【無料WEBセミナー】6.11営業成果を「スター」に依存させない！大AI時代に生き抜く組織戦略 第2回〜「失敗データ」を評価制度に組み込み、AI×組織の再現性を最大化する〜

【セミナー概要】

第1回では、AIのアウトプットがバラバラになる根本原因が「組織内の共通の判断基準（仕組み）の欠如」にあることをお伝えしました。
第2回では、その仕組みを評価制度とどう連動させるかに焦点を当て、「失敗データ」を組織資産に変えるための具体的な設計手法を解説します。

識学パートでは、評価制度における「結果の基準」と「AIに渡すべきデータ」の関係を整理します。
結果を正しく評価するためには、その結果に至るまでの行動基準が明確に定義されている必要があります。しかし多くの組織では、その行動基準自体が言語化されておらず、担当者の頭の中にしか存在していません。
成約の裏に隠れた迷いの局面や判断の根拠が組織として記録・共有される仕組みがなければ、AIに渡せるデータも生まれません。識学の評価設計論に基づき、「行動基準の明文化と結果評価を両立する仕組み」の構築ポイントをお伝えします。

DXプラナのパートでは、失敗データを評価制度と連動して経営レシピに継続的に蓄積していく具体的な設計手法を解説します。識学パートで設計する「失敗報告も評価する制度」と連動して、その失敗データを経営レシピに取り込む仕組みを具体的にお伝えします。
具体的には以下の設計手法を解説します。
・商談議事録と連動した録音フォーマットの標準化
・失敗・迷いの局面を最高価値データとして記録する評価シート設計
・記録のたびに経営レシピが育ち、同じ失敗を組織が繰り返さなくなる仕組み

半年後、ベテランが不在でも新人が同じ判断基準で動ける組織——失敗パターンが経営レシピに蓄積されていれば、 AIが先回りして教えてくれます。これが「失敗が資産になる組織」の正体です。

【このような方におすすめ】
• 評価制度はあるが、AIの活用定着につながっていないと感じている経営層・責任者の方
• ベテランの成功・失敗ノウハウを、組織の資産としてAIに蓄積させたい方
• プロセスの記録や振り返りが属人化しており、再現性が低いと悩んでいる方
• 営業・マーケティング組織のAI活用を「個人ツール」から「組織の仕組み」に引き上げたい経営者の方
• 第1回に参加し、「では評価制度をどう変えればよいか」の具体策が知りたい方