専門領域 スキル 可視化可能な 実績を 第一層 とし 第二層に 業界を 超えて 使える 転用スキル を 置き 第三層に 学習の 速さ 習慣 化継続力 といった 学習機動力 を 設定します。 STAR法 既存成果物 リファレンス 収集を 組み合わせ 誇張のない 事実ベースの ポータブルな 証拠群 を 作成し 提案時の 説得力 を 体系的に 高めます。
一つの 顧客セグメント 一つの 提供価値 一つの 測定可能な 結果 を 明確化し 検証可能な 形に 整えます。 例えば 地方の クリニック に向けた ノーコード 受付導線 改善で 平均待ち時間 30% 短縮 を 目標設定。 コスト削減 安心感 向上の 物語を 定量指標 と 体験談の 両輪で 描き 初回面談 10件 の 取得計画まで 落とし込みます。
基礎力として データ 整理 文章作成 合意形成 を 固め その上に AI プロンプト 設計 ノーコード 自動化 ダッシュボード 作成 顧客インタビュー 設計の レイヤー を 積み上げます。 週3回 45分の 集中学習 と 週1回 90分の 実務演習 を 固定し 習慣化 を 最優先。 必要教材は 初月 無料リソース を 中心に 構成します。
仮想ではなく 実在の 業務課題 を 借りて 解決策 を 作る 伴走型 演習を 実施。 中小企業の 問い合わせ整理 予約最適化 原価可視化 の いずれか を 選び 30日で 最小導入 を 完了。 成果物は 画面動画 before after 指標 提案資料 の 一式 に まとめ 次の 提案で 即座に 利用 します。
学習費用は 定額 サブスク 教材 無料講座 書籍で 構成し 月額 上限 を 先に 決めます。 小規模事業者 持続化補助金 IT導入補助金 自治体の 研修助成 を 調査し 実費負担 を 圧縮。 受注想定 単価 平均 継続率 回収期間 を シートで 可視化し 投資判断 を 透明化 します。
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