して改善する。

現場理解を土台に、業務フローと判断基準を設計します。課題に合う手段を選び、必要な試作と検証につなげます。

  • 01Workflow Design

    業務整理

    営業・採用の現場経験をもとに、業務の流れと関係者、詰まりや例外を把握し、課題と判断基準を整理します。

    • 業務フローと課題の把握
    • 判断基準・例外の言語化
  • 02AI Enablement

    AI活用設計

    情報整理や比較をAIが支援する工程と、人が判断・確認する工程を切り分けます。既存ツールや運用改善で対応できる場合は、そちらを優先します。

    • AIと既存手段の適用検討
    • 人が判断・確認する工程の設計
  • 03Process & Prototyping

    仕組み化・試作

    改善案を、必要に応じて小さな業務ツールとして試作します。要件整理、AIを使った実装、テストを通じて、具体的に検討できる形にします。

    • 必要な機能と要件の整理
    • 小規模な試作とテスト
  • 04Verification & Improvement

    検証・改善

    実際の利用で課題や効果を確かめ、確認できたことと未検証のことを分けて改善します。手順や学びは、他者が使える形へ整理して共有します。

    • 利用・確認結果をもとに改善
    • 手順・ナレッジの整理と共有

// Philosophy

広げるのはAI、決めるのは自分。

AIは、情報を広げ、整理し、比較するために使います。判断と責任は人が持ち、実務で改善します。

// AI Workflow

AIを使うこと自体は、目的にしない。

業務改善の中で、情報整理・比較・下書き・傾向整理・試作支援にAIを使います。課題設定、判断、確認、合意形成と最終責任は人が担い、工程ごとに役割を切り分けています。

  1. 01

    Research

    AI assist

    情報収集・現状把握

    前提を揃えるために調べる。ここを短くして、判断に使う時間を残す。

  2. 02

    Think

    Human decision

    課題整理・仮説・質問設計

    論点を出し切り、考えの抜けを潰す。広げるのはAI、決めるのは自分。

  3. 03

    Build

    AI assist

    資料・仕組み・ツールへ形にする

    たたき台を早く出して、検討そのものの回数を増やす。

  4. 04

    Verify

    Human decision

    事実確認・テスト・レビュー

    出てきたものを点検する。事実か、整合しているか、抜けはないか。

  5. 05

    Operate

    Human decision

    実際の業務で使う

    作って終わりにせず、運用に乗せる。使って初めて不便が分かる。

  6. 06

    Improve

    Human decision

    記録と結果を振り返り改善する

    分かったことを仕組み側へ戻す。次から同じ手間をかけない。

// Business Skills

実務の判断基準と手順を、再利用できる形へ。

SES営業・採用の実務で培った判断基準や手順を、AIでも人でも再利用できる形に整理しています。業務Skillとして、繰り返す業務の進め方を残しています。

Skill Examples

  • BP営業
  • 採用スクリーニング
  • KPI分析

特定のAIサービスではなく、業務プロセスと判断基準を再利用できる形で残すことを重視しています。

  • Sales
  • Recruiting
  • Matching
  • KPI Analysis
  • Knowledge
Business Skills
40
Categories
10

About

現場で数字を持ってきた人間が、そのまま仕組みをつくっています。

営業・採用の現場判断を起点に、AI活用と業務改善へ取り組んでいます。

個人の営業活動だけでなく、営業マネジメント、KPI設計、採用フローの整理へ役割を広げ、「案件を決めること」から「決まる状態をつくること」へ取り組み方が変わりました。

現在は、その経験を業務整理・AI活用・仕組み化へ広げています。業務フローと判断基準を整理し、必要に応じて小規模な業務ツールを試作・検証しています。

Career

  • 16年

    SES営業

    提案・商談・BP開拓・営業マネジメント

  • 10年

    採用

    母集団形成・面談・入社後フォロー

  • 現在

    AI活用 / 業務改善 / 開発

    課題整理から仕組み化、Web・業務ツールの実装まで

Speaking / Writing

使えるだけでなく、
人に伝えられること。

実務で培った知識を、聞いた人が翌日から使える形へ整理して共有しています。

  • 2025.01.16実施済み

    SES Sales Training

    SES営業勉強会

    社外向け / SES営業経験 約1年

    • 新規開拓・営業フロー
    • 案件・人材マッチング
  • 2026.08.18実施済み

    Generative AI Training

    明日から仕事で使える生成AI活用入門

    生成AI初心者向けミニ講座

    • 商談メモの整理
    • 営業業務へのAI活用
  • 2026.09.15実施済み

    Generative AI Q&A

    AI活用質問会

    第2回 / 参加者からの事前質問に回答

    • 生成AI・業務活用の質問対応
    • Geminiを使ったSESマッチング実演

Consultation

こんな課題から、
ご相談いただけます。

課題がまだ整理できていない段階でも構いません。現状を伺いながら、どこから手を付けるかを整理します。

  1. 01

    AIを業務に使いたいが、どこから始めればよいか分からない。

  2. 02

    営業情報や次のアクションが、担当者の記憶に依存している。

  3. 03

    採用フローや評価基準が、担当者ごとにばらついている。

  4. 04

    手作業では限界だが、大規模開発までは必要ない。

相談内容を見る

// Use Case

こんな業務から、改善できます。

ツールありきではなく、手間や属人化が起きている業務から整理します。

  • 01

    営業・SES

    BP企業との接点と次のアクションを管理する

  • 02

    採用・人事

    面談記録と選考・NG理由を整理する

  • 03

    AI・ナレッジ活用

    業務手順や判断基準をSkillとして整理する

  • 04

    業務運用・小規模ツール

    申込受付や日程調整を管理する

// Technology

使う技術は、目的に対して必要な分だけ。

スキルレベルを並べるのではなく、実際に手を動かして使っているものを記載しています。

AI業務のどの工程で使うかを決めたうえで使い分けています
  • ChatGPT / GPTs
  • Claude Code / Skills
  • Gemini / Gem
Development課題に応じて必要な範囲で実装します
  • Next.js
  • TypeScript
  • JavaScript
  • Python
  • GAS
Data / Operationsデータの置き場と、日々の運用まわり
  • Google Sheets
  • Supabase
  • Obsidian
Platform / Workflow管理と公開
  • GitHub
  • Vercel

// Contact

仕事やAI活用について、
お気軽にご相談ください。

採用、営業・業務改善、AI活用、Web・業務ツール制作についてのご相談を受け付けています。課題がまだ整理できていない段階でも構いません。

ご相談いただける内容

  • 生成AIの業務活用・社内導入のご相談
  • 営業・採用まわりの業務改善
  • Webサイト・業務ツールの開発
  • AI活用に関する講座・勉強会の登壇

進め方

現状のヒアリングから始めます。いきなりツールを作る前に、どこに手間がかかっているのか、AIに任せる工程と人が判断する工程をどう分けるのかを整理するところからご一緒します。

Works / Code

お問い合わせ

内容を確認のうえ、返信可能なものについてご連絡します。

送信いただいた情報は、お問い合わせへの対応のためにのみ利用します。