テクノロジーは営業を代替するのではなく、商談を前に進める判断に使う。 まだ会っていない相手先キーマンの意思決定シナリオを、 産業市場データ × AI仮説生成 × 人間のコンサルティングで商談前に見立てます。

次の商談で“見えていなかったキーマン”に気付くのは、商談中ではなく、商談前に。
世界のB2B EC市場は2025年に 24.08兆ドル(約3,600兆円)、 2033年には 105.85兆ドル(約1.6京円) に成長する一方、 実際の意思決定は複数部門の稟議・社内調整・予算判断を経て行われます。
※これは世界全体の数字ですが、日本のB2Bでも構造はまったく同じです。 むしろ稟議・合議・部門横断調整の比重が大きい日本市場では、「相手の意思決定が見えない」問題は世界平均より深刻になりがちです。
B2B購買チームが意思決定過程で不健全な衝突を示す出典:Gartner
B2B買い手が営業担当者を介さない購買体験を好む出典:Gartner

産業市場データ×AI仮説生成で前工程を圧縮。人間が本質的な作戦づくりに集中できる状態を作ります。
産業市場データ・公開情報・専門家知見・顧客提供情報をもとに、4つの観点で構造化します。
購買担当・技術責任者・事業責任者・経営層ごとの関心テーマと判断軸を整理。
社内稟議上の論点、価格交渉ポイント、導入リスクの懸念点を構造化。
初回商談・提案書・広告企画で検証すべき問いと訴求軸を整理。
有識者インタビュー・パネル調査・追加調査の論点を明確化。

想定キーマン像を構築し、提案内容・価格・導入条件・広告メッセージをぶつけることで、 商談前に想定反応を整理します。
BUYER Graphはセルフ型のオンラインツールではありません。 機械が前工程を速くし、人間が判断・組み立て・勝ち筋への転換を担います。
「機械は、前工程を速くする。
人間は、判断し、組み立て、勝ち筋に変える。」

キーマン像、導入障壁、想定反論、価格交渉論点を整理。初回商談・役員説明前の作戦づくりに。
ABM、リード獲得、ウェビナー、ホワイトペーパー企画向けに訴求軸・ペルソナを設計。
実データだけでは見えにくいターゲット層の反応・障壁・訴求ポイント・想定利用シーンを補完。
AIと産業市場データで仮説を先に作り、インタビュー項目と検証論点を明確化。
提案価値の言語化、初回商談スクリプト、役員説明資料の骨子づくりまで伴走。
適正な取引条件の設計、利益率改善に資するディール設計、価格交渉の根拠づくり。
営業候補先・対象商材・対象市場をもとに、商談前に必要な論点を 短期間で一気通貫に整理する初期導入メニューです。

社内・既知の知見と、社外・未知の相手の意思決定。 この2軸を備えてはじめて、B2Bは“勘と人脈”から脱却できる。
専門家・有識者・社内人材など、既に接点のある人物の暗黙知・知見を構造化する。
まだ直接会ったことがない相手先企業の意思決定者の判断構造を、 産業市場データとAIで仮説化する。
データリソース株式会社が長年蓄積してきた産業市場データ・調査レポート・業界知見に、 CBPの未来予測ノウハウと特許出願済みの意思決定構造化AI技術を組み合わせて成立するサービスです。

未開拓市場の意思決定構造を事前に把握し、勝率の高いアプローチを設計。
現地キーマンの反応・障壁・説得材料を商談前に整理。
提携判断者の評価軸を構造化し、初回提案で外せない論点を明確化。
ターゲット企業のキーマン仮説から、訴求軸とKPIを設計。
データに基づく根拠で、利益率改善に資するディール設計を支援。
AIと市場データで仮説を先に作り、インタビュー項目を明確化。
自社技術の市場適合性・顧客の意思決定構造を事前に把握。
前工程を圧縮し、本質的な作戦づくりに集中できる環境を構築。
「B2Bの有識者調査や意思決定者調査は、これまで人間の経験・ネットワーク・ヒアリングに大きく依存してきました。 BUYER Graphは、その前工程をデータとAIで短納期化し、人間がより本質的な作戦づくり・価格交渉・価値訴求・実行判断 に集中できるようにするサービスです。」
次の商談で“見えていなかったキーマン”に気付くのは、商談中ではなく、商談前に。
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