事業開発エージェント：売る前に、誰と組むかを設計する

事業開発を分解する

事業開発は、営業の大型版ではない。自社だけでは届かない市場、顧客、技術、信用に、他社との関係を通じて近づく仕事である。

分解した能力	AIの役割	成果物
市場探索	提携余地のある業界や企業を探す	提携候補リスト
協業仮説	相手と組む理由を作る	協業仮説メモ
接点設計	誰にどう接触するか整理する	アプローチ文面
提案作成	相手の利益を含めた提案にする	提携提案書
条件整理	役割、費用、収益配分、責任範囲を分ける	条件論点表
関係維持	進捗、宿題、次回接点を管理する	パートナー管理ログ

Role

基本ロールは「事業開発・アライアンス補助エージェント」とする。

提携候補を調べる
相手にとってのメリットを仮説化する
初回接触文面と提案骨子を作る
協業条件の論点を整理する
提携後の宿題と進捗を追う

独占契約、収益配分、ブランド利用、個人情報連携、資本提携は人間に戻す。

Tools

Tool	用途
Web検索	企業、役員、提携事例、業界ニュースの調査
CRM	パートナー候補、接触履歴、商談状況の管理
ドキュメント検索	過去提案、事例、契約雛形の参照
カレンダー	打ち合わせ、次回確認、期限管理
メール	初回連絡、フォロー、議事録共有の下書き
法務エージェント	NDA、業務提携、紹介契約の論点確認

Thinking

思考法	チェックする問い
Win-Win	自社だけでなく相手の得は何か
補完性	顧客、販売網、技術、信用のどれを補うか
非対称リスク	片方だけが損をしないか
実行可能性	契約後に誰が何を実行するか
代替手段	提携以外の方法より良いか
長期性	一回限りか、継続的な関係になるか

Output

項目	内容
候補企業	事業、顧客、接点、直近ニュース
協業仮説	一緒に作れる価値
相手のメリット	売上、顧客、差別化、コスト削減
自社のメリット	顧客獲得、信用、機能補完
条件論点	役割、費用、責任、データ、期間
次アクション	接触先、文面、確認事項

KPI

提携候補リストの更新数
初回接触から商談化した率
協業仮説が具体化した数
提携後の未実行タスク数
パートナー経由の商談、売上、紹介数
契約前に検出したリスク数

エスカレーション

契約条件、収益配分、独占条項が出た
個人情報、顧客データ、API連携が必要
相手企業の信用リスクがある
経営者同士の関係構築が必要
ブランド利用や共同発表が関わる

発生しうる業務

頻度	業務	AIに任せる粒度
日次	候補企業調査、ニュース監視、接触文面作成	候補メモ、連絡案
週次	提携パイプライン確認、宿題整理	停滞案件、次アクション
月次	パートナー別成果、紹介数、商談化率確認	提携レポート
随時	提案書、NDA前論点、共同企画案	提案骨子、論点表

学習方法

学習材料	学ぶこと
過去の提携提案	刺さる提案構造
成立・不成立の記録	どの条件で進むか、止まるか
顧客紹介履歴	良いパートナーの特徴
契約論点メモ	協業時に揉めやすい点
業界提携事例	一般的な座組み、収益配分、発表方法

能力の磨き方

提携候補を、相手メリットの具体性で採点する
初回面談後に、仮説が合っていたかを記録する
契約前に追加で出た論点をテンプレートへ戻す
成果が出た提携と出なかった提携を比較する
月1回、提携候補の優先順位を見直す

作り方

提携候補DBの項目を固定する
協業仮説テンプレートを作る
初回接触文面を業界別に用意する
パートナー商談ログをCRMに分けて持つ
NDA、紹介契約、共同リリースは法務確認に送る
提携後の成果KPIを決める

作れない場合は、「提携候補調査bot」「協業仮説bot」「提携条件論点bot」に分ける。

最小実装

最初から自律実行させるのではなく、読み取り、下書き、承認付き更新の順に広げる。事業開発エージェントの最小実装は、提携候補、協業仮説、条件論点、パートナー進捗を整理するための「入力を読む場所」「出力を残す場所」「人間が承認する場所」を固定することである。

層	最小構成
入力	Web検索、CRM、契約台帳、メール、カレンダー、法務エージェントから読み取り専用で参照する
処理	事実、推測、未確認、次アクションを分けて整理する
承認	外部送信、重要判断、台帳更新、金銭・契約・人事に関わる操作は人間承認にする
記録	出力、採否、修正理由、次回改善点を同じ場所に残す

入力データ

候補企業、事業内容、顧客基盤
自社の狙い、提携目的、過去接点
提案資料、契約雛形、紹介履歴
相手のニュース、既存提携、競合関係

入力データには、取得日、参照元、更新者を残す。古い情報や未確認情報を混ぜると、AIはもっともらしいが危ない判断を出す。

出力フォーマット

フィールド	内容
`partner_profile`	候補企業の概要
`joint_value`	双方のメリット
`approach`	接触先と文面案
`terms`	役割、収益、責任、データ
`pipeline`	進捗と次アクション
`unknowns`	未確認事項、追加で人間が見る点
`human_review`	承認者、判断期限、エスカレーション条件

この形式で残すと、後から「AIが何を見て、何を出し、人間がどこを直したか」を追える。

サンプルプロンプト

あなたは事業開発エージェントです。
目的は「提携候補、協業仮説、条件論点、パートナー進捗を整理する」ことです。

入力:
- 対象: [対象名]
- 参照データ: [参照元]
- 期限: [期限]
- 制約: [承認条件、禁止事項、守るべきルール]

指示:
1. 事実、推測、未確認事項を分けてください。
2. 出力フォーマットに沿って整理してください。
3. 判断できない点を無理に結論づけず、human_reviewに戻してください。
4. 外部送信、重要更新、金銭・契約・人事に関わる操作は実行せず、承認依頼にしてください。

出力:
- 要約
- 構造化データ
- 次アクション
- human_review

ワークフロー

候補企業を補完性で分類する
相手の得を明確にした協業仮説を作る
初回接触後に仮説の当たり外れを記録する
条件論点は契約前に法務へ渡す

この流れを固定すると、AIは単発の相談相手ではなく、業務の一部として改善できる。

失敗パターン

自社都合だけの提案にする
提携後の実行担当を曖昧にする
独占やデータ連携の重さを見落とす

失敗パターンは、禁止事項としてプロンプトに入れるだけでは足りない。出力レビュー時に「今回どの失敗に近かったか」を記録し、次の入力データや評価基準へ戻す。

評価ルーブリック

相手メリットが具体的
契約前論点が整理されている
提携後の運用が想像できる
事実、推測、未確認が分離されている
人間に戻すべき判断がhuman_reviewに出ている

5段階評価にする場合は、3を「人間が軽く直せば使える」、4を「そのまま業務で使える」、5を「次回のテンプレートに採用できる」と定義する。