現場知インテリジェンス企業
現場リサーチ
今回の現場課題に答える。
特定の施策、商品、店舗、接客、競合について、 今、何が起きているのかを個別に設計して明らかにします。
現場リサーチを見る現場知インテリジェンスとは
店舗・売場・営業・顧客接点で実際に起きたことを、
顧客の体験、問題の構造、優先判断、具体的な行動へ翻訳することです。
写真、点数、コメント、売上、実施報告。 情報を集めただけでは、何を変えるべきかは決まりません。
セオンは、現場で確認した事実を、 顧客がどう受け取ったかという意味へ変え、 複数の現場に共通する構造を捉え、 経営・本部・現場が次に何を判断し、 どう動くかまでつなぎます。
Why Field Intelligence
結果を示すデータと、結果が生まれた理由は、同じではありません。
売上は、何が売れたかを示します。 POSは、いつ、どこで、何が選ばれたかを示します。 SFAは、営業が何を行ったかを示します。 店舗報告は、施策を実施したかを示します。
どれも重要な情報です。 けれども、商品を見つけられなかったこと、 説明が比較の助けにならなかったこと、 担当者に本音を言わないまま離れたこと、 同じ施策が店舗ごとに違う意味で実行されたことは、 結果のデータにそのまま残るとは限りません。
企業が持つ情報
主に分かること
現場で確かめる必要があること
売上・POS・契約データ
何が、どこで、どれだけ売れたか
なぜ見つけられず、理解されず、競合が選ばれたか
店舗・施策の実施報告
何を実施したか、完了したか
顧客から見え、伝わり、行動につながったか
SFA・CRM・商談記録
営業が何を行い、どう記録したか
顧客が何を比較し、どこで不安になり、何を決め手にしたか
アンケート・顧客の声
顧客が回答時に言葉にしたこと
言葉になる前の迷い、ためらい、離脱の場面
店舗評価・監査点数
基準を満たしたか、差があるか
なぜ同じ差が生まれ、何を仕組みとして変えるべきか
What Is Field Intelligence?
現場知は、写真やコメントの集まりではありません。
現場知とは、現場で実際に起きたことと、 起きなかったことを起点に、 顧客やスタッフの体験、判断、迷い、意図とのズレを、 企業が使える形にした知識です。
「POPが設置されている」「説明が行われた」という実施事実だけでなく、 「顧客から見えたか」「理解の助けになったか」 「比較する理由をつくれたか」「次の行動へ進めたか」まで読みます。
起きた事実
表示、説明、提案、導線、対応、比較支援など、実際に確認できたこと
起きなかった事実
必要な案内がなかった、質問が生まれなかった、提案が続かなかったなど、欠けていた行動
顧客の体験
見えたか、分かったか、安心したか、迷ったか、比較しやすかったか
スタッフの行動と判断
何を優先し、どの場面で説明・提案・対応を変えたか
意図と実態のズレ
本部が届けたい価値と、現場で顧客が受け取った価値の違い
繰り返されるパターン
特定の人や店舗だけでなく、複数の現場に共通して現れる傾向
Data to Intelligence
集めるだけでは、インテリジェンスにはなりません。
現場で取得した写真、点数、コメント、顧客反応は、 重要な原材料です。 しかし、それらを並べただけでは、 事実の量が増えただけで、 会社として何を優先すべきかは決まりません。
現場知インテリジェンスは、 事実を意味づけし、複数の証拠を重ね、 問題の構造を捉え、判断と行動へ変えるところまでを含みます。
01
現場データ
写真・点数・回答・コメント・時刻・店舗差・競合差
何が起きたかを確認できる
→
02
現場知
事実を顧客体験・スタッフ行動・意図との差として読み直した知識
なぜ顧客の行動が進んだ・止まった可能性があるかを考えられる
→
03
現場知インテリジェンス
現場知を構造化し、優先順位、担当、行動、確認方法まで翻訳した判断材料
誰が、何を、どの順番で変え、何を再確認するかを決められる
現場データが「見たもの」なら、現場知は「そこから分かったこと」。
現場知インテリジェンスは、「会社として次に何を判断し、どう動くか」まで使える形にしたものです。
Six Transformations
問いから再観測まで、現場の事実を一つの流れでつなぎます。
