PLUMs FOLLOW-UP — LIVE DEMO
今日は、AIを
実際に育てます。
文字起こし・顧客台帳・契約資料を、その場で投入
完成例の説明ではなく、初回出力から一緒に作る120分 ／ 森 啓允
宿題回答
今日は、AIを
01
私のテーマ
MINDSET
私は、指摘する人ではなく、
解決する人になる。
誰かに「そうなりなさい」と言う話ではありません。私が自分に言い聞かせていることです。
02
PLUMs LIVE DEMO
AI脳
AI BRAIN
AI脳とは、AIに詳しい脳ではない。
目の前の問題を、AIと一緒に
解決まで運ぶ脳である。
知識の差ではなく、向かい方の差。今日はその向かい方を、3つだけ。
03
AI BRAIN
伸びる人
04
伸びる人の、3つの気持ち
まず、入れてみる
勉強してからではなく、今日の業務に入れてみる。質問は、使った人からしか出ない——以前のフォローアップで、私自身が学んだことです。
間違いは、次に足す仕様
AIの欠点を見つけたら勝ち。「使えない」で終わらせない。その違和感が、そのままPLUMs専用ツールの仕様書になる。
教える人が、いちばん伸びる
AIはもともと頭がいい。知らないのは「PLUMsのこと」だけ。地域・商品・お客様層を教えた人から、AIは右腕になる。
証拠はこの会社の中に。音声入力で1日約1時間の短縮、NotebookLMでの自走——AIに詳しかったからではなく、自分の業務に入れてみたから。
04
MINDSET
二つのAI
05
CHAT vs AGENT
今日の地図
06
今日の3事例は、この違いを目で見る構成
| 事例 | チャット型でやると | エージェント型にすると |
|---|---|---|
| ① 商談 × 人材育成 | 1商談ずつ分析して、その場で終わる | 承認した判断がナレッジに残り、新人の採点・練習に使える |
| ② 営業準備リスト | 30人のExcelを読ませて、対話で選ぶ | 240人を1コマンドで一瞬。社長の一言でルールが書き換わる |
| ③ 加入保険一覧 | 4つの資料を、毎回アップロード | フォルダに置くだけ。教えた読み方が辞書に残り、明日も覚えている |
どちらが偉いではなく、順番。違いは言葉ではなく、この後すべて実物で見てもらいます。
06
TODAY'S MAP
実演方法
07
完成品は見せず、この6段階を動かす
1
素材
まず全員で見る
2
投入
森さんがプロンプト
3
初回
その場で出力を見る
4
質問
PLUMsではどう見る？
5
音声
現場の考えを追加
6
再実行
同じ素材で差を見る
AIの最初の答えが良いか悪いかではなく、PLUMsの判断材料が加わると何が変わるかを見る。
07
LIVE DEMO METHOD
SAMPLE I 20〜50 MIN
文字起こし × 人材育成
架空商談を、いまここでChatGPTへ入れます。
08
SAMPLE 01
素材投入
09
まず、文字起こしだけを見せる
FILE 0101_架空商談文字起こし.txt
自動車保険の複数台更改。車両ごとの運転者・用途変化を確認する架空商談
自動車保険の複数台更改。車両ごとの運転者・用途変化を確認する架空商談
1新しいチャットを開く
2文字起こしをアップロード
3中身を全員で確認
この段階では、点数も正解も見せない。
09
SAMPLE 01 — INPUT
初回指示
10
森さんが、初回プロンプトを入れる
COPY & RUN「この文字起こしだけを根拠に」
顧客の変化を全件抽出し、確認済み／未確認、良い点、気になる点、次の3問、暫定評価を作ってください。資料にないことは補わず、不明は未確認としてください。
顧客の変化を全件抽出し、確認済み／未確認、良い点、気になる点、次の3問、暫定評価を作ってください。資料にないことは補わず、不明は未確認としてください。
PROMPT02_初回分析プロンプト.md を、そのままコピー
出力内容は固定しない。当日使うAIの初回を、そのまま材料にする。
10
SAMPLE 01 — FIRST RUN
止まって聞く
いま出たものは、AIだけの初回です。
PLUMsの現場から見ると、良いところ、違うところ、足りないところはどこでしょうか。
PLUMsの現場から見ると、良いところ、違うところ、足りないところはどこでしょうか。
A確認前に言い切っていないか
B次に何を聞くか
C地域・商品で変わるか
11
SAMPLE 01 — ASK THE ROOM
音声と再実行
12
現場の解説を入れ、同じ商談をもう一度
1商談判断を説明できる方に話してもらう
2森さんが音声入力し、判断基準へ整理
3同じ文字起こしを再分析し、初回との差を見る
