現場知インテリジェンス企業
観測済
店舗別販売率
A店 4%B店 10%C店 11%
根拠：導出（既存記録の集計）
01 — THE QUESTION
データがあっても、
まだ見えていない現実がある。
ここからは、一貫した架空のシナリオです
店舗Aだけ、
追加サービス販売率が低い。
なぜなのか。
店舗別の数字は、すでにある。
差があることも分かっている。
でも、接客のどの場面で何が起きているかは、
まだ、その数字に含まれていません。
差は見える。原因は、まだ見えていない。
数値の条件と内訳を見る
2026年9月1日〜7日。販売率＝追加サービス販売件数÷対象会計客数。1会計につき最大1件です。
- A店：売上3,000,000円／対象会計1,000件／追加サービス40件
- B店：売上3,200,000円／対象会計1,000件／追加サービス100件
- C店：売上3,100,000円／対象会計1,000件／追加サービス110件
すべて説明用の架空数値で、実績や効果を示すものではありません。
既存データを活かしながら、
足りないRealityを加える。
02 — A DIFFERENT STARTING POINT
判断したいことから、
必要な現実をたどる。
既存データの分析に、未観測の現実を取りに行くプロセスを加えます。
既存データを起点とする分析
- データ
- 分析
- 判断
SEON Reality Intelligence
- 判断したいこと
- 何をまだ
知らないか - 必要な現実を観測
- 分析・理解
- 判断
問いが変われば、必要なデータも変わる。
最初に描くのは、判断に必要な「現実の地図」です。
03 — UNOBSERVED MAP
分析する前に、
何をまだ知らないかを明らかにする。
分かったことと、まだ確かめていないことを、同じ地図に。
DECISION QUESTION ／ 判断したい問い
店舗Aの追加サービス販売率が低い。
何を変えるべきか。
この判断に必要な7つの現実を接続した地図。店舗別販売率は観測済です。提案の有無、タイミング、説明内容、顧客反応、売場・表示、競合はまだ未観測です。接続線は判断との関係を表し、因果関係を示しません。
分かっている現実
差があることは分かる。
その原因までは示していない。
まだ分かっていない現実
未観測
提案の有無
根拠：推論のみ
未観測
提案タイミング
根拠：未取得
未観測
説明内容
根拠：未取得
未観測
顧客反応
根拠：未取得
未観測
売場・表示
根拠：未取得
未観測
競合
根拠：未取得
観測済は、この問いに必要な範囲で確認できていること。
未観測の領域は、次に確かめに行く現実です。
各Realityの根拠・情報の状態・次に確かめることを見る
-
販売率の差
観測範囲十分に観測情報の状態この例では指摘なし根拠の種類計算・集計次に確かめること同じ条件・期間の販売率を継続して確認する。
-
実際に提案しているか
観測範囲未観測情報の状態未評価根拠の種類推論のみ「提案が少ないのかも」
という推測まで次に確かめることA・B・C店の提案の有無を接点ごとに記録する。
-
いつ提案しているか
観測範囲未観測情報の状態未評価根拠の種類未取得次に確かめること支払方法の確認との前後関係を記録する。
-
どう説明しているか
観測範囲未観測情報の状態未評価根拠の種類未取得次に確かめること説明の言葉・内容・順序を記録する。
-
顧客がどう反応するか
観測範囲未観測情報の状態未評価根拠の種類未取得次に確かめること質問や返答を記録し、内心と混同しない。
-
売場や表示はどうか
観測範囲未観測情報の状態未評価根拠の種類未取得次に確かめること表示の位置・内容を記録する。
-
競合で何が起きているか
観測範囲未観測情報の状態未評価根拠の種類未取得次に確かめること必要性を判断し、比較条件をそろえて観測する。
「未観測」は、ゼロや悪い状態を意味しません。いまの判断に必要な範囲が、まだ確かめられていないという意味です。
地図の3つの読み方を見る
観測範囲Coverage
十分に観測（Observed）
一部を観測（Partial）
未観測（Unobserved）
問い・対象・期間に対して、どこまで確かめたかを示します。
情報の状態Quality Flags
古い（Stale）
偏りあり（Biased）
矛盾あり（Conflicting）
複数の状態が重なることがあります。「未評価」と「指摘なし」も区別します。
根拠の種類Evidence Basis
直接観測（Direct）
計算・集計（Derived）
推論（Inferred）
根拠ごとに区別します。推論だけで、観測済みにはしません。「未取得」は根拠がない表示です。
店舗Aの問い未観測が見えた。次は、確かめ方へ。
04 — REALITY OBSERVATION DESIGN
何を、どこで、
どう確かめるかを設計する。
調査の方法や件数を決める前に、判断に必要な観測条件をそろえます。