セオンは、すべての案件で同じ設問を当てはめるのではありません。 顧客が直面している問題から、 何を現場で確かめるべきかを整え、 取得した事実を段階的に判断へ変えます。
01
問いを整える
「何となく売れない」「施策が弱い」から、 現場で確認可能な問いへ変える。
観測テーマ・対象・証拠条件
02
現場で事実をつくる
店舗、売場、営業、競合、継続接点で、 事実・写真・体験を取得する。
直接観測できる現場データ
03
顧客体験として読む
見え方、理解、迷い、比較、安心、離脱の意味を整理する。
顧客の行動が進む・止まる場面
04
構造を解く
複数の現場・要因・部署に共通する パターンと背景を整理する。
主要なズレ・構造仮説・確認事項
05
判断へ翻訳する
続ける、変える、止める、優先する、 標準化する事項を分ける。
経営・本部・各部署の判断論点
06
行動・再観測へつなぐ
具体行動、担当、タイミング、 再確認する指標を設定する。
実装方針・検証・再観測
Evidence
事実と、体験と、仮説と、判断を混ぜない。
直接確認したこと
現場事実
写真、発言、行動、店舗状態など、 現場で直接確認できた証拠。
顧客としてどう受け取ったか
顧客体験
見え方、理解、迷い、安心、 比較のしやすさ、行動の変化。
複数証拠から考えること
構造仮説
複数の現場に共通する背景や、 問題を生み出している可能性のある構造。
社内で照合すること
確認事項
現場だけでは確定できない方針、 制度、数字、社内事情との照合。
現時点で決めること
判断
続ける、変える、止める、優先する、 次に何を確かめるか。
Relationship with Other Information
どれか一つに置き換えるのではなく、見えていない現場をつなぎます。
現場知インテリジェンスは、 調査、データ分析、AI、コンサルティングの代わりになるものではありません。
それぞれが持つ情報や専門性に、 実際の現場でしか得られない証拠を加え、 結果・体験・構造・行動をつなぐ役割を持ちます。
領域
主な強み
現場知インテリジェンスが補うこと
調査・リサーチ
必要な事実、回答、写真、行動を取得する
取得した事実を顧客体験・構造・優先判断へ変える
POS・SFA・CRM・データ分析
大量の履歴、数値、傾向、相関を把握する
数値に残らない見え方、迷い、比較、現場実装の理由を加える
AI
大量情報を整理し、候補・差分・仮説を速く出す
入力されていない現場事実をつくり、人が意味と判断を確定する
コンサルティング
経営・事業・組織の課題を整理し、方針を設計する
仮説を実際の店舗・売場・営業・顧客接点で確かめる
現場運営・実行支援
施策を店舗・営業・接点で実行する
実施された施策が顧客に届き、意図した行動につながったかを検証する
Examples
同じ結果でも、現場で確かめると、次の判断は変わります。
Example 01
販促物は設置されているのに、商品が選ばれない
現場事実
POPは多くの店舗に設置されているが、 商品棚から離れ、競合訴求の方が先に目に入る。
顧客体験
POPの内容を読む前に競合商品へ視線が移り、 自社商品の価格差を理解する材料がない。
構造仮説
設置確認は行われているが、 ショッパーの発見・理解・比較までを共通基準で管理していない。
判断
POPを増やすのではなく、 設置位置、比較表現、営業から店舗への実装基準を見直す。
Example 02
失注理由は「価格」と記録されている
現場事実
営業は機能と見積りを説明したが、 競合との違い、導入後の不安、 社内説明の材料が十分に提示されなかった。
顧客体験
価格差以上に「この会社を選ぶ理由を社内で説明できない」ことが、 検討停滞につながった。
構造仮説
商談記録が価格・機能中心で、 顧客の比較基準と意思決定支援を捉える仕組みが不足している。
判断
値引きだけでなく、 比較支援、導入後の安心、 決裁者向け根拠の提示方法を再設計する。
Example 03
店舗によって接客品質の差が大きい
現場事実
一部店舗では顧客の目的を聞いてから提案するが、 別店舗では商品説明から始まり、質問が深まらない。
顧客体験
同じブランドでも、 自分に合う提案を受けられるかどうかが店舗によって異なる。
構造仮説