RUN03_現場の考えを追加するプロンプト.md → 04_再分析プロンプト.md
「AIが賢くなった」ではなく、「PLUMsの判断材料が入って何が変わったか」を見る。
12
SAMPLE 01 — TEACH & RERUN
SAMPLE II 50〜75 MIN
架空顧客台帳 × 営業準備
12件のExcelを入れ、AIが誰を選ぶかをその場で見る。
13
SAMPLE 02
台帳投入
14
普通のExcelを、そのままアップロード
EXCEL01_架空顧客台帳.xlsx
更新日・最終接触・最近の変化・関係性・注意事項を持つ12件
更新日・最終接触・最近の変化・関係性・注意事項を持つ12件
1全12件を読み取る
2今週の上位5件を出す
3選ばなかった理由も出す
手続き完了、苦情対応中、電話を控える記録も、同じ台帳に入っている。
14
SAMPLE 02 — INPUT
初回指示
15
まず、AI自身の優先順位を出させる
COPY & RUN全12件を読み、今週確認する上位5件、選んだ理由、最初の質問、上位に入れなかった理由、足りない台帳項目を出してください。
PROMPT02_初回リスト作成プロンプト.md を、そのままコピー
この時点では、PLUMsの除外条件や優先基準をまだ教えない。
15
SAMPLE 02 — FIRST RUN
止まって聞く
この順番で、本当に担当者は動きやすいでしょうか。
先に外す人、数字だけでは見えない大事な人はいますか。
先に外す人、数字だけでは見えない大事な人はいますか。
A今は営業しない条件
B今確認したい変化
C責任者へ回す条件
16
SAMPLE 02 — ASK THE ROOM
音声と再実行
17
「選ぶ理由」と「選ばない理由」を追加
1現場の選び方・外し方を音声入力
2優先度A・B・保留の基準へ変換
3同じ12件を再作成し、変わった人だけ比較
RUN03_現場の考えを追加するプロンプト.md → 04_再作成プロンプト.md
出力は順位だけでなく、最初の確認質問・不明点・営業を止める条件まで。
17
SAMPLE 02 — TEACH & RERUN
SAMPLE III 75〜100 MIN
4つの契約資料 × 加入保険一覧
バラバラの資料を入れ、一つの確認用一覧にする。
18
SAMPLE 03
資料投入
19
4ファイルを、同じチャットへ入れる
資料A
自動車保険 更新案内
運転者条件は別紙参照
資料B
火災保険 契約内容
水災欄が不鮮明
資料C
傷害保険 継続証
同居家族との記載
資料D担当者対応メモ：免許取得予定・別居未定・河川工事の質問
19
SAMPLE 03 — INPUT
初回指示
20
最初に、資料ごとの全項目を抽出させる
COPY & RUN4つの資料だけを根拠に、資料別の全項目抽出後、加入保険一覧の初回案を作ってください。根拠原文、未確認、不鮮明、別紙不足、次の質問も残してください。
PROMPT02_初回一覧作成プロンプト.md を、そのままコピー
きれいな一覧より、書かれていないことを埋めていないかを見る。
20
SAMPLE 03 — FIRST RUN
止まって聞く
この一覧を、そのまま保存したり、お客様へ見せたりできますか。
PLUMsの内務では、何をどう確認しますか。
PLUMsの内務では、何をどう確認しますか。
A推測と原文を分ける
B別紙・不鮮明を残す
C最終確認者を決める
21
SAMPLE 03 — ASK THE ROOM
音声と再実行
22
内務の確認順序を入れ、同じ4資料でもう一度
1内務担当者の確認方法を音声入力
2根拠・未確認・別紙不足・照合者を基準化
3一覧を再作成し、変わった箇所だけ比較
RUN03_内務の考えを追加するプロンプト.md → 04_再作成プロンプト.md
自動作成とは、人の確認を消すことではない。人が確認しやすい一枚へそろえること。
22
SAMPLE 03 — TEACH & RERUN
100〜112分
23
最後は、内向きの属人化を1つ片づける
判断よくある判断と確認先
手順代表や担当者の音声説明
引継現在地・決定・担当・期限
再発「気をつけて」で終わった事例
保管資料の場所と正本
代替休んだ時に困る業務
顧客情報や保険会社資料を使わない社内資料だけでも、NotebookLMで今日から始められる。
23
INTERNAL NOTEBOOK
結び
NEXT SPECIFICATION
「使えない」で終わらず、
次に足す条件を見つける。
私は、指摘する人ではなく、解決する人になる。
24
PLUMs FOLLOW-UP
宿題回答
PLUMs FOLLOW-UP — DRAFT
「こんなのできる？」に、
