芹田武瑠@㍿YOKU

プライム上場企業(セールス)→㍿YOKU | 代々木🌲 | 協業可能なパートナー企業様ぜひDMお待ちしております✉️ | 競馬 / 蕎麦/スマブラ/山登り/自転車

[TypeSafe AI @typesafeai]

Jev is now available to everyone. No waitlist.
Start using it here: https://t.co/5MfN4rIif5

[堀 凌也/人材紹介/IT・機械電気転職エージェント/HR業界 @hori_AIdea]

【月の売上が1年で3倍？！】

とんでもないスピードで成長しているFLUXさんについて深堀してみました↓ https://t.co/bVd84KFUot

[酒井まん@新規事業 @sakaiman100]

目標を未達で帰宅する文化だった
↓
パーソナル出身の人事の女性が救世主
↓
ゾス系の社員を採用して新しいチームを組成
従来のチームに混ざると今の文化に毒される？

新チームが目標達成してぶち上げることで従来のチームも盛り上がる

ゾス系の人と考えるのが上手な人の割合を考えつつ採用を強化

[Kobayashi Takuma@人材紹介のPro @koba_taku_sales]

人材紹介会社様必見！！！

「ROXX：推薦率5倍 / AIロープレで内定率1.2倍 / PORT：1人あたり売上46%増 / CDC：CA1人あたり成約5.1→6.0件」

上場HR企業のIRを読んで、
「何をしてCAの生産性を上げたのか」
だけまとめてみた。

一覧はこんな感じです！
やっぱりAI活用が鍵に感じます。
面談増加＝CPAの低下と成約率を上げるのか
どちらのレバーにも効いてそうです。

・ROXX：
AI架電を導入
→ 過去登録者からの面談数 約1.8倍

・ROXX：
AI求人推薦を導入
→ 新人CAの面談→推薦率 約5倍

・ROXX：
AIロープレを導入
→ 面談→内定率 約1.2倍
→ 6ヶ月の内定獲得金額 約1.3倍

・PORT：
AI活用＋成約単価改善
→ 成約支援人材1人あたり売上
1,676万円→2,447万円約46%増

・キャリアデザインセンター：
求人と求職者の
マッチング精度を改善
→ CA1人あたり成約件数
5.1件→5.8件→6.0件

・ジェイック：
Salesforceデータ×AIで
学生と求人のマッチングを自動化
→ マッチング業務を効率化

・JAC：
高年収領域への集中
＋BPR
＋コンサルタント教育
→ 成約件数だけでなく
成約単価まで含めて生産性改善

こうやって並べると、
生産性が高い会社ほど
「面談数を増やす」

だけで改善していない。
面談前
↓
面談
↓
求人提案
↓
推薦
↓
面接
↓
内定
↓
承諾
それぞれに
改善施策を入れている。
特にROXXは分かりやすい。

過去登録者への架電は、

人が全部電話する
ではなく、
AIが架電
↓
通電した人だけ人に転送
に変えた。

結果、
過去登録者からの
面談実施数が約1.8倍。
求人提案も、「CAの経験と感覚」
だけではなく、過去の選考データ×求職者情報から
AIが求人を推薦。

新人CAの
面談→推薦率は約5倍。

さらに教育も、
先輩CAとのロープレ
だけではなく、

AIロープレを導入。

従来、
1日4〜5回だった練習が、

1日8〜10回。

短いパートなら最大15回。
研修期間中、
1人平均70回練習。

結果、
面談→内定率 約1.2倍。

6ヶ月間の
内定獲得金額も約1.3倍。

ここから分かるのは、
人材紹介の生産性改善は、
「優秀なCAを採用する」
だけではないということ。

兎にも角にも、面談総数の増加と面談あたりの成約率の改善にAIをどれだけ盛り込めるかでサービスの利益率は大幅に改善できる時代にある。

まとめるとこんな感じかなと、、、
①面談数を増やす
→ AI架電

②推薦率を上げる
→ AI求人推薦

③内定率を上げる
→ AIロープレ

④成約率を上げる
→ マッチング精度改善

⑤売上を上げる
→ 成約単価を上げる

出典：ROXX公式リリース / PORT 2026年3月期決算説明資料 / キャリアデザインセンター2026年9月期2Q決算説明資料 / JAC Recruitment統合報告書 / サークレイス「ジェイック導入事例」

[minicoohei.eth @minicoohei]

https://t.co/FAnw6gjsoA

[ハム速 @hamusoku]