研修内容の理解度だけでなく、 現場で何を優先し、 どこまで裁量を持つかが共通化されていない。
判断
個人評価を強める前に、 ヒアリングの目的、判断基準、店長の支援方法を揃え、再観測する。
From Field Issue to Organizational Decision
すべての現場課題を、無理に経営課題へ広げるわけではありません。
一つの施策や店舗について、 現状と原因が分かれば十分な場合もあります。 そのときは、対象を絞り、 必要な事実を個別に設計して明らかにします。
一方、同じ問題が複数店舗・複数施策・複数部署で繰り返されている場合は、 個別改善だけでは再発を止められません。 現場知を横断して、 なぜ会社の中で同じ問題が生まれ続けるのかを捉えます。
01
個別の現場課題
- 主な問い
- 今回の施策・商品・店舗で、何が起きているか
- 主な判断
- この施策、売場、接客、運用をどう変えるか
02
複数現場に共通する構造
- 主な問い
- なぜ同じ問題が店舗や担当者を越えて繰り返されるか
- 主な判断
- 本部、営業、販促、商品、運営のどこを仕組みとして変えるか
03
時間の変化
- 主な問い
- 改善後に何が変わり、何が定着せず、競合がどう動いたか
- 主な判断
- 続ける、修正する、広げる、止めるをどう判断するか
AI & Human Intelligence
人が現場で拾い、AIが構造化を支え、人が意味を確定する。
AIは、写真の差分、回答傾向、コメントの分類、 関連する要因候補の整理に力を発揮します。
しかし、写真に写っていない迷い、 質問しなかった理由、ブランドらしさとの適合、 組織として変えるべき優先順位を、 AIだけで確定することはできません。
セオンは、AIを現場の代替ではなく、 現場知を扱うための補助エンジンとして使います。
CENTER
現場事実
すべての判断の中心
01
現場を観測する人
事実、写真、顧客としての体験、 迷った場面、実際の説明・対応を記録する。
売上原因や組織課題を一人で断定しない
02
AI
大量の記録を整理し、 差分、傾向、関連候補、反証可能性を提示する。
現場にない事実を補ったり、因果やROIを自動確定しない
03
セオンの専門判断
事実と体験を照合し、 構造仮説、優先判断、行動、確認方法へ翻訳する。
根拠の薄いスコアや抽象的な改善案だけを提示しない
04
クライアント
社内事情、方針、実行可能性を照合し、 最終判断と実装を行う。
現場の証拠なしに社内認識だけで結論を固定しない
Decision
何が悪いかではなく、次に何を決めるか。
現場知インテリジェンスの成果は、 情報量の多いレポートではありません。 経営、本部、営業、販促、商品、店舗運営が、 それぞれ何を判断し、 どの順番で動くかが分かることです。
01
続ける・変える・止める
販促、営業施策、店舗運用、商品表現を 継続するか、修正するか、中止するか。
02
優先順位を決める
店舗差、競合差、顧客の離脱要因のうち、 どこから手を付けるか。
03
担当を分ける
店舗で直すこと、本部で変えること、 営業・販促・商品部門が担うことを分ける。
04
標準化と裁量を分ける
全社で揃えるべき行動と、 地域・店舗・担当者に任せる部分を決める。
05
投資先を変える
POP、什器、教育、営業資料、システム、 接点設計のどこへ投資するか。
06
再確認の方法を決める
何を指標にし、どの店舗・接点を、 いつ、同じ基準で再観測するか。
Output
誰が読んでも、根拠と次の行動が追える形で返します。
案件の目的や規模によって成果物は変わりますが、 現場知インテリジェンスとして共通するのは、 事実、体験、構造、判断、行動を混ぜずに、 一つの流れで示すことです。
01
現場証拠
写真、回答、コメント、実施状況、店舗・競合・前回差
担当者・運営部門・実務責任者
02
顧客体験の整理
見え方、理解、迷い、比較、感情、行動の進行・停止
営業・販促・商品・店舗運営
03
構造仮説
共通パターン、部門間の接続不良、意図と実装のズレ、確認事項
本部責任者・事業責任者・経営企画
04
優先判断
続ける・変える・止める、短期・中期、部署別の判断事項
経営・本部・部門責任者
05
行動・検証設計
担当、行動、タイミング、標準化、再観測指標
