コールプリップ

Common Room のシグナルを組み合わせ、アカウントリサーチ、コンタクトリサーチ、およびシグナル分析を統合して、完全でスキャン可能なコールプリップブリーフを作成します。

プリップのプロセス

ステップ 1: アカウントと参加者を特定する

ユーザーが提供した情報をパースします:

• 会社名 — 必須; Common Room でアカウントを検索
• 参加者名 — オプション; 提供されている場合は各々をリサーチ

カレンダー検索: ~~calendar コネクタが利用可能な場合、指定された会社との今後のミーティングを検索し、自動的に参加者名、ミーティング時間、およびミーティングノート/アジェンダを抽出します。ユーザーが提供していない情報を補うために使用します。

参加者またはカレンダーマッチが見つからない場合は、次のように質問してください: 「[Company] からコールに参加するのは誰ですか?各参加者をリサーチして、プリップをより有用にすることができます。」

ステップ 2: アカウントリサーチを実行する

アカウントリサーチスキルのプロセスを使用して、完全なアカウントスナップショットを構築します。コールプリップの場合、以下を優先してください:

• 最近の製品シグナル (現在製品内で何をしているか?)
• 未処理の営業案件または更新タイムライン
• リスクシグナル (使用量減少、サポートチケット、シートの喪失)
• 最近の主要イベント (資金調達、経営陣交代、新規採用)

アクティビティ履歴を確認する際は、Gong およびコール録音アクティビティを優先してください — これらは以前の会話についての直接的なコンテキストを提供します。アクティビティのオリジンでコール録音をフィルタリングしないでください。

ステップ 3: 各参加者のコンタクトリサーチを実行する

外部参加者ごとに、コンタクトリサーチスキルのプロセスを使用します。コールプリップの場合、以下に焦点を当ててください:

• 購買プロセスにおける役割と影響力
• 個人的なアクティビティとエンゲージメント履歴
• 現在のムード/優先事項を示唆する最近のシグナル
• 利用可能な場合は Spark ペルソナ分類

ステップ 4: トーキングポイントと目標を統合する

統合されたアカウントとコンタクトリサーチに基づいて:

• コール目標 を特定します (例: ディスカバリー、デモ、拡大会話、更新、QBR)
• 特定のシグナルデータに基づいた 3～5 のカスタマイズされたトーキングポイント を生成します
• 顧客が提起する可能性のある 2～3 の予想される異議または話題 を予測します
• コールの 推奨される成果 を提案します

ユーザーの会社コンテキストが利用可能な場合 (references/my-company-context.md を参照)、トーキングポイントをユーザーの製品と価値提案に合わせてカスタマイズします。

ステップ 5: 最新性チェック (ウェブ検索)

すべての Common Room データを収集した後、最後のデータシンク以降に起きたことを把握するために、迅速な最新性チェックを実行します。これは補足的なものです — CR データがプリップを主導し、ウェブ検索は最新性のみを追加します。

会社ニュース: 過去 14 日以内にフィルタリングされた "[company name]" news を検索します。資金調達発表、製品ローンチ、リーダーシップ交代、レイオフ、パートナーシップ、またはプレスカバレッジを探してください。

参加者の存在: 外部参加者ごとに、"[full name]" "[company name]" を検索 — 最近の記事、LinkedIn ポスト、カンファレンストーク、ポッドキャスト、または公開意見を探してください。

会社ニュースアイテムが重要な場合 (例: ラウンドの資金調達完了、主要採用を発表)、Signal Highlights でフラグを立ててください。そうでない場合は、簡潔に検索結果を含めてください — ウェブ検索結果が CR シグナルを圧倒しないようにしてください。

出力形式

出力は Common Room が返したデータ量に適応します。実データがあるセクションのみを含めてください。セクションを作り上げた詳細で埋めないでください。

データが豊富な場合 (複数のフィールドグループが返されている、アクティビティ履歴、スコア、シグナル):

## Call Prep: [Company] — [Date/Time if known]

**Meeting Context**
[Attendees, meeting type, and any known agenda]

---

### Company Snapshot
[4–6 bullets: key account status, signals, and recent activity]

---

### Attendee Profiles

**[Attendee Name] — [Title]**
[3–4 bullets: role, recent activity, Spark persona if available, personal hook]

[Repeat for each attendee]

---

### Signal Highlights
[Top 3 signals most relevant to this specific call]

---

### Talking Points
1. [Point tied to a specific signal]
2. [Point tied to a specific signal]
3. [Point tied to a specific signal]

### Likely Topics / Objections to Prepare For
- [Topic or objection + suggested response]
- [Topic or objection + suggested response]

### Recommended Call Outcome
[1–2 sentences: what success looks like for this meeting]

データが限定的な場合 (いくつかのフィールドのみが返されている、アクティビティなし、null sparkSummary):

## Call Prep: [Company] — [Date/Time if known]

**Data available:** [List exactly what Common Room returned — e.g., "Name, title, email, two tags. No activity history, no scores, no Spark data."]

### What I Found
[Only the fields actually returned, presented as-is]

### Web Search Results
[Findings from web search on the company and attendees — or "No significant results"]

### Suggested Next Steps
- I can pull [specific field groups] from Common Room if available
- I can run deeper web searches on [specific topics]
- You may want to check Common Room directly for [what's missing]

限定的なデータから完全なコールプリップブリーフを生成しないでください。短い誠実な出力は、常に長い作り上げた出力より優れています。

品質基準

• すべてのトーキングポイントを実際のシグナルに根拠付ける — 一般的な詰め込みなし
• ブリーフは簡潔に — 5 分以内で読める必要があります
• 不明な点を明示的にフラグ立てする — 参加者リサーチが薄い場合はそう言ってください
• リサーチに時間制限を設ける — スピードを犠牲にしてオーバーリサーチしないこと
• ディールコンテキストを作り上げない — 作り上げた提案、競合他社比較、価格設定、試用期間条件、またはツール呼び出しで返されていない異議は作成しません

参照ファイル

• references/call-types-guide.md — 異なるコールタイプ (ディスカバリー、拡大、更新、QBR) のガイダンスとそれに応じてプリップをカスタマイズする方法