コキンメフクロウの赤ちゃんかわいい

手で視界を遮ると覗いてくれるらしいｗ

[加藤 けんじ | 『インサイトマネジメント』著者 @kenjikatooo]

またカミナシから神スライドが出てるな〜〜〜〜〜

この圧倒的に「事業に効く顧客理解の仕組みと姿勢」は、全プロダクトチームまねしたいやつ

めちゃくちゃ勉強になります、最高

https://t.co/fKAQk5rjGA

[猪瀬 竜馬 | amptalk CEO | 『AGENT SALES』8/28発売 @ryomainose]

ある営業担当が$300K（約4,500万円）の案件を失うのを目の当たりにした

ヒアリングは完璧だった

チャンピオンもしっかり押さえていた

ビジネスケースも申し分なかった

そしてデモの番が来た

すべてが崩壊した

何が起きたか

彼はプロダクトチームが作ったデモをそのまま使った

機能を順番に

クリックを一つずつ

20分後、バイヤーはメールをチェックし始めた

30分後、「社内で検討します」と言われた。
2週間後、案件は死んだ

プロダクトチームのデモは、営業では絶対に機能しない

彼らに悪気はない

でも、すべての機能を見せたがりすぎる

買い手は機能になんか興味がない

興味があるのは「自分の課題」だ

Gong時代、こんなルールがあった

プロダクトチームのデモを、ライブの商談で使うな

絶対に。

なぜか？

プロダクトチームは「認知」を最適化する

営業チームは「価値」を最適化しなければならない

この差は大きい

デモを劇的に変える3つのステップを紹介する

【ステップ1】すべての機能に”オーディション”を受けさせろ

何かを見せる前に、自分に問え

「この機能は、顧客が明確に語った課題を解決するか？」

答えがNoなら？

外せ

どれだけクールな機能でも関係ない

エンジニアが6ヶ月かけて作ったものでも関係ない

顧客の課題にマッピングできないなら？
デモに出る資格はない

ルール：正確に解決せよ

顧客の課題を、1対1で解決する

多すぎず。少なすぎず

これができると？

まるで自社専用に作られたプロダクトのように感じる

できないと？

ただの汎用プロダクトツアーに感じる

そして”汎用”では案件は決まらない

【ステップ2】すべての機能を「価値」で挟め

Gongで使っていた構成はこう

＜機能を見せる前＞
課題をフレーミングする（10秒）
現状について質問する
成果をイメージさせる

＜機能を見せる＞

画面の見方を説明する
ワークフローを見せる

＜機能を見せた後＞

価値を刷り込む
顧客事例を語る
質問して相手に話させる

気づいただろうか？

機能を「価値」で包んでいる

価値 → 機能 → 価値

ほとんどのデモはこうなっている：
機能 → 機能 → 機能 →「何か質問ありますか？」

だから失敗する

【ステップ3】機能ではなく「成果」をデモせよ

こう言うのをやめろ：「こちらがレポーティングダッシュボードです。」

こう言え：「先ほど、担当者の立ち上がりに苦労しているとおっしゃいましたよね。ランプタイムを半分にする方法をお見せします。」

違いが分かるだろうか？

一方はプロダクトの話

もう一方は成果の話

バイヤーはプロダクトを買うのではない。
成果を買うのだ

デモを変えると何が起きるか

バイヤーが集中し続ける（すべてが自分に関係あるから）

デモがコンサルティングのように感じられる（プロダクトツアーではなく）

クローズ率が倍になる（機能ではなく価値を売っているから）

これを何百回と見てきた

デモをカスタマイズする営業は？

クォータを圧倒的に達成する

プロダクトチームのデモをそのまま使う営業は？

苦戦する

今日からやるべきこと：
プロダクトチームのデモを使うのをやめろ。
自分のデモを作れ

すべての機能にオーディションを受けさせろ

機能を価値で挟め

能力ではなく、成果をデモしろ

受注率が、必ず応えてくれる。

[のむ @nom0607]