実装担当・マネージャー・パートナー企業読む人が「現場で何が起きたか」「なぜそう考えるか」 「何を決めるか」「次にどう確かめるか」を追えること。
How SEON Provides Field Intelligence
2つの事業と、その先につながる継続基盤。
セオンの直接提供事業は、 「今回の現場課題に答える現場リサーチ」と、 「現場課題を生み出している構造に答えるSEON PROOF」の2領域です。
どちらが上位・下位という関係ではありません。 現在知りたいこと、繰り返されている問題、 必要な判断に応じて、最適な方法をセオンが設計します。
SEON PROOF
現場課題を生み出している構造に答える。
営業・店頭投資など、 複数の現場や接点に繰り返し現れる問題を、 標準化された検証モデルで構造的に読み解きます。
SEON PROOFを見る
CONTINUOUS FOUNDATION
継続して見る
定点観測・現場知KPI
変化を、同じ物差しで追い続ける。
現場リサーチ／SEON PROOFで得た現場知を、 一度の判断で終わらせないための横断的な継続基盤です。 改善、劣化、施策定着、競合変化を同じ基準で観測し、 会議・KPI・継続判断へつなげます。
When You Need Field Intelligence
データが足りないときだけではありません。
データが足りないときだけではありません。
データはあるのに、判断がつながらないとき。
- 売上や契約結果は分かるが、顧客がどこで迷い、 なぜ選ばなかったか分からない。
- 施策は実施済みと報告されているが、 顧客に見え、伝わり、行動につながったか分からない。
- 店舗・地域・営業担当者による差が大きいが、 個人差なのか仕組みの問題なのか判断できない。
- 販促、営業、商品、店舗運営が別々のデータを持ち、 同じ問題を違う言葉で話している。
- 改善案は出ているが、 誰が何を変え、どの指標で確かめるかが決まっていない。
- AIやDXを導入したが、 現場での使われ方と顧客体験がどう変わったか確認できていない。
- 一度の調査やアンケートでは、 改善の定着や競合の変化まで追えない。
FAQ
よくあるご質問
Q1 現場知インテリジェンスは、覆面調査の新しい呼び方ですか。
いいえ。覆面調査は、現場の事実や顧客体験を取得する有効な手段の一つです。 現場知インテリジェンスは、覆面調査を含む複数の方法で得た事実を、 構造、優先判断、行動、再観測へ変える会社全体の考え方です。
Q2 既存のPOS、SFA、アンケートがあっても必要ですか。
既存データがあるほど、現場知と組み合わせる価値があります。 数値や履歴で見えている結果に、 顧客の見え方、迷い、比較、現場実装の事実を重ねることで、 次の判断が具体化します。
Q3 AIで分析すれば、同じことができますか。
AIは大量データの整理や仮説候補の抽出に有効です。 ただし、社内に記録されていない現場事実は、 AIの入力には含まれません。 セオンは、まず現場で事実をつくり、 AIの構造化支援と専門判断を組み合わせます。
Q4 経営課題や全社課題でないと利用できませんか。
いいえ。特定の施策、商品、店舗、競合を確認する個別テーマから始められます。 現場を見た結果、複数部署や仕組みに関わる問題が見えた場合に、 必要な範囲だけ上位の構造へ広げます。
Q5 現場を見れば、売上への影響まで分かりますか。
現場事実から売上への影響を、 検証データなしに断定することはしません。 売上・契約・行動データと現場事実を照合し、 影響仮説、確認事項、次の検証方法を明確にします。
Q6 どのサービスを選べばよいか分かりません。
最初からサービスを選ぶ必要はありません。 現在の課題、対象、繰り返し性、関係部署、 得たい判断を伺い、 現場リサーチ、SEON PROOF、継続定点観測の中から 適切な入口をご提案します。
Explore SEON
現場知インテリジェンスを、実際にどのような方法とサービスで提供するか。
Talk with SEON
現場で何を確かめれば、次の判断に進めるか。
売上や報告はあるのに、理由が分からない。
社内で意見が分かれ、何から確認すべきか決められない。
その段階からお聞かせください。
現場で取得すべき事実と、判断までの進め方を一緒に整理します。