- 01何を知る必要があるか
- 販売率の差に対して、
何を変えるべきか。 - 02何が分からないか
- 提案の有無・タイミング、
説明、顧客の反応、表示。 - 03何を観測するか
- 接点ごとの順序・発話・表示を、
比較できる形で記録する。 - 04どの方法で取得するか
- 既存記録の確認と現場観測。
店舗・時間帯・対象・根拠を定める。
店舗Aの問い設計した条件で、現実を取得する。
05 — OBSERVE REALITY
必要な現実へ、
取りに行く。
社内にあるデータも、現場にしかない事実も。
問いに合わせて取得し、根拠をたどれる形にします。
- 既存データ
- VOC
- 現場観測
- 顧客行動
- 競合
- 異業種
- デジタル接点
- その他のReality
今回の架空例：既存記録＋A・B店の限定的な現場観測。
VOC調査・競合・異業種・デジタル接点は未取得です。
取得した現実を、
ひとつずつ確かめられる事実へ。
店舗Aの問い観測した接点を、確かめられる事実へ。
06 — REALITY UNIT
「確かめた事実」を、
判断の出発点にする。
Reality Unitは、1つの検証可能な観測事実。
いつ、どこで、どう確かめたかを、事実と一緒に残します。
FACT確かめた事実Reality Unit
架空の観測記録支払方法を確認した後に、追加サービスを提案した。
- いつ
- 2026年9月8日 10:05
- どこで
- 架空の店舗A・1接点
- どの方法で
- 提案順序・発話の現場観測
- 何を根拠に
- 接点記録 E-A1（架空）
この1接点についての事実です。A店全体の傾向や、販売率が低い原因を示すものではありません。
ここから先は、分析・推論
AIや分析者が、事実から考えたこと。
Reality Unitそのものとは、分けて扱います。
店舗Aの問い事実を根拠に考え、判断し、再び確かめる。
07 — FROM EVIDENCE TO DECISION
意味を読み、仮説を立て、
判断した後も確かめる。
- 01
そこから考えた意味INTERPRETATION
A店の観測した2接点では、提案自体は行われていた。B店との提案タイミング・説明・表示の違いが、次に確かめる候補になる。
複数のReality Unitから導いた解釈。原因の確定ではありません。
- 02
これから検証する仮説HYPOTHESIS
提案を支払方法の確認前へ移すと、顧客から内容を確かめる質問が増えるかもしれない。
これから検証する仮説です。
- 03
企業が判断するDecision
A店の限定した接点で、提案タイミングだけを変えて試す。
説明内容・価格・表示位置は変えない。全店展開は決めない。
- 04
実行するAction
9月15日、対象接点で提案の順序を変更。
同じ観測項目で、もう一度現場を確かめる。
VERIFICATION — 判断・施策後の再観測
提案タイミングが変わったことは確認できた。
支払方法確認前の提案変更前 0 / 2接点 変更後 2 / 2接点
内容を確かめる顧客質問変更前 1 / 2接点 変更後 1 / 2接点
顧客反応や販売率への効果は、まだ確かめる必要がある。
再観測も平日日中の2接点のみ。施策後の販売率は未取得です。仮説の成立や販売効果は判断できません。
新しいReality Unit ／ 架空例
支払方法を確認した前に、追加サービスを提案した。
9月15日 10:05／店舗A／接点記録 E-A3。14:10の別接点でも確認。
- 提案・説明・顧客反応・表示の地図
- 一部を観測（Partial）＋偏りあり（Biased）
根拠：直接観測（Direct） - 競合で起きていること
- 未観測（Unobserved）／根拠は未取得
観測記録は増えても、店舗・時間帯・担当者の偏りは残ります。
まだ分からないことを、次の観測へ。08 — REALITY INTELLIGENCE LOOP
一度の分析で終わらない。
判断と検証が、次の問いを生む。
Reality Intelligence Loopは、情報が経営判断と検証へ循環する、事業全体の運用構造です。
- 01 / OBSERVE観測する
必要な現実を取得
- 02 / STRUCTURE構造化する
事実と根拠を整理
- 03 / UNDERSTAND理解する
意味・仮説を検討
- 04 / DECIDE判断する
企業が選択し、実行
- 05 / VERIFY検証する
施策後を再観測
検証で残った問いを、再びOBSERVEへ。
現場を観測・診断・実装・再観測する方法論はSEON METHOD。その実践を、継続する判断の流れへつなぎます。
09 — WAYS TO WORK WITH SEON
判断したい問いに合わせて、
必要な範囲から始める。
現在の主要な相談・プロジェクト型の提供形態です。
01
Reality Quick Scan