全部サンプルで答えます。
商談分析・営業準備リスト・加入保険一覧
完全架空データによる統合プレビュー初稿 ／ 森 啓允
01
今回の核
MINDSET
私は、指摘する人ではなく、
解決する人になる。
AIの欠点は、使えない理由ではなく、次に足す仕様。
02
PLUMs AI活用3事例
育て方
03
AIの初回出力を、完成品にしない
1
素材
音声・台帳・書類
2
全件抽出
事実と候補を並べる
3
初回
根拠・不明点も表示
4
熟練者
なぜそう見るかを解説
5
基準化
自社・地域・商品・例外
6
再実行
別事例で再現を確認
一番優秀な人の頭脳を、全員が使える判断基準へ。
03
PLUMs AI活用3事例
SAMPLE I
商談分析 × 即戦力育成
商談の上手さではなく、熟練者が何を見ているかを残す。
04
SAMPLE 01
初回出力
05
AIは、滑らかな会話を高く評価した
82
AI初回評価
関係構築
18
ニーズ把握
17
提案力
16
分かりやすさ
16
クロージング
15
問題：質問数と会話の滑らかさは見たが、「確認前の断定」を見落としている。
05
SAMPLE 01 — FIRST PREVIEW
頭脳移植
06
一番優秀な人は、ここを見る
確認前に決めない
「条件を変えた方がよい」「今の補償で十分」を、事実確認前に言わない。
変化を具体化する
誰が、どの車を、いつから、どの業務で使うのか。夜間運用も確認する。
地域性を質問へ
豪雨や浸水を恐怖訴求せず、候補地とハザード確認の質問へ変える。
自社・地域・商品・顧客層・例外を、評価基準としてAIへ戻す。
06
SAMPLE 01 — EXPERT REVIEW
再評価
07
点数が下がり、次の行動が具体化した
初回AI — 82点
よい商談です
若手採用、増車、倉庫の3ニーズを拾い、見積もりにつないだ。
→
熟練者反映 — 64点
確認前の断定あり
運転者、使用目的、夜間運用、倉庫計画を確認し、双方の宿題と期限を決める。
良いツールとは、褒めるツールではなく、次に使える質問を返すツール。
07
SAMPLE 01 — BEFORE / AFTER
新人育成
08
商談1本が、4つの教材になる
レビュー
根拠発言つきの良い点・改善点
次の3問
新人が次回そのまま使える確認質問
理解度クイズ
事実確認と商品説明の順番を学ぶ
AIをお客様役にして、同じ判断基準でロールプレイ採点
08
SAMPLE 01 — TRAINING
SAMPLE II
顧客データ × 営業準備リスト
「売れそうな人」ではなく、「今、何を確認すべき人か」。
09
SAMPLE 02
初回順位
10
AIは、更新日の近い順に並べた
1C-011更新まで9日 — しかし、すでに手続き完了
2C-002更新まで18日 — 見積回答待ち
3C-005更新まで27日 — しかし、苦情対応中
4C-009更新まで33日 — 電話連絡を控える記録あり
5C-0032号店を検討 — 候補地は未定
数字だけを見れば正しそうでも、現場では1位・3位・4位に今すぐ営業してはいけない。
10
SAMPLE 02 — FIRST RANKING
選定眼
11
熟練営業は、選ぶ前に除外する
販売より先
- 苦情・事故対応中
- 連絡を控える希望
- 手続き完了
変化を見る
- 人・車・設備・拠点
- 確定か検討か
- 自然な接触理由
順位より質問
- なぜ今なのか
- 最初の一問
- 止める条件
地域・業種・商品は、順位の断定ではなく、確認質問の具体化に使う。
11
SAMPLE 02 — EXPERT FILTER
改善後
12
PLUMs営業準備リスト — 優先度A
| ID | なぜ今か | 最初の確認質問 | 止める条件 |
|---|---|---|---|
| C-001 | 若手採用＋増車検討 | 誰が、どの車を、いつから運転しますか | 事実確認前に提案しない |
| C-006 | 冷凍設備の入替予定 | 工事時期と稼働計画は決まりましたか | 工事日・所有関係が未確認 |
| C-003 | 2号店計画＋関係良好 | 候補地と開店時期はどこまで進みましたか | 候補地未定なら説明へ進まない |
AIは営業対象を決めない。準備を整え、担当者が誰へ連絡するかを決める。
12
SAMPLE 02 — PREP LIST
同じ構造
①も②も、
一番優秀な人がAIへ解説する。
その解説が、PLUMsにしかない判断基準になる。
13
COMMON DESIGN
SAMPLE III
契約資料 × 加入保険一覧
読む、そろえる、分からないところを分からないまま残す。
14
SAMPLE 03
初回抽出
15
AIは、空白を「それらしい答え」で埋めた
