営業データ分析のやり方とは？分析手法・重要項目と、成果を最大化するAI活用

「勘や経験に頼る属人化した営業から脱却できない」 「営業のデータ分析をしたいが、どこを見るべきか分からない」

このようにお悩みではありませんか？ 営業データの分析は、営業活動のボトルネックを特定し、成果を再現可能な仕組みに変えるための唯一の方法です。

本記事では、営業のデータ分析が不可欠な理由と3つの基本的な手法から、「KPI分析」「パイプライン分析」など実践的な方法、そしてSFAを活用したデータ分析の具体的な手順までを網羅的に解説します。

更にAIが「失注の予兆」を検知し、ネクストアクションを提案する最新の自律型営業分析について紹介します。

▶▶参考資料：“正しいKPIマネジメント” とは？

営業のデータ分析が必要な3つの理由

営業のデータ分析が必要な理由は、以下の３つに集約されます。それぞれの理由について、詳しく解説していきます。

1. 勘や経験に頼る営業活動には限界があるため
2. 迅速な経営判断ができるようになるため
3. 顧客ニーズの変化への敏速な対応

1．勘や経験に頼る営業活動には限界があるため

個人の経験や勘に依存した営業から脱却するには、営業データの分析が不可欠です。

営業スタイルを個人任せにしないことで、各担当者の経験や能力に左右されず、組織全体で安定した売上を確保できるようになります。

価格設定やクロージングの方法など、売上に大きく関わる部分が属人化してしまい、経験則だけで行われると営業組織全体としての基準がなくなり、結果的に大きな損失になる可能性があります。

そのため、データ分析を行い、過去案件の事例などから適切な対応方法を組織として持っておくことが重要です。

関連記事：営業のデータ活用を推進する5ステップと企業のデータ活用事例

2．迅速な経営判断ができるようになるため

組織全体の状況を的確に把握し、迅速な経営判断を行うためにも営業のデータ分析が必要になります。

営業データを活用することで、売上や市場の動向、チームのパフォーマンスを明確に把握し、将来的な戦略を計画する際の根拠を得ることができます。

さらに、データ分析によって明らかになった情報をもとに、経営課題を早期に発見し、具体的な改善策を講じることが可能です。

これにより、スピード感を持った課題解決が実現し、企業全体の経営効率を向上させる効果も期待できます。データドリブンなアプローチは、競争の激しい市場で優位性を保つためにも欠かせない要素となっています。

関連記事：データドリブンとは？マーケティング・営業で必要な理由と進め方を解説

3．顧客ニーズの変化への敏速な対応が必要なため

営業データを分析することで、顧客がどのような商品を購入する傾向があるのかや、最近人気のサービスの動向を把握しやすくなります。

こうして顧客ニーズを深く理解することで、事前に効果的な営業戦略を立て、競争に先んじて対応することが可能になります。

逆に、データを十分に活用できなければ、明確な根拠がなく戦略を立ててしまうおそれさえあります。

営業データを分析していれば、細かい変化をキャッチできます。

営業データを細かに分析することで、現場の営業が環境の変化に対して、いち早く対策を取れるでしょう。

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営業データ分析を行うメリット

営業データ分析を行うことで、様々なメリットが得られます。それぞれのメリットについて詳しく解説します。

なお、マーケティングのデータ分析については以下の記事をご覧ください。
関連記事：マーケティングの成果を上げるデータ分析手法9選｜分析事例も解説

属人化の防止

営業データ分析のメリットの一つは、営業ノウハウの属人化を防げる点です。

優秀な営業パーソンが行っている営業活動内容を具体的なデータとして記録し、チーム全体に共有することが可能になります。
また、成功事例や失敗事例を分析することで、何が効果的かを明確にし、営業プロセスを標準化できます。

そのため、個人に依存することなく、全体の営業スキル向上が見込めます。

さらに、新人教育にも役立ち、早期に即戦力化を実現します。

課題の特定と解決ができる

営業データを分析することで、組織が抱える課題を客観的に特定できるのも大きなメリットです。

例えば、特定のエリアで売上が伸び悩んでいる場合、他のエリアや過去のデータと比較して分析することで、問題が担当者のスキル不足によるものなのか、地域特有の市場要因なのか、または季節的な変動によるものかを判断できます。

