# アカウントプランの作成

提案先企業の業界や提案プロダクトなどからアカウントプラン作成をサポートします。

プラン作成に必要な情報が不足している場合、企業規模と業界を加味して汎用的なアカウントプラン作成をサポートします。

<figure><img src="/files/588l3VzuimLZsUcyKGcr" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

下記の入力例を基にアカウントプラン作成を行います。

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

* **提案先企業名**：Allganize Japan株式会社
* **業界**：IT
* **企業規模**：30名
* **提案プロダクト**：AI・LLMアプリのプラットフォーム
* **商談平均日数**：90日
* **プランのゴール**：2025年3月1日契約開始

## 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アカウントプランが生成されます。

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/QlbdL3UyikmtekA4sDuv" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## 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5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/6FTun60Sa54BED8R5mPE" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* **提案先企業名**
  * 変数：@company
  * インプットタイプ：テキスト
* **業界**
  * 変数：@industry
  * インプットタイプ：テキスト
* **企業規模**
  * 変数：@Company size
  * インプットタイプ：テキスト
* **提案プロダクト**
  * 変数：@product
  * インプットタイプ：テキスト
* **商談平均日数**
  * 変数：@Average number of days for a deal
  * インプットタイプ：テキスト
* **プランのゴール**
  * 変数：@goal
  * インプットタイプ：テキスト

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

標準モデルは「ANTHROPIC CLAUDE 3.5 SONNET」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 %}


---

# 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/sales/akauntopuranno.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.