まず、何を確かめるべきか。
課題は見えているが、調べるべきことが定まらない企業へ。既存情報と問いを整理し、未観測の論点と次の観測を絞ります。
成果物の例初期Unobserved Map・観測の優先論点
02
Competitive Reality Scan
競合の実際を、同じ視点で。
競合との差を判断したい企業へ。顧客接点や提案の実際を共通の条件で観測し、自社との違いを読み解きます。
成果物の例比較観測記録・差分・判断すべき論点
03
Cross-Industry Reality Scan
異業種の現実から、条件を学ぶ。
自社の業界内では解決の手がかりが足りない企業へ。異業種の接点を観測し、適用できる条件と限界を整理します。
成果物の例観測記録・適用条件・転用の仮説
04
Reality Intelligence Project
観測から判断、再検証まで。
複数の論点を継続して確かめたい企業へ。現実の取得、既存データとの統合、判断材料の整理、再観測を設計します。
成果物の例観測事実・解釈・判断材料・検証結果
4つの提供形態を支える共通設計機能
Reality Observation Design
何を知る必要があり、何が分からず、何を、どう確かめるのか。
すべての取り組みを、判断したい問いから設計します。
サービス名や調査方法が決まっていなくても、ご相談いただけます。
自社の問いに合う進め方を相談する10 — BUILT ON FIELD EXPERIENCE
現場で培った力を、
企業の判断基盤へ。
覆面調査・覆面診断®・現場リサーチで現実を確かめる。SEON PROOFで構造課題を検証する。その実践を、未観測の特定から再観測まで、一つの判断の流れへつなぎます。
既存のサービスを置き換えるのではなく、各サービスの知見と方法を、問いに応じて組み合わせます。
11 — REALITY INTELLIGENCE CLOUD
CONCEPT / PROTOTYPE構想・prototype段階
そして、
継続的な判断基盤へ。
一度の報告で終わらず、確かめた事実、判断の根拠、残された問いを引き継いでいく。
Reality Intelligence Cloudは、継続観測・分析で培った業務を、企業の判断の記録としてつなぐ将来構想です。
現在提供中の製品ではありません。
以下は概念図であり、実稼働画面や顧客の利用画面ではありません。
残された問い顧客反応・販売率への効果は？
引き継ぐ根拠観測事実 → 解釈・仮説 → 判断
次の観測条件を広げ、もう一度確かめる
問いと根拠を、次の判断へ引き継ぐ。
12 — HOW SEON MAKES IT POSSIBLE
判断を支える知識と、
現実を扱う方法論。
- Reality Intelligence
- 何を実現するか企業に提供する、上位の事業・判断基盤。
- Field Intelligence
- 何を判断材料にするか現場から得た事実を、判断に使える知識へ。中核となる現場知インテリジェンス。
- SEON METHOD
- どう実現するか現実を観測し、ズレを捉え、診断・組成・実装・再観測する独自方法論。
13 — QUESTIONS
よくあるご質問
覆面調査と、何が違いますか。
覆面調査は現実を取得する方法の一つです。Reality Intelligenceは、何をまだ知らないかを特定し、必要な方法で現実を取得して、企業の判断・実行・再観測へつなぐ上位の事業です。
社内のデータが少なくても相談できますか。
はい。判断したい問いと、現在分かっていることから整理します。存在しないデータを推測で埋めず、取得が必要な現実と、その確かめ方を設計します。
AIによる分析だけを行うサービスですか。
AIによる分析に限定しません。まだデータになっていない現実を観測し、既存データと統合します。AIや分析者の解釈は観測事実と分け、判断の根拠をたどれるようにします。
調査方法や件数を先に決める必要がありますか。
必要ありません。Reality Observation Designで、問い・未観測の範囲・取得方法を整理し、目的に合う範囲を相談しながら決めます。
店舗以外にも活用できますか。
営業、顧客対応、デジタル接点など、企業が判断するために現実の確認が必要な場面を対象とします。このページの多店舗の例は、考え方を説明する架空のシナリオです。
Reality Intelligence Cloudは利用できますか。
現時点では構想・prototype段階です。提供開始時期・仕様・料金は未定です。このページの概念図や既存の支援事例は、Cloudの稼働実績を示すものではありません。
START WITH YOUR QUESTION
いま、何を判断したいですか。
まだ言葉になっていない違和感も、
どこから調べるべきか分からない課題も。
まず、その問いからお聞かせください。
SEON Reality Intelligence