BUYER Graph会う前に、
商談の確度を上げる。
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。
- 前工程：数週間 → 数日 に短縮
- 勝ち筋：想定キーマン × 反論 × 価格論点 を商談前に整理
- 独自性：産業市場データ × 特許出願済みAI × 人間の作戦力
今すぐ、
商談の確度を上げる。
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。
- 誰が本当の意思決定者なのか
- どの部門が賛成し、どの部門が止めるのか
- どの価値を提示すれば、相手企業は動くのか
- 価格交渉では、何を根拠に説明すべきなのか
- 導入判断は、どの論点で止まりやすいのか
- 広告・ABMでは、どの役職に何を訴求すべきか
B2B取引のデジタル化が進む一方、
意思決定はますます見えにくい。
世界のB2B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, The B2B Buying Journey ↗
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, The B2B Buying Journey ↗
- アポイント調整
- ヒアリング実施
- 有識者探索
- 情報検証・とりまとめ
- インタビュー設計
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。
対象市場・対象企業・対象職種の
意思決定構造を仮説として構造化する。
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。
意思決定者仮説
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。
導入障壁・想定反論
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。
提案メッセージ設計
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。
追加調査の設計
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。
まだ会っていない
相手先キーマンの反応を、
商談前にプレビューする。
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。
- どこで反論されそうか
- どの言葉が刺さりそうか
- 価格交渉で何を問われそうか
- どの順番で説明すれば進みやすいか
AIだけでは完結しない、
実務直結のサービス。
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。」
商談前から、広告・提案・価格交渉まで。
商談・提案・価格交渉の準備
初回商談・役員説明前の作戦づくりから、価格交渉の根拠まで一気通貫に。
- キーマン像・導入障壁・想定反論の整理
- 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
- 価格転嫁・単価向上の説明材料、利益率改善のディール設計
マーケティング・ABM設計
ABM、リード獲得、ウェビナー、ホワイトペーパー企画のための訴求設計と事前検証。
- ターゲット企業のペルソナ・訴求軸設計
- 実データだけでは見えにくい反応・障壁・利用シーンの補完
リサーチ・インタビュー前工程
AIと産業市場データで仮説を先に作り、聞くべき論点を明確化。
- 有識者インタビュー・パネル調査の項目設計
- 検証論点・仮説マップの事前整理
BUYER Graph Trial Scan
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。
INTERNAL と EXTERNAL、 両方の確度を上げる。
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。
知見の確度を、上げる。
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。
商談の確度を、上げる。
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。
子会社 データリソース の 産業市場データ基盤を核に。
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。
少人数でも、成果につながる商談準備を。
相手が読みきれない、不安な提案に
未知の新規市場・新規顧客を狙う企業へ。国内と海外、技術と市場の“間”を埋め、未開拓領域の意思決定構造を商談前に構造化。
- 新規事業の営業先を開拓したい
- 海外展開前に現地企業の判断構造を知りたい（国内⇄海外の橋渡し）
- 自社技術を新しい市場・用途に展開したい（技術⇄市場の橋渡し）
- 技術提携・共同開発の提案前に論点を整理したい
マーケ・ABMの精度を補強
従前の属性データだけでは読みきれない“相手の顔色”まで仮説化。ターゲット像とインタビュー項目を、データに基づき先に作る。
- ABM・広告で訴求精度を高めたい
- ペルソナを役職・意思決定軸まで解像度を上げたい
- 有識者インタビュー前に何を聞くべきか整理したい
専任営業マンのいない組織
経営者・開発者・少人数チームが自ら商談に臨む組織の、前工程を肩代わり。
- 価格転嫁・単価向上の説明材料をつくりたい
- 営業専任を置かずに成果につながる商談準備を行いたい
「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、当社独自の技術とネット上にない非公開データを組み合わせ、商談の前の準備工程をデータとAIで短納期化、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。」
今すぐ、
商談の確度を上げる。
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。
BUYER Graph
個別相談・初期診断・Trial Scanのご提供条件について、お気軽にお問い合わせください。
- サービス名
- BUYER Graph
- 概要
- B2B商談前の意思決定シナリオをAI×人間で仮説化
- 初期導入
- BUYER Graph Trial Scan
- 提供会社
- CROSS Business Producers株式会社
- データ提供
- 株式会社データリソース
- 技術
- 特許出願済み 意思決定構造化AI
- 姉妹サービス
- EXPERT Graph（社内・既知の知見構造化）
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