# OKRの設定

OKRの設定アプリでは、「前回のObjective」「前回のKR」「実績」「職種」の入力のみでOKRに即した文章案を作成することができます。

<figure><img src="/files/1inRaToDX6jgc3ye3oYa" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

下記の入力例を基にOKRに即した文章案を生成します。

## 入力例 <a href="#example1" id="example1"></a>

* **前回のObjective：**&#x30B3;ンタクト目標に対して120％の実績を目指す
* **前回のKR：**&#x30B3;ンタクト目標に対して107％の達成
* **実績：**&#x30B3;ンタクト目標に対して129％の達成
* **職種：**&#x30A4;ンサイドセールス

<figure><img src="/files/UHFlv4P39vGQeDxzlROP" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## 結果例 <a href="#example2" id="example2"></a>

入力例の内容で生成を実施すると下記のようなOKRに即した文章案が生成されます。

生成された文章は、その場で編集やコピー、ファイルとしてダウンロード(txt・PDF・docx)が可能です。

<figure><img src="/files/COHlpSddnbMSWAqEW944" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

```
Objectives1：コンタクト目標に対して120%の実績を達成し、インサイドセールスのパフォーマンスを
最大化する 
Key Results1：月間コンタクト数を前月比120%に増加させる 
Key Results2：コンタクトからのリード獲得率を前月比110%に増加させる 
Key Results3：コンタクトからのクローズ率を前月比105%に増加させる

Objectives2：コンタクト目標に対して107%の達成を実現し、インサイドセールスの効率を向上させる 
Key Results1：コンタクトの品質を向上させ、有効なリードの割合を前月比107%に増加させる 
Key Results2：コンタクトのフォローアップ効率を向上させ、フォローアップからのリード獲得率を
前月比107%に増加させる 
Key Results3：コンタクトのクロージングスキルを向上させ、クローズ率を前月比107%に増加させる

Objectives3：コンタクト目標に対して129%の達成を目指し、インサイドセールスの成長を加速させる 
Key Results1：新規コンタクトの開拓を強化し、新規コンタクト数を前月比129%に増加させる 
Key Results2：既存コンタクトの深耕を強化し、既存コンタクトからのリード獲得率を前月比129%に
増加させる 
Key Results3：コンタクトのクロージングスキルをさらに向上させ、クローズ率を前月比129%に
増加させる
```

## アプリ編集画面 <a href="#edit" id="edit"></a>

標準で用意されているインプット項目とLLMモデル・プロンプトは下記の内容になります。

### インプット <a href="#input" id="input"></a>

利用者に入力してもらいたい項目を4つご用意しています。

インプット項目は追加や削除、入力形式(インプットタイプ)の変更をすることができます。

<figure><img src="/files/3sZDC39A3IhK9OYAQd4y" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* **前回のObjective**
  * 変数：@Previous Objective
  * インプットタイプ：テキスト
* **前回のKR**
  * 変数：@Previous KR
  * インプットタイプ：パラグラフ
* **実績**
  * 変数：@track record
  * インプットタイプ：パラグラフ
* **職種**
  * 変数：@Occupation
  * インプットタイプ：テキスト

#### インプットのOne Pointアドバイス <a href="#input_onepoint" id="input_onepoint"></a>

{% hint style="info" %}
職種が決まっている場合は、インプットを単一選択にし、固定化することも可能です。
{% endhint %}

### LLMモデル <a href="#model" id="model"></a>

標準モデルは「OPENAI GPT-4 TURBO」がセットされています。

{% hint style="warning" %}
モデルを変更することで生成結果の仕上がりが変わる場合があります。
{% endhint %}

### プロンプト <a href="#prompt" id="prompt"></a>

{}で囲まれているものはインプットで設定されている変数が当てはめられており、プロンプト記載欄の下にチップの形で表示されている変数をクリックすると簡単に記載ができます。

{% hint style="warning" %}
インプットの変数を変更した際は、プロンプト内の変数も変更する必要があります。
{% endhint %}

#### プロンプトのOne Pointアドバイス <a href="#prompt_onepoint" id="prompt_onepoint"></a>

{% hint style="info" %}
Key Resultsを3つに設定していますが、減らしたり増やしたい場合はプロンプトで指定することで指定した数を生成することが可能です。

例：Key Resultsを5個設定する
{% endhint %}


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/app-market/default-apps/ga-hr/okr.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.