売上が生まれる「一歩手前」に設定している、様々な業界のKPI 11選

❶Dropbox
追わなかったKPI：広告経由の新規登録数
置いたKPI：1ユーザーあたりの招待送信数

→招待を送った人は定着することに気づき、
ストレージ付与を招待行動に全振り

❷Slack
追わなかったKPI：契約社数
置いたKPI：1チーム内の週次メッセージ数

Slackは10,000通/チーム/週を超えると
解約しない、というラインを発見

→売上じゃなく依存が生まれた瞬間をKPIに設定

❸Spotify
追わなかったKPI：有料会員数
置いたKPI：週1回以上の再生日数

何日使ったかを徹底管理
連続利用が切れる前に
・プレイリスト
・通知
・レコメンド
を差し込む

→課金は後、習慣化が先

❹Duolingo
追わなかったKPI：学習完了率
置いたKPI：連続学習日数（Streak）

完璧に覚えさせるというよりも
今日も1分触ったかだけを見る。

→成果よりもやめなかった日数を重要視

❺Costco
追わなかったKPI：商品粗利
置いたKPI：会員更新率

商品は粗利約10〜15%
売上総利益の多くを年会費収入（営業利益の約7割）

→売場じゃなく会員でいる理由」をKPIに

❻IKEA
追わなかったKPI：購入点数
置いたKPI：来店滞在時間

→長く歩かせる導線、途中で飯、最後に小物で
ファンにさせる仕組みづくり

-------下記引用再掲-------

❼Amazon
KPI：短期利益 → 顧客体験（NPS・配送スピード）
初期のAmazonは利益度外視で
・配送の速さ
・返品のしやすさ
・レビューの充実 を徹底

❽Netflix
KPI：新規契約数 → 視聴継続時間

広告で契約を取るより 「今日は何分観たか」を最重要指標に
視聴時間が伸びると解約率が下がるし、満足度が上がって勝手に契約が増える

❾Airbnb
KPI：掲載数 → 初回予約成功率

ホストを増やすより 「最初の1回が成立したか」を最重視して
・写真の撮り直し
・説明文の添削
・価格の最適化 をCSに徹底させる

❿サイゼリヤ
KPI：客単価 → 回転率＋来店頻度

高い料理を売らないことを徹底して、一回の売上ではなく年間の来店回数を追う

⓫サイゼリヤ
KPI：GMV → 初出品完了率

売上より「最初の1品を出品できたか」
UIを極限まで簡単にして 写真撮る→説明自動→即出品 に振り切って面倒くささを排除

[チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》 @masahirochaen]

FreeeのMCPですが、チャットで請求書作ってて！

と投げるだけで、自動で作ってくれるので本当に便利。

取引先もなければ新規登録もしてくれる。住所も検索して入力も可能。

ブラウザ操作して作るより、MCPで繋いだほうが精度は圧倒的に高い。

最近の仕事の起点は大体Claude Cowork。

[ライブドアニュース @livedoornews]

【期間限定】ピクサー没入型イベント「ピクサーの世界展」日本初上陸へ
https://t.co/fsXlfK0wJO

『トイ・ストーリー』や『モンスターズ・インク』など、24体以上の等身大のキャラクターたちが映画の世界から飛び出し、リアルなセットでゲストを出迎える。3月20日から5月31日まで。

[かぽ @cure378]

意志が弱いからジャンクフードを食べるたくなるのではなく、栄養バランスが偏っていたり疲れていたりすると必然的にジャンクフードを選択したくなる状態になる。

栄養が偏るとまず起きるのは、血糖の揺れや、アミノ酸・脂質・微量栄養素の不足による神経系の不安定さが起こると「早く確実にカロリーが入るもの」「ドーパミンが即座に出るもの」を優先的に探し始めてジャンクフードはその条件をほぼ最短距離で満たす。

チートデイとしてではなく、長期的に濃い味を選び続けていると味覚や報酬系の基準自体が濃い味に最適化され、甘味・塩味・脂の組み合わせによって、健康的な食事は「物足りない」「満たされない」と感じやすくなる。この段階では、ジャンクを選んでいるというより、身体がその方向に引っ張られている状態に近い。

我慢するのではなく、先になるべく睡眠負債を作らないようにする、栄養の土台をできる範囲で戻してみる、具体的にはタンパク質や脂質の質、ミネラルの入力を安定させると、ジャンクへの欲求そのものが頻度が少なくなる。食行動は嗜好や意志の問題ではなく、身体の状態が次の選択を半ば決めている。

食の話に見えて、報酬処理の学習の話にも繋がり「少ない待ち時間で、強い快が来る」という入力を繰り返し学習していると、だんだん“待つ価値”を低く見積もるようになり、食以外の場面でも、時間をかけて積み上がる報酬より、即時に手に入る刺激を優先しやすくなる。より強い刺激、より早い快を求めるように刺激の閾値が上がっていく。何もしない時間、地味な作業、回復に時間がかかる選択が、落ち着くどころか耐えがたいものに感じられやすい。