これにより、具体的な改善策を講じやすくなり、課題解決に向けたアクションを迅速に取ることが可能です。

複数の要因を総合的に分析することで、戦略の見直しや効果的な対策がしやすくなります。

営業マネジメントが効率化できる

営業データ分析を活用すると、営業マネジメントが効率化されます。

データを「見える化」することで、営業マネージャーは各担当者や部署のパフォーマンスをリアルタイムで把握できるようになり、適切な指示を迅速に出すことができます。

これにより、個々のメンバーの進捗や課題を明確にし、フォローアップがしやすくなります。

さらに、状況に応じて戦略を柔軟に変更でき、組織全体の効率を高めることができます。

営業会議などでも、定量的なデータに基づく意思決定が可能となり、チーム全体の目標達成に貢献します。

顧客ニーズの把握

営業データ分析を行うことで、顧客ニーズをより深く理解することも可能です。

具体的には、どの製品がよく売れているのか、どのようなサービスに関心が集まっているのかを把握することで、今後の営業活動をより効果的に計画できます。

顧客の購買傾向や市場の動向を予測することで、他社よりも早くニーズを満たせる商品を売り出すことなども可能になります。

先を見越した戦略を立てることで、顧客満足度の向上やリピート率の増加を実現し、長期的な売上成長につなげることができるでしょう。

3つの基本的な営業データ分析手法

ここからは、営業データの基本的な分析手法を3つ紹介します。

動向分析

動向分析とは業界やサービス、商材などのざっくりとした大きな動きをグラフなどを用いてとらえる分析方法です。

月ごとの商品、企業の売上動向を調べたり、競合他社と自社の業績を比較して、自社の立ち位置を確認することもここに含まれます。

動向分析はざっくりとした動きを捉えることには向いていますが、一方で動向分析だけでは小さくかつ重要な動きを見逃す可能性があります。

また、それぞれの顧客に適した商品やサービスを分析するなどの詳細な分析はできません。

このような動向分析とともに必要になるのが、次に記載する要因分析です。

要因分析

要因分析とは、売上や業界の動向に影響を与える要因をとらえる分析方法です。

動向分析でとらえた全体の動きに対し、その動きの要因を見つけ、意味づけを行っていきます。

例えば、「ある月に売上が急増した競合他社の商品がある」と動向分析によって判明したとします。

この時、「売上増加の理由は有名人がSNSでPRを行ったからだ」と要因分析を行うことができれば、自社もそれと似た施策をとることで売上増加を図ることができるかもしれません。

要因分析では、動向分析でとらえた動きに対して「なぜその動きになるのか」を考えることで、本質に近づくことができます。

しかし、ここで注意しなければならないのは、仮に要因を推定したとしても、仮説の域を出ません。

そこで、動向分析と要因分析から得られた仮説をもとに、次に記載する検証分析を行うことが重要になるわけです。

売上分析の手法やツールについては、こちらの記事で詳しく解説しています。

関連記事：売上分析に使える7つの手法と分析ツールを紹介！

検証分析

検証分析とは、動向分析と要因分析から立てた仮説を確かにする分析方法です。

動向分析と要因分析から得られた「この○○の動向の要因は△△なのではないか」といういくつかの仮説を、実践やテストを重ねながら「その仮説が本当に正しいのか」を検証します。

検証の過程では、単に分析するだけではなく発想力・柔軟性も必要になります。

テストを重ねるためには状況に応じて、検証に必要なアイデアを出すことが必要になるからです。

検証分析を経てはじめて、分析の結果を確かなものにすることができます。

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AIスコアリングによる「受注確度・失注予兆分析」

過去の膨大な成約・失注パターンをAIが学習し、現在進行中の案件が「どれくらいの確率で決まるか」を数値化します。これにより、営業マネージャーは「経験や勘」ではなく「統計的な根拠」に基づいた指導が可能になります。

