入力してお試しいただけます。内容は保存されません（デモ）。
デモ（サンプル表示）
実際の画面イメージで、日報→AIアシスト→上司の承認→公平な評価までの流れをご覧いただけます。設定は不要・1名から始められます。
これはデモです。入力しても保存されません（再読み込みで元に戻ります）。
日報（PDCA）
基本
部署 デモ営業部 / 氏名 佐藤（営業）
P — 今日の目標
D — 実施内容
C — 振り返り（良かった点・悪かった点）
A / 翌日P — 改善案と明日の計画
成長モード（自力）AIは振り返り（C）をもとに「改善案」と「翌日の計画」のたたき台を1文で示唆します。答えは出さず、最終判断は本人が行います。
承認（管理者）
承認待ち
2件佐藤（営業）
AIアシスト
- P: 既存顧客3社に追加提案のアポを取る。
- D: 3社に架電し、2社でアポ獲得。1社は不在。1社分の提案資料を作成した。
- C: アポ獲得の決め手は冒頭の導入事例。不在の1社は架電の時間帯が原因かもしれない。
- A: 架電は10〜11時台に寄せ、導入事例トークを全件で定型化する。
- 翌P: 不在の1社へ午前に再架電し、アポ2社の提案資料を仕上げる。
田中（営業）
自力
- P: 新規リストへ20件アプローチする。
- D: 20件架電し、5件で担当者と会話。資料送付2件。
- C: 曜日で反応が違う。月曜午前は決裁者につながりやすい。
- A: アプローチは月曜午前に寄せ、送付後は翌日にフォロー架電する。
- 翌P: 送付2件へフォロー架電し、新規リスト15件に着手する。
| 日付 | 氏名 | P | D | C | A / 翌P | 入力 | 差し戻し |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 佐藤（営業） | 既存顧客3社に追加提案のアポを取る。 | 3社に架電し、2社でアポ獲得。1社は不在。1社分の提案資料を作成した。 | アポ獲得の決め手は冒頭の導入事例。不在の1社は架電の時間帯が原因かもしれない。 | 架電は10〜11時台に寄せ、導入事例トークを全件で定型化する。 / 不在の1社へ午前に再架電し、アポ2社の提案資料を仕上げる。 | AIアシスト | ||
| 田中（営業） | 新規リストへ20件アプローチする。 | 20件架電し、5件で担当者と会話。資料送付2件。 | 曜日で反応が違う。月曜午前は決裁者につながりやすい。 | アプローチは月曜午前に寄せ、送付後は翌日にフォロー架電する。 / 送付2件へフォロー架電し、新規リスト15件に着手する。 | 自力 |
承認
上司は1日1回まとめて承認。承認した瞬間に全員分が貴社のスプレッドシートへ記録され、当社サーバの元データは最大24時間で消去されます。
過去PDCA履歴
履歴
3件教育方針 × 行動の整合レポート（AI）
教育方針 × 行動の整合レポート（AI）
評価Pro会社の教育方針と、この期間の実際の行動（日報の事実）がどれだけ整合しているかをAIが要約します。下書き・示唆であり、最終評価は人が行います。
評価Pro（有料プラン）の機能・デモの見本です
整合の要約
直近90日、佐藤さんの行動は会社の教育方針とおおむね整合しています。大きな乖離はありません。
方針に沿えている点
架電時間帯を工夫し、振り返り（C）をもとに翌日の行動を具体的に改善する姿勢は、「行動から学ぶ」方針に沿っています。
方針とのギャップ
提案資料の作成にやや時間がかかる傾向があり、「スピード重視」の方針とは若干の差があります。
面談での確認点
資料作成の時短について、テンプレート活用や優先順位づけを一緒に確認する面談が有効です。
※ AIによる下書き・示唆です。最終評価は人が行います。
AIアシスト
AIは振り返り（C）をもとに「改善案」と「翌日の計画」のたたき台を1文で示唆します。答えは出さず、最終判断は本人が行います。
上司の承認
上司は1日1回まとめて承認。承認した瞬間に全員分が貴社のスプレッドシートへ記録され、当社サーバの元データは最大24時間で消去されます。
公平な評価
積み上がった日報の事実が、主観に依らない公平な評価の根拠になります（評価Pro）。