日報AI要約とは
DRIVE SFAでは、営業担当者が日報を作成する際、その日に行われた「営業活動」のデータをAIが自動で読み取り、日報のテキスト（サマリーと所感のドラフト）を生成する機能が備わっています。
本記事では、このAI要約が「どのデータを読み取り」「どのようにテキスト化しているか」の詳細仕様を解説します。
1. 収集対象となるデータ（インプット）
AIが要約を作成する際、対象となるユーザーの**当日（0:00〜作成時点）**に記録された以下のデータがインプットとして収集されます。
| データ種別 | 取得条件 | AIが読み取る主な内容 |
|---|---|---|
| 営業活動の解析結果 | 当日の取引先に対する活動の分析結果 | 商談や架電などの活動記録や、音声解析に基づく顧客の反応・ネクストアクション等 |
| 売上・失注の実績 | 当日に計上された売上、または失注した案件 | 取引先名・案件名・売上金額（失注の場合は金額と理由） |
| 案件のパイプライン（進行中） | 当日が「開始予定日」または「完了予定日」に含まれる担当案件 | 案件名・売上見込金額・現在のステップ |
| 日報フォームの入力内容 | 日報作成時に手動で入力したQ&A（所感など） | フォーム設問（Q）と入力内容（A） |
| 会社概要 | テナント設定に登録されている会社情報 | 自社の事業内容や概要 |
IMPORTANT
取引先や案件を更新しただけでは、日報の「活動実績」には反映されません。「営業活動」として記録を残す必要があります。
2. AIによる要約生成ロジック
収集されたデータは、以下のロジック（プロンプト指示）に従ってテキスト化されます。
- データの結合と構造化: 会社の概要、日報フォームの手入力内容、営業活動の解析結果、および売上・失注結果をプロンプトのソースとして結合します。
- パイプライン案件の付加: 担当している進行中の案件リスト（パイプライン）をJSON形式で構造データとしてAIに渡します。
- 重要度の判定: 単なる「アポ取りの不在架電」よりも、「売上の確定」「失注理由」「ネクストアクションが設定された活動」を重要とみなし、文字数を割いて要約します。
- トピックごとの整理: 以下の要素を含めて文章を生成します。
- 手入力した日報フォーム（Q&A）の内容を踏まえた所感
- 顧客別の商談・活動サマリ
- 確定した売上や失注のハイライト
- 進行中案件（パイプライン）の状況整理
3. 要約精度を上げるためのコツ
AIによる日報生成をより正確でリッチなものにするためには、日中のSFA入力において以下の点を意識してください。
- 商談メモは箇条書きでも良いので残す: 「商談した」という事実だけでなく、顧客のネガティブ/ポジティブな反応を数文字でも残すことで、所感の精度が上がります。
- Zoom連携等を活用する: 録音データさえあれば、商談メモを一切書かなくても、AIが文字起こしから自動で商談サマリを生成して日報に組み込みます。
- 案件フェーズはこまめに動かす: フェーズの移動履歴は「成果」として日報のハイライトに記載されやすくなります。
4. 権限とデータのプライバシー
- AIは、日報を作成する本人が閲覧権限を持つデータのみを読み取ります。
- AI要約のプロセスにおいて、入力データがAIモデルの外部学習（他社へのデータ流用）に使われることはありません。