Web・システム営業は何を勉強すべきか 最低限身につけたい商品知識
Web・システム営業が商談で確認すべき商品知識を、CMSから保守まで具体的に解説。エンジニアを目指すのではなく、営業として『できること』の境界線を見極めるための判断基準を伝えます。
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稲井田
株式会社アップシェア代表。Web制作、EC、業務システムなど複数の事業にAIを組み込み、経営と実務の両面から検証を続けています。成功談だけでなく、実際にやって分かった難しさや失敗も含めて発信します。
UUPSHARE JOURNAL
営業トークだけでは売れない時代へ 商品知識の薄いIT営業が厳しくなる理由
Web制作やシステム開発では、営業トークだけで受注し、実現方法を制作側へ丸投げする構造が起こりがちです。なぜこの問題が生まれるのか、顧客・制作現場・会社に与える損失、そしてAI時代に営業へ求められる本当の価値を考えます。
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AIが仕事を増やしてしまう会社 確認作業が膨らむ原因
AIを導入したのに、なぜか確認作業が増えてしまった。そんな事態に陥る原因は、AIの性能ではなく業務設計の順序にあります。現場で起きがちな「確認の罠」を解き明かし、実務で取り組むべき改善の判断基準を解説します。
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AIを使わないコストは、会計帳簿には出てこない
AI導入のコストばかりが注目されがちですが、実は「AIを使わないこと」による損失の方が経営を圧迫しています。調査時間、待ち時間、属人化、試行回数という4つの視点から、帳簿に載らないコストの正体を解説します。
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精度100％を待っていたらAI導入は進まない 任せる範囲の決め方
AI導入で「精度100％」を求めると、いつまでも現場は変わりません。誤りの影響度に応じた「全自動・承認付き・補助利用」の使い分けと、実務で失敗しないための判断基準を解説します。
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AI実験費をシステム予算と分けると、社内検証が進みやすい
AI導入を成功させるには、既存のシステム予算とは別に「実験枠」を設けることが重要です。少額検証、期間、責任者、撤退条件を明確にする実務的なアプローチを解説します。
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社員にAIを使えと言う前に、経営者が自分で使うべき理由
AI導入を号令する前に、経営者自身が手を動かすことの重要性について。現場の制約を理解し、適切な判断を下すための実践的な視点を解説します。
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増えすぎたAI契約をどう整理するか 残す基準とやめる基準
次々と登場するAIツール。便利そうだからと契約を繰り返した結果、管理が追いつかなくなっていませんか？株式会社アップシェアの稲井田が、実務経験に基づいたAI契約の整理基準と判断手順を解説します。
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無料プランだけでAIを評価すると、本当の実力を見誤る
AIの無料プランはあくまで「体験版」です。業務で活用できるかを見極めるには、有料版やAPIでの検証が不可欠。実務で確認すべき判断基準を解説します。
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MCP・コネクタ・APIは何が違う？AI連携を始める前の整理
AI連携でよく耳にするMCP、コネクタ、API。それぞれの役割と違いを非エンジニア向けに整理し、実務で導入を判断する際の基準を解説します。
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AIを業務のハブにする ツール同士をつないで初めて生まれる価値
AIを単なるツールとして使うのではなく、業務のハブとして機能させるための設計思想を解説。ツール同士を連携させ、判断や承認プロセスを最適化する実務的な視点をお伝えします。
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一つのAIですべて済ませない 複数AIを役割分担させる設計
AI活用において、一つのモデルにすべてを任せるのはリスクが高い。調査、執筆、コード生成など、各工程に適したAIを配置し、役割分担させる設計思想と実務的な判断基準を解説します。
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