# 製品販売の提案サポート

製品販売の提案サポートアプリでは、「業界」「提案先部門」「従業員規模」「製品・サービス」の入力のみで製品販売の提案サポート案を生成することができます。

<figure><img src="/files/IR7NAZT6jqUgVynUudRT" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

下記の入力例を基に製品販売の提案サポート案を生成します。

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

* **業界：**&#x88FD;造業
* **提案先部門：**&#x8CFC;買
* **従業員規模：**&#x31;001人～
* **製品・サービス：**&#x43;RM

<figure><img src="/files/WlnkPFez2h14erSwWkT9" 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製品販売の提案サポート案が生成されます。

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/Da03UUuuZz9QScOGhcoE" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

```
製造業の購買担当が悩んでいそうなこと（一般的な悩み）
　1.コスト削減の圧力：常にコストを下げるための方法を模索し、より安価で品質の高い材料や部品を
    探す必要がある。
　2.サプライヤー管理：多数のサプライヤーとの関係を維持し、納期や品質を管理することが複雑である。
　3.在庫管理の最適化：過剰在庫や在庫不足を避け、需要の変動に応じて在庫を適切に管理する必要が
    ある。

製造業特有の悩み（一般的ではないけど重要）
　1.生産計画との連携：生産スケジュールに合わせて資材を調達し、生産ラインの停止を防ぐための
　　タイミングが重要。
　2.品質管理の厳格化：製造業では製品の品質が直接ビジネスの信頼性に関わるため、購入する材料の
    品質管理が非常に重要。
　3.グローバルサプライチェーンの複雑性：世界中のサプライヤーからの調達を行うため、
    通貨の変動や国際的な物流の問題が発生しやすい。

CRMで解決できること
　1.サプライヤー情報の一元管理：CRMを使用して、すべてのサプライヤー情報を一か所で管理し、
    連絡先、契約条件、過去の取引履歴などを簡単に参照できる。
　2.コミュニケーションの効率化：CRMを通じてサプライヤーとのコミュニケーションを追跡し、
    メールや電話の履歴を一元化することで、迅速かつ効果的な対応が可能になる。
　3.需要予測と在庫管理：CRMシステムによるデータ分析機能を利用して、過去の購買データから需要の
    傾向を予測し、在庫管理を最適化する。
```

## 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/Ag1Tn0WQ0zMPBzgHnlK5" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* **業界**
  * 変数：@industry
  * インプットタイプ：単一選択
* **提案先部門**
  * 変数：@division
  * インプットタイプ：テキスト
* **従業員規模**
  * 変数：@Employee Scale
  * インプットタイプ：単一選択
* **製品・サービス**
  * 変数：@product
  * 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" %}
「製品・サービス」が決まっている場合など、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」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" %}
各項目に対して複数の悩みや解決策を生成したい場合などは、プロンプトを修正することで指定した数を生成することができます。&#x20;

例：各5つずつで書いてください。
{% 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/product-sales-support.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.