VL VentureLens.site AI事業パス診断システム
成果物ガイド

すぐに見積もりができる AI サービス サンプル パックを作成する

自分の能力を 1 つの明確なサービスに変換し、サンプル、オファー ページ、アウトリーチ リストでそれを検証します。

1週目の出力 AIサービスサンプルパック サインアップは必要ありません

これが正しい出力の場合

顧客と会話ができ、収益の検証を迅速に行いたい、配達能力がある人に最適です。

始める前に準備する

  • リーチできるニッチな視聴者
  • 繰り返されるワークフローの苦痛
  • 1 つの匿名化またはシミュレートされたサンプル入力

Public case breakdown

How Stellantis &You UK used Make for aftersales messaging

The aftersales team was overloaded by phone and in-person communication. In Make's case, intent and sentiment classification routed ordinary messages to automation and subtle dissatisfaction signals to human follow-up.

Source

Make customer care success story

47,000+ messages analyzed and 18,000+ handled automatically over 12 months

It did not start as a huge system

Classify first

The workflow judges intent and sentiment before attempting any response.

Keep human boundaries

Negative, ambiguous, and risky messages are escalated to people.

Track outcomes

The team measures handled volume, escalation, and customer feedback instead of showing only a workflow diagram.

What to copy

Sell saved time, not the diagram

Clients buy less repeated work and fewer missed issues, not the automation canvas.

Automate low-risk work first

Classification, sorting, notification, and logging are safer first steps than full auto-replies.

Price from before-after evidence

Record manual time and post-automation time before quoting a pilot.

Build a small version

Collect 20 historical messages

Pick one niche such as clinics, training firms, or local services.

Create 3 labels

Use only no reply needed, needs human, possible churn.

Run 5 reviewed tests

Let AI classify, review manually, then calculate accuracy and time saved.

Do not promise fully automated support first. Message triage and human alerts are easier pilots to sell.

最初のバージョンをビルドする

1

視聴者を選ぶ

ワークフローのプレッシャーが繰り返しかかっている、連絡が取れる人またはチームを 20 人挙げてください。

2

サンプルを作る

実際のマテリアルまたはシミュレートされたマテリアルを使用して、30 秒以内に結果が明らかになるようにします。

3

オファーを書く

1 つの結果を販売し、必要な入力、納期、パイロット価格を示します。

4

アウトリーチを送信する

各メッセージにサンプルを添付し、フィードバックやパイロットを求めます。

コピー可能なテンプレート

オファー開始

[視聴者] が AI を使用して [繰り返しのワークフロー] を処理し、[特定の結果] を提供できるように支援します。最初のバージョンは、時間が節約されるか、変換が改善されるかをテストするための小さなサンプルです。

アウトリーチメッセージ

[シナリオ] により、チームに繰り返し作業が発生する可能性があることに気付きました。 AI がどのように [入力] を [出力] に変換するかを示す小さなサンプルを作成しました。これが本当のニーズに合っているかどうか、2 分ほどお時間をいただけますか?

次のステップをどう決めるか

次の場合に続行

  • 20 件のアウトリーチの試みから 5 件の有用な返信
  • 少なくとも 1 人がパイロット用の資料を提供します
  • 価格、納期、カスタマイズについて質問する人

方向を変えるとき

  • 見込み客はサンプルが何を解決するのか理解できない
  • 人々は痛みが存在することに同意しているが、それを低くランク付けしている
  • すべての配達には厳しいカスタム判断が必要です

この出力のためのツールの選択

集計: フォームとアンケート

使用:パイロット アプリケーションと資料を収集する

代替案:Googleフォーム

ツールを開く

フレーマー: 軽量のサイトとテンプレート

使用:オファーページとサンプルを公開する

代替案:概念またはカード

ツールを開く

ClickUp: 作業管理

使用:アウトリーチ、フィードバック、配信を追跡する

代替案:Google スプレッドシート

ツールを開く

この出力が終了したら結果に戻ります

第 1 週では、1 ページのサービス オファー、1 つのビフォーアフター サンプル、および 20 人分のアウトリーチ シートを作成します。