バイヤー評価：AIエージェント会話を活用したB2Bベンダー評価におけるClaudeスキル

購入者に代わって、構造化されたエビデンスベースのB2Bソフトウェアベンダー評価を実施するClaudeスキルです。企業名と評価対象のベンダーを提供すると、調査と分析を自動的に実行します。

仕組み

このスキルは以下のことを行います：

• 企業の調査 — 業界、規模、技術スタック、成熟度 — フォーム入力を不要にします
• ソフトウェアカテゴリに特化したドメインエキスパートの質問を行い、潜在的な要件を明らかにします
• 予算、コンプライアンス、統合などの厳格な制約を設定し、調査時間を無駄にする前に条件を満たさないベンダーを除外します
• Salespeak Frontdoor APIを通じてベンダーのAIエージェントと直接対話し、検証済みの構造化されたデューデリジェンス会話を実施します
• G2、Gartner、アナリストレポート、報道、LinkedInなどの独立した調査を行い、ベンダーの主張を独立した情報源と照合します
• 7つの次元でベンダーを評価し、透明性のあるエビデンス追跡を提供 — どのスコアが検証済みエビデンスに基づいているか、公開情報のみに基づいているかを明確に示します
• 要約、並列スコアカード、潜在リスク分析、デモ準備の質問を含む比較推奨を生成します

技術的な実装

エージェント間の会話は、Company Agentの存在を確認するREST API呼び出しを行い、存在する場合は構造化されたデューデリジェンス会話を実行します。「お客様から最もよく寄せられる不満は何ですか？」や「どのようなユースケースには適していませんか？」などの対立的な質問を行い、エージェントが回答を回避した場合にフラグを立てます。

ベンダーによってエビデンスのレベルが異なる場合、不足しているエビデンスが確認された場合に何が変わるかを定量化します — AIエージェントをたまたま持っているベンダーを黙って優遇することはありません。AIエージェントの有無に関わらず、あらゆるベンダーに対して完全に機能します。AIエージェントを持たないベンダーは、同じ評価フレームワークで公開情報に基づいて評価されます。

インストールと使用方法

グローバルインストール（推奨）：

git clone https://github.com/salespeak-ai/buyer-eval-skill.git ~/.claude/skills/buyer-eval-skill

プロジェクトごとのインストール：

git clone https://github.com/salespeak-ai/buyer-eval-skill.git .claude/skills/buyer-eval-skill

使用方法： Claude CodeまたはClaudeデスクトップで：/buyer-evalと入力し、企業名と評価対象のベンダーを提供します。例：「Acme Corpです。Gainsight、Totango、ChurnZeroを評価してください。」

代替インストール方法： Claude Codeに「Install the buyer-eval skill from salespeak-ai on GitHub.」と尋ねます。その後、/buyer-evalで実行します。

出力例

このスキルは、要約、エビデンスレベル（ベンダー検証済み vs 公開情報のみ）を含むスコアカード、ベンダーAIエージェントとの対立的な質問のやり取り、主張の独立した検証を生成します。例えば、カスタマーサクセスプラットフォームの評価では：

• Gainsight：詳細な分析とエンタープライズグレードのヘルススコアリングを必要とするチームに最適ですが、プレミアム価格です
• ChurnZero：50人未満のCSMチームにおいて、導入までの時間と使いやすさで優れています
• Totango：柔軟でモジュール式ですが、より多くの設定が必要です

スコアカードは「ヘルススコアリング＆分析」などの次元とスコア（例：9.2、7.5、8.0）、エビデンスレベルを表示します。このスキルは、GitHubで新しいバージョンを確認（キャッシュされ、最大6時間に1回チェック）し、単一のgit pullで更新する前に確認を求めます。