[michiru_da | LayerX @applism118]

AI-BPO、AIエージェント、SaaS is Dead…?など色んな文脈がありますが、 実際にお客様の業務を代行して感じた、"SaaSを持ちながらAI-BPOをやる意味" について書きました。

7,800行の明細を承認して考える、AI-BPO with SaaS の可能性｜michiru_da | LayerX @applism118 https://t.co/koP5MAIIps

[堀江裕介/クラシル @yusuke_horie]

クラシル社内で事業責任者育成を担当し始めました。その第一回目の研修資料を外部にも公開します。クラシルを経営してきた中で重視してきた心得を纏めました。1万字程度の重厚な内容になってしまいましたが、無料ですので是非読んでみてください。

見出しはこちらです

①ゲームの違いを認識する
②全責任を負う覚悟を持つ
③市場選定に全力を注ぐ
④最強のチームを作る
⑤正しいことを実行し続ける
⑥意思決定の速度と質を高める
⑦数字で語り、数字を見抜く
⑧伝える力を磨く
⑨撤退・損切りを恐れない
⑩時間軸を使い分ける
⑪自分自身をマネジメントする
⑫失敗と向き合う
⑬ステークホルダーを大切にする

[tomoyuki@AIシャイン @sarukun99]

FDE自体はスケールはしないんですよね。

これまでのSaaSは1個のソフトウェアでN人のお客様だったんですが。

FDEは一社一社に人を張り付けるので

FDEによりプロダクトの利用が生まれ、そこがリカーリングするように設計できるかが肝です。

Nappsでは、個別開発したシステムに対して、リカーリングを頂いてるので、FDEでどんどん売上が積み上がります

[miyatti | 生成AIエバンジェリスト / CPO @miyatti]

仮説駆動開発よりストーリー駆動開発のほうがいいかもな。つーかスクラムの話なんだよな結局。仕様駆動だと人間もAIも認知負荷高すぎて死ぬ。その前段階、ユーザーストーリーの塊でドキュメントを小さく群として管理し、それをもとにAIも人間もやっていくほうが柔軟性高くてうまくいく、という。

[柳川慶太 | BASE, Inc. 執行役員 金融事業担当 @gimupop]

生成AIのアウトプットが人間を超えたので、どのように日ごろの仕事に組み込むかを本気で考えました
もはや「仕事を手伝ってもらう」ではないですよねという話を書いています

「AIに働かされる」が正解？ 事業責任者が考える組織図の変化｜柳川慶太 https://t.co/vsTjhFF2og

[えいと @7_eito_7]

n8nで請求書管理を完全自動化しました。
・SlackやGmailに届いた請求書をAIが読み取り
・重複チェック・Drive保存・スプレッドシート記録
・通知までをすべて自動で完結
人間が最終チェックすることも可能です。 これだけで請求書処理の作業時間を月200時間は余裕で削減できます。詳しくはこちら👇

[ぬるったん @データサイエンティストのキャリア発信 @Nurruttan]

メルカリの「AI時代のデータ戦略」という資料。

データ分析をLLMに任せる時に肝になってくるのは「分析示唆」や「ナレッジベース」の管理であるのはすごく感じるところ。

過去の分析結果やナレッジがないとどれだけデータを見ても、いい示唆が生まれることはないから品質は向上しない。

だから、分析に必要な「文脈」や「ナレッジ」を合わせて整備していくことが今後のデータ基盤には求められてくる。

そんで、これを人が全部更新することこそ無理なので、「ナレッジ管理をするエージェント」ってのが必要になってきて、自動でパワーアップする仕組みを構築していく、ってのが今後は結構大事になってくると思っていてLLM時代の目指すところ。

「データ」の指す部分が「文脈」とか「ナレッジ」になってきて、スコープが広がってきているのはすごく大変なところ。

でもこれができるかどうかで企業の競争力は大きく変わってくると思うね。

https://t.co/6E3HFGcmVf

[r.kagaya @ry0_kaga]

「LLM-as-Judgeはプロダクトを救わない、プロセスを直そう」

なんとなくの確認（vibe checks）に頼るのをやめ、科学的手法と評価駆動開発（Eval-Driven Development: EDD）を徹底すべき

基本が抑えられて良い
https://t.co/HaujVVNBrZ