営業 兼 PMが語る、 顧客課題の引き出し⽅ 〜AI時代に、営業でもPMでも使える実践アプローチ〜 AI時代のプロジェクトマネジメントスペシャル by クラスメソッド 2026.04.09 

⾃⼰紹介 ⽇吉 杏太 クラスメソッド株式会社 現在の役割 リテールアプリ共創部 マッハグループ マネージャー PM 営業 事業企画 経歴 前職：エンジニア 現職：マネージャー・PM・営業 営業もPMも、両⽅やっているからこそ⾒えた 「両⽅で同じ課題が起きている」という話をします。 

同じ課題 課題の解像度、やりたいことの解像度が低い 

● 課題の整理も伝え⽅も分からない ● システムより組織‧運⽤の問題が多い ● 「誰のための何か」が置き去り なぜ解像度が上がらないのか 原因：顧客側 原因：受け⼿側 ● How（機能‧技術）に引っ張られる ● 解像度不⾜のままPMへ引き継ぎ AI時代の変化 AIが進化しても「課題の引き出し」は⼈ が⾏う必要があります。 開発が⾼速化するほど、間違ったまま爆 速で進むリスクが⾼まります。 「課題を引き出す⼈の⼒」が 全体のボトルネックになる 

解像度を上げる｜営業で実践してること 1 課題の仮説をたてる ● 「これが課題ですよね？」と仮説を⾒せると、顧客は「違 う、本当はこう」と⾔いやすい。 ● ビジネス課題を深掘りすることができる ● 「違う」が出た瞬間に、本質が⾒える！ AIでやること 業界‧会社情報‧問い合わせ内容から、課題仮説‧解決策の素案を ⽣成して持参 2 デモ‧モックを⾒せて空中戦を防ぐ ● 動くものを⾒せるのが圧倒的に早い、イメージしやすい ● 完成イメージを先に⾒せることで、⾔葉にならなかった「本当 にやりたいこと」を引き出せる。 AIでやること ヒアリング内容をもとに、プロトタイプ‧画⾯モックを⾼速⽣成し て持参 以前は準備だけで時間がかかった… でも今は数分！ AI を使えば、誰でも‧すぐに‧⾼速で「課題を引き出す準備」ができる 

Claude の Skillsを作成して、課題仮説をすぐ⽴てられるようにしています。 課題の仮説をたてる スキル 内容 line-presales-research 汎用企業調査とLINE特化調査を並列実行し、統合調査サマリーを生成 line-presales-analysis 受注確度判定・課題仮説構築。 過去施策→課題カテゴリ優先マッピングで仮説精度を向上。 line-presales-document Wave 1（MTG資料 + 提案ポイント） → Wave 2（トークスクリプト）の2段階並列で資料生成 line-sales-knowledge MTG準備・提案判断用ナレッジベース（受注 /失注パターン、リジェクト基準）。製品知識 はgrowthpack MCPから取得 company-research 5軸フレームワークによる汎用企業調査 line-sales-document スライド構成・トークスクリプト作成フレームワーク 

デモ‧モックを⾒せて空中戦を防ぐ Claude の Skillsを作成して、デモをすぐ作成できるようにしています。 スキル 内容 line-official-docs LINE公式ドキュメント参照（llms.txt経由） liff-constraints LIFF制約とデモで再現可能な機能 line-ui-design LINE UIガイドライン vercel-deploy Vercelデプロイ手順 demo-layout PCブラウザ用デモレイアウト（サイドバー + iPhoneフレーム） demo-doc-generator デモ用ドキュメント生成（JTBD、VPC、リーンキャンバス等） 

ご清聴ありがとうございました AI時代のプロジェクトマネジメントスペシャル