| 資料 | AI初回 | 実際に書かれていること | 問題 |
|---|---|---|---|
| 自動車 | 子も運転可能 | 免許取得予定。運転有無は未確認 | 補完 |
| 火災 | 水災補償なし | 画像が不鮮明、別紙も未入手 | 断定 |
| 傷害 | 家族全員補償 | 同居家族との記載。子は転居予定 | 条件省略 |
加入保険一覧で最も重要なのは、きれいな表より「原資料にないことを埋めない」こと。
15
SAMPLE 03 — FIRST EXTRACTION
確認規則
16
内務担当者の確認ルールを入れる
01入力にない事実は補完しない
02不鮮明なら「要原本確認」
03別紙未入手を必ず表示
04一括・月払・複数年分を分ける
05契約者・被保険者・対象を分ける
06資料名・根拠・確認状態を残す
重複・不足は断定せず、確認質問として出す。
16
SAMPLE 03 — REVIEW RULES
完成一覧
17
根拠と「未確認」が見える一覧へ
| 種類 | 期間 | 支払単位 | 確認状態 |
|---|---|---|---|
| 自動車 | 2026/10/15〜2027/10/15 | 86,400円・一括 | 運転者条件別紙なし／子の運転未確認 |
| 火災 | 2024/4/1〜2029/4/1 | 214,500円・5年分 | 水災欄は要原本確認／地震別紙なし |
| 傷害 | 2026/12/1〜2027/12/1 | 3,200円・月払 | 子の転居予定に伴う条件を要確認 |
AIが抽出 → 内務が原資料照合 → 募集人が質問確認 → 顧客確認 → 最終保存。
17
SAMPLE 03 — VERIFIED LIST
仕分け
18
保険会社確認は、停止ではなく仕分け
緑 今日始める
- 自社の手順
- 会議メモ
- 本人の業務解説
- 架空データ
黄 架空で試す
- 顧客台帳の構造
- 証券の項目
- 商談評価の型
- 完成見本づくり
赤 承認後
- 実在顧客情報
- 保険会社資料
- 契約判断
- 顧客への自動送信
18
START MAP
内向き
19
属人化は、社内資料だけでも減らせる
判断よくある判断と確認先をNotebookLMへ
引継現在地・決定・担当・期限を整理
手順代表の音声説明から手順書を作る
標準優秀な人の進め方を共通の型へ
再発「気をつけて」を仕組み改善へ変える
継続業務・担当・保管場所・代替担当を一覧化
顧客情報も保険会社資料も使わず、明日から始められる。
19
INTERNAL USE
次の一手
CHOOSE ONE
PLUMsで最初に、
どの頭脳を共有資産にしますか。
熟練者 ／ 最初の素材 ／ 完成見本 ／ 人の確認 ／ 1週間後の再検証
20
PLUMs FOLLOW-UP
講演会の名前
LECTURE — 2026
AI会社ごっこの前に、
まずひとつ効率化。
事務作業を減らして、本業に使える時間を増やす
2026.00.00 ／ 森 啓允
01
問いかけ
QUESTION
みなさん、AI、
つかっていますか？
02
02 — 00
CHAPTER I
答えは、2通りに分かれます
03
03 — 00
見分け方
04
答えは、2通りに分かれます
本物の答え
……人によるよね。
賢い人ほど、すぐには断定しない。
即答してくる人
「絶対、新築木造です」
「絶対、新築木造です」
「築古一択です」
体験談を話す噂レベルのこともある。
04
04 — 00
核心
いつでも、たくさんの情報を
AIに渡せる準備が必要。
AIが知らない、自分の情報
＝ コンテキスト
これが、私が考える「コンテキストが大切」という意味です。
05
05 — 00
はじめ方
06
まず、AIと一緒にやる
×
ツールをつくる
仕組み作りが目的になりやすい。
○
今の業務を一緒にやる
今日から時間を取り戻せる。
06
06 — 00
イメージ
VISUAL
秘書が、隣にいる。
gpt-image2 で生成した画像をここに。フレームの金の角マークが署名。
GPT-IMAGE2 の画像
07
07 — 00
進め方
08
今日から始める、3つの順番
話しかける
まず今日の業務をひとつ、AIに話して一緒にやる。
情報を貯める
自分の情報＝コンテキストをフォルダに集めていく。
任せて、直す
初稿はAI、判断は自分。直した分だけAIが近づく。
08
08 — 00
足りないのは、
プロンプトではなくコンテキスト。
— 生成AI研究室 ワライラボ
09
09 — 00
結び
CLOSING
まず、ひとつ。
今日の業務から。
森 啓允
warai.lab@gmail.com
10
THANK YOU10 — 00