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# 活用シナリオ

Stockwork Agent の具体的な活用シナリオを紹介します。業務課題から逆引きで、エージェントの使い方を確認できます。

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<h2 id="meeting-analysis">
  商談ログを分析する
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### シナリオ

週次の商談振り返りや上司への報告のために、直近の商談ログの要点を素早く把握したい。

### 会話例

> **ユーザー**: 今週の商談ログをまとめて分析して

AI は以下の手順で処理します。

1. **データ検索**: 今週の商談ログを検索
2. **データ閲覧**: 各商談ログの AI 要約を取得
3. **回答生成**: 共通する課題や傾向を分析してまとめる

複数の商談ログがある場合、タスク管理パネルに進捗が表示されます。

### ポイント

* 日付範囲（「今週」「先月」など）を指定すると、対象が絞り込まれて効率的
* 「共通する課題を抽出して」のように分析の観点を添えると、より有用な回答が得られる
* 分析結果を保存したい場合は「保存して」と追加で指示する（承認フローが発動）

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<h2 id="deal-review">
  取引情報を確認する
</h2>

### シナリオ

商談前の準備として、取引の現状・過去の商談内容・分析結果を素早く確認したい。

### 会話例

> **ユーザー**: ABC商事のキーマンは誰？

AI は取引データと商談ログを横断的に検索し、関連するコンタクト情報や商談で言及されたキーパーソンの情報を回答します。

> **ユーザー**: この取引のスコアを教えて

取引詳細ページで指示すると、ページコンテキストにより対象が自動認識され、取引スコア（成約可能性）の詳細や根拠を回答します。

### ポイント

* 取引詳細ページから質問すると、ID 指定なしで「この取引の～」と質問できる
* 「スコアの根拠は？」のように深掘りの質問を続けることも可能
* 複数の取引を比較したい場合は「SQLステージの取引一覧を取得して」のようにまとめて検索

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<h2 id="cross-deal">
  取引を横断的に比較する
</h2>

### シナリオ

パイプライン全体を俯瞰し、各ステージの取引状況や共通する課題を把握したい。

### 会話例

> **ユーザー**: SQLステージの取引一覧を取得し、共通する顧客課題を抽出して

AI は以下の手順で処理します。

1. **データ検索**: ステージでフィルタして取引を一覧取得
2. **データ閲覧**: 各取引の分析結果やメモを取得
3. **回答生成**: 共通する課題を抽出し、傾向をまとめる

### ポイント

* ステージ、金額、担当者など様々な条件で絞り込める
* カスタムプロパティでのフィルタリングにも対応
* 結果をノートにまとめてほしい場合は「レポートにまとめて」と指示

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<h2 id="proposal-creation">
  提案書を作成する
</h2>

### シナリオ

次回商談に向けて、取引の情報をもとにした提案書の骨子を準備したい。

### 会話例

> **ユーザー**: ひふみ工業の次回商談の提案骨子を作成して

AI は [提案書作成スキル](./skills#proposal) を使って、以下の流れで提案書を作成します。

1. 取引情報と商談ログを取得して状況を把握
2. 提案の方針（課題・ゴール・メッセージ）を提示
3. ユーザーが方針を確認・修正
4. サイドパネルのノートに提案書を生成

生成後も「2 章をもっと具体的に」「数値データを追加して」のように修正を依頼できます。

### ポイント

* 取引詳細ページから「この取引の提案書を作って」と指示するのが最も簡単
* 商談ログが多いほど、より具体的な提案書が作成される
* 方針提案の段階で方向性を修正すると、最終的な品質が向上する