いよいよ仕上げです！Sales Coach Assistant を設定し、構造化されたコーチングフィードバックを提供できるようにしましょう。評価基準（例：ラポール形成、異議対応）、固定の出力形式（強み・改善点・まとめ）、そして根拠に基づくコーチングスタイルを定義します。
Sales Coach Assistant
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
AIがリサーチ、パーソナライゼーション、自動化を通じて営業ワークフローをどのように強化するかを理解しましょう。営業の場におけるAIの活用機会と限界を把握し、Microsoft Copilot のユースケースをひと通り確認します。
この章では、競合調査を明確な差別化ポイントに変換する方法、異議に自信を持って対応する方法、そして各ペルソナや商談フェーズに合わせて提案とフォローアップを調整する方法を学びます。最後に、AIが生成したインサイトを、購買担当者との認識を統一し、摩擦を減らし、次のアクションを自然に促すような、具体的な営業資料（デッキ、要約、アジェンダ）に変換する方法を習得します。
最終章では、Microsoft Copilot Studio をスケーラブルな営業コーチングの基盤として活用する方法を学びます。AIを活用した最初の営業コーチを構築し、適切な指示を設定し、通話トランスクリプトから強み・課題・次のアクションを分析する方法を習得します。また、メタデータの構造化、会話へのタグ付け、チーム全体が信頼できる一貫した根拠に基づくコーチングを提供できるよう、エージェントを改善する方法も学びます。章の終わりには、コーチングに欠かせない人間的な視点を失わずに、高品質なフィードバックを大規模に自動化する方法を身に付けられます。
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