データサイエンスに基づく商談実務トレーニング（ヒアリング〜初回提案）

できること

■ できること

はじめまして。
大手ITコンサル企業でデータ分析・AI開発に約4年従事しているRyoと申します。

これまで小売・製薬・エンタメ・航空業界などに対し、
Pythonを用いた分析・AI導入だけでなく、

課題整理
仮説設計
施策評価

といったビジネス意思決定に直結する領域を中心に支援してきました。

特に、
「曖昧な課題を構造化し、次アクションまで落とす」
という初回商談〜要件整理フェーズを強みとしています。

本プランでは、単なる知識提供ではなく、
商談の現場で使える実務力をロープレ形式で身につけます。

■ このトレーニングで得られること

商談で「何を聞くべきか」が明確になる
情報をその場で構造化できるようになる
仮説ベースで会話をリードできる
次アクションを自然に合意できるようになる

■ こんな方におすすめです

コンサル / データ分析職を目指している方
商談・ヒアリングに苦手意識がある方
実務で活きる仮説思考を使えるようにしたい方
案件獲得やクライアントワークに不安がある方

■ 進め方

週1〜2回（各30〜60分）
ロープレ形式で実施

流れ

商談ロープレ（初回商談想定）
フィードバック（構造・問い・進め方）
改善を踏まえて再実行

※事前共有は「基本情報のみ」
※数値・課題はヒアリングで引き出す前提

■ プラン（選べる3つ）

🔹 プラン①：ライト（商談体験）

👉「まずは感覚を掴みたい方向け」

単発ロープレ（1回）
フィードバック中心

内容

ケースを用いた商談ロープレ
何を聞くべきかの整理
良かった点 / 改善点の明確化

🔹 プラン②：スタンダード（基礎実務習得）

👉「商談の型を身につけたい方向け」

Week1：情報取得（ヒアリング）

必要情報の洗い出し
優先順位をつけた質問設計
ロープレ＋フィードバック

Week2：構造化・仮説提示

KPI構造での整理
ボトルネック特定
仮説提示ロープレ

Week3：仮説検証設計

仮説の因果整理
検証方法の設計
納得感ある説明練習

Week4：実務統合

不完全情報での意思決定
次アクション合意
商談全体の通しロープレ

🔹 プラン③：実務応用（案件対応レベル）

👉「実案件で使えるレベルまで引き上げたい方向け」

実案件 or 想定案件ベースで実施
個別課題に合わせて設計

内容

あなたの業務 / 副業テーマをもとに商談設計
提案ストーリー作成
実案件想定ロープレ
フィードバック＋改善

対応例

データ分析案件の初回ヒアリング
AI導入提案のストーリー設計
KPI設計・施策提案の壁打ち

■ 特徴

実務に近いケース（美容院 / ジム / 整体 / クリニック）
「正解」ではなく思考プロセスと進め方を重視
データ分析・コンサル視点でフィードバック

■ 実績（一部）

需要予測システムの企画〜開発・運用（発注ロス削減）
因果推論によるマーケ施策効果検証（Meta Learner）
AI音声認識・チャットボット開発
業務自動化により月100時間以上の削減

■ 最後に

商談は「センス」ではなく、
構造と型で再現できるスキルです。

ロープレを通じて、実務で使える形まで落とし込みます。
まずはお気軽にご相談ください。