製造業の営業部門にとって、見積もり作成のリードタイムは商談スピードを左右する重要なファクターです。本事例では、ある機械メーカーの営業部門に対し、過去データを用いた需要予測モデルの構築を約半年間にわたり伴走支援しました。月1回のオンラインミーティングを軸に、現場のデータ環境・業務フローに即したモデルを共に組み立て、見積もりリードタイムを1週間から2日へ短縮することを目指した取り組みです。
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| 業種 | 機械メーカー |
|---|---|
| 対象者 | 営業部門 |
| 人数 | 10名程度 |
| 期間 | 約半年（月1回ミーティング） |
| 形式 | オンライン／伴走型アドバイザリー |
| 研修テーマ | 需要予測モデルの構築、過去データ活用、リードタイム短縮 |
| 使用ツール | Excel、Python |
| 主な目的 | 見積もり作成のリードタイム短縮（1週間→2日） |
本事例の営業部門には、商談スピードに直結する3つの課題がありました。
営業案件ごとの見積もり作成に約1週間を要しており、商談スピードに影響していた。
過去の販売・需要データは社内に蓄積されていたが、見積もり業務に体系的に活用する仕組みが整っていなかった。
データを用いた需要予測のノウハウや経験を持つ人材が社内に少なく、内製化の起点となる伴走支援が必要だった。
「学んで終わり」にしない、業務に直結した設計のために、以下を重視しました。
営業現場固有の課題と既存データの構造に即した実装が必要なため、テンプレ化されたカリキュラムでは対応しきれないと判断。
営業業務との両立を前提に、無理のない頻度で着実にサイクルを回せる設計。短期スプリントではなく中期で定着を狙う。
学術的精度よりも、現場の見積もりプロセスに乗せられることを優先。新規データ収集に頼らず既存データから着手。
月1回のミーティングを軸に、以下の流れでプロジェクトを進めました。
プロジェクト開始時には、営業部門が保有する既存データを棚卸しし、需要予測に活用可能な形に整える作業から着手しました。月1回のミーティングを軸に、仮説立て→モデル試作→評価→改善のサイクルを繰り返しながら、見積もり業務に組み込めるかたちのモデルを共同で構築。研修担当者・現場担当者の双方が今後自走できるよう、考え方とアプローチの移転にも重点を置く進め方としました。
※リードタイム短縮の達成度合い、社内での定着状況、継続支援の有無については、最終公開前に事実確認を行います。
1社特化の業務課題に対し、月1〜週1のペースで並走する伴走型アドバイザリー。需要予測・効果検証・分析の仕組み化など、内製化を見据えた支援に向きます。
記述統計・推測統計・回帰分析・因果推論まで、組織のデータリテラシー底上げを支える基礎〜実践研修です。
挙手制で集まった社員に向けて、Pythonと機械学習を扱う1年間の継続研修。最終回はグループワークで自社業務への分析提案まで踏み込みました。
前半で推測統計をインプット、後半は週1回の1on1指導で各自の業務課題に対するPythonでの分析実装を伴走支援した事例です。
Q. 同様の研修を貴社にも依頼できますか？
A. はい。本事例の構成をベースに、貴社の業種・規模・期間・既存制度に合わせてカスタマイズしてご提案します。法人研修お問い合わせフォーム（/contact/organization-inq）よりご相談ください。初回無料・1営業日以内に返信します。
Q. 期間や人数を変えても対応可能ですか？
A. 可能です。本事例は「約半年（月1回ミーティング）／10名程度」での実施ですが、単発90分から1年・複数年継続まで、また少人数〜数百名規模まで、目的に合わせて再設計します。
Q. 業種が異なっても本事例の手法は活用できますか？
A. はい。本事例の方法論（需要予測モデルの構築、過去データ活用、リードタイム短縮）は業種を問わず適用可能です。演習・ケースは貴社の業務題材に置き換えてカリキュラム化します。
Q. 研修後のフォローや継続支援はありますか？
A. 研修後のスポット相談や、伴走型分析支援（/analytics）への接続が可能です。具体的なフォロー設計は無料相談で擦り合わせいたします。
「自社の業務課題を、データで一緒に解いてほしい」── 検討段階のご相談歓迎です。
業種・課題・期間に合わせた支援設計をご提案します。
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