account-research

アカウント調査

アプローチの前に、企業や人物の全体像を把握できます。このスキルは常にウェブ検索を利用し、エンリッチメントや CRM のデータと連携すると大幅に精度が向上します。

仕組み

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     ACCOUNT RESEARCH                             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ALWAYS (works standalone via web search)                        │
│  ✓ Company overview: what they do, size, industry               │
│  ✓ Recent news: funding, leadership changes, announcements      │
│  ✓ Hiring signals: open roles, growth indicators                │
│  ✓ Key people: leadership team from LinkedIn                    │
│  ✓ Product/service: what they sell, who they serve              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  SUPERCHARGED (when you connect your tools)                      │
│  + Enrichment: verified emails, phone, tech stack, org chart    │
│  + CRM: prior relationship, past opportunities, contacts        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

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はじめに

調査したい相手を伝えるだけです。

• 「Stripe を調査して」
• 「Notion の CTO を調べて」
• 「acme.com の情報を教えて」
• 「TechCorp の Sarah Chen って誰？」
• 「電話の前に [company] について教えて」

すぐにウェブ検索を実行します。エンリッチメントや CRM が接続されている場合は、そのデータも取得します。

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コネクター（任意）

ツールを接続すると、このスキルをさらに活用できます。

コネクター	追加される情報
エンリッチメント	確認済みのメールアドレス、電話番号、技術スタック、組織図、資金調達の詳細
CRM	過去の関係履歴、過去の商談、既存の連絡先、メモ

コネクターがなくても大丈夫です。 ウェブ検索だけでも、どの企業や人物についても十分な調査ができます。

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出力形式

# Research: [Company or Person Name]

**Generated:** [Date]
**Sources:** Web Search [+ Enrichment] [+ CRM]

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## Quick Take

[2-3 sentences: Who they are, why they might need you, best angle for outreach]

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## Company Profile

| Field | Value |
|-------|-------|
| **Company** | [Name] |
| **Website** | [URL] |
| **Industry** | [Industry] |
| **Size** | [Employee count] |
| **Headquarters** | [Location] |
| **Founded** | [Year] |
| **Funding** | [Stage + amount if known] |
| **Revenue** | [Estimate if available] |

### What They Do
[1-2 sentence description of their business, product, and customers]

### Recent News
- **[Headline]** — [Date] — [Why it matters for your outreach]
- **[Headline]** — [Date] — [Why it matters]

### Hiring Signals
- [X] open roles in [Department]
- Notable: [Relevant roles like Engineering, Sales, AI/ML]
- Growth indicator: [Hiring velocity interpretation]

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## Key People

### [Name] — [Title]
| Field | Detail |
|-------|--------|
| **LinkedIn** | [URL] |
| **Background** | [Prior companies, education] |
| **Tenure** | [Time at company] |
| **Email** | [If enrichment connected] |

**Talking Points:**
- [Personal hook based on background]
- [Professional hook based on role]

[Repeat for relevant contacts]

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## Tech Stack [If Enrichment Connected]

| Category | Tools |
|----------|-------|
| **Cloud** | [AWS, GCP, Azure, etc.] |
| **Data** | [Snowflake, Databricks, etc.] |
| **CRM** | [e.g. Salesforce, HubSpot] |
| **Other** | [Relevant tools] |

**Integration Opportunity:** [How your product fits with their stack]

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## Prior Relationship [If CRM Connected]

| Field | Detail |
|-------|--------|
| **Status** | [New / Prior prospect / Customer / Churned] |
| **Last Contact** | [Date and type] |
| **Previous Opps** | [Won/Lost and why] |
| **Known Contacts** | [Names already in CRM] |

**History:** [Summary of past relationship]

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## Qualification Signals

### Positive Signals
- ✅ [Signal and evidence]
- ✅ [Signal and evidence]

### Potential Concerns
- ⚠️ [Concern and what to watch for]

### Unknown (Ask in Discovery)
- ❓ [Gap in understanding]

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## Recommended Approach

**Best Entry Point:** [Person and why]

**Opening Hook:** [What to lead with based on research]

**Discovery Questions:**
1. [Question about their situation]
2. [Question about pain points]
3. [Question about decision process]

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## Sources
- [Source 1](URL)
- [Source 2](URL)

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実行フロー

ステップ 1：リクエストを解析

Identify what to research:
- "Research Stripe" → Company research
- "Look up John Smith at Acme" → Person + company
- "Who is the CTO at Notion" → Role-based search
- "Intel on acme.com" → Domain-based lookup

ステップ 2：ウェブ検索（常に実行）

Run these searches:
1. "[Company name]" → Homepage, about page
2. "[Company name] news" → Recent announcements
3. "[Company name] funding" → Investment history
4. "[Company name] careers" → Hiring signals
5. "[Person name] [Company] LinkedIn" → Profile info
6. "[Company name] product" → What they sell
7. "[Company name] customers" → Who they serve

抽出する情報：

• 企業の概要と位置付け
• 最近のニュース（過去 90 日間）
• 経営陣
• 募集中の求人
• 技術に関する情報
• 顧客層

ステップ 3：エンリッチメント（接続されている場合）

If enrichment tools available:
1. Enrich company → Firmographics, funding, tech stack
2. Search people → Org chart, contact list
3. Enrich person → Email, phone, background
4. Get signals → Intent data, hiring velocity

エンリッチメントで追加される情報：

• 確認済みの連絡先情報
• 完全な組織図
• 正確な従業員数
• 詳細な技術スタック
• 投資家を含む資金調達の履歴

ステップ 4：CRM の確認（接続されている場合）

If CRM available:
1. Search for account by domain
2. Get related contacts
3. Get opportunity history
4. Get activity timeline

CRM で追加される情報：

• 過去の関係に関する背景
• これまでの経緯（成約／失注した商談）
• これまでに話した相手
• メモと履歴

ステップ 5：情報をまとめる

1. Combine all sources
2. Prioritize enrichment data over web (more accurate)
3. Add CRM context if exists
4. Identify qualification signals
5. Generate talking points
6. Recommend approach

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調査の種類

企業調査

重点項目：事業概要、ニュース、採用状況、経営陣

人物調査

重点項目：経歴、役職、LinkedIn での活動、会話のきっかけ

競合調査

重点項目：製品比較、位置付け、成約／失注の傾向

面談前の調査

重点項目：参加者の経歴、最近のニュース、関係履歴

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より良い調査のためのヒント

1. ドメインを含める — 「acme.com を調査して」のほうが正確です
2. 人物を特定する — 「Acme の営業担当副社長、Jane Smith を調べて」
3. 目的を伝える — 「デモの電話の前に Stripe を調査して」
4. 具体的な情報を尋ねる — 初回の調査後に「技術スタックは？」と聞く

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関連スキル

• call-prep — この調査に背景情報を加えた、面談の完全な準備
• draft-outreach — 調査内容に基づいて、相手に合わせたメッセージを作成
• prospecting — 調査対象を評価し、優先順位を付ける