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営業データ分析の実践的な方法

では、具体的にどのように営業データを分析していけばいいのかを見ていきます。

分析項目とKPI例

まずはKPI分析から見ていきましょう。

データ分析については、こちらの記事でも詳しく解説しています。
関連記事：データ分析とは？分析に求められる仮説思考とは？

KPI分析

営業組織では多くの場合、何らかのKPIを設定しているはずです。

営業訪問件数であったり、売上の数字、アポの件数であったり、クロージングの件数であった李、多くのKPIが数字として設定されているのではないでしょうか。

関連記事：KPIとは？営業のKPI設定方法と実際に使える営業活動の5つのKPI

KPIの数字は、トップセールスと比較して、どこのアクションに差が生じているのか分析できます。

重要なことはトップセールスの数字なんだから、数字に差が出ても仕方がない・・・とするのではなく、何の指標がどのような理由で差分として現れているのか？分析して考えることが重要です。

アポの件数は差がないにも関わらず、クロージングの件数に差が生じているのであれば、クロージングにフォーカスして問題点を洗い出すと良いでしょう。

具体的なやり方は以下の記事でまとめましたのでご興味のある方はご一読ください。

https://product-senses.mazrica.com/senseslab/knowledge/data-driven

エリア分析

次はエリア分析を見ていきましょう。

エリア分析とは、地域特性を調査したうえでその地域に適した販売戦略を行うことです。

特定のエリアにおいて、住んでいる人・働いている人の属性や嗜好などを数値に基づいて分析します。

具体的には、国勢調査のデータや専門的にエリア分析を行っている企業の公表するデータを用いて分析していくのが良いでしょう。

さらに地域の風土のような点まで深く理解できれば、より精度の高い分析を行うことができます。

エリア分析を行うことで、その地域により適した広告・宣伝戦略を立案できるようになるのです。

行動分析

続いては行動分析です。

行動分析では営業メンバー一人ひとりの行動を詳細に把握し、メンバー一人一人の傾向をつかんでいくことが目的になります。

成績の良いメンバーはなぜ良いのか、逆に成績の芳しくないメンバーは、なぜ成果が出せないのか？データをもとにその差を分析していきましょう。

行動分析から得られた結果をもとに成功の法則を社内のナレッジ化していくことで、営業部門全体の成果を底上げできるのです。

また行動分析では、ある商品や顧客層に対して高いパフォーマンスを発揮する社員を発見し、その社員に合った適切な配置変更などを行うこともできるでしょう。

行動分析を行う上では、SFA（営業支援システム）の活用が有効です。

営業メンバー一人ひとりのアクションを記録し、その動きを可視化することが成果を上げることに繋がります。

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営業のパイプライン分析

続いて、パイプライン分析について紹介します。

パイプライン分析とは顧客への初回接触からクロージング、受注までの一貫した流れをパイプラインに例えて分析する手法です。

「初回訪問→ヒアリング→プレゼン→見積→クロージング→受注」
このような営業の各工程をパイプラインに見立てています。

工程毎にKPIを設定し、いつまでにどれくらいの案件が受注すれば、売上がいくらになるのか、という計画を立てます。

当初立てたパイプラインの計画と実績を比較し、どこに課題があるのか分析することがパイプライン分析です。

初回訪問→ヒアリングへの工程に課題があるのであれば、初回接触時のコミュニケーション方法に問題があるのかもしれません。

クロージングに課題があるのであれば、営業のプレゼンスキルに問題があるのではないか？と仮説を立てる事ができます。

単に営業の数字が悪い、と終わらせるのではなくどこの工程に問題が潜んでいるのかを把握すれば、営業担当者ごとに課題が見えてくるはずです。

詳しくは以下の記事でまとめましたのでご興味のある方はこちらもご一読ください。

https://product-senses.mazrica.com/senseslab/knowledge/pipeline-management

案件・商談の分析

営業担当者は数多くの案件を抱えています。

しかし、全ての案件に同じように対応しようとする営業担当者がいるのも事実です。

具体的に言うと、受注確率が低い案件とほぼ確実に受注が取れる案件を両方持っている場合、2つに割く工数を平等にするのは合理的ではありません。

受注が取れないとわかっている案件は手を抜こう、という事ではなく案件に対して優先順位を付けることが重要です。

案件・商談の分析は営業組織全体の成績がどう推移するのか？に影響するので、営業マネージャーのマネジメント力が必要となります。

関連記事：失注分析・失注要因分析の方法とは？分析に便利なツールを紹介

営業のデータ分析に使えるKPIの具体例

ここでは、実際に営業のデータ分析に使えるKPIの具体例を紹介します。 注視すべきKPIは以下の5つの指標です。

1. 成約が見込める営業機会数（訪問件数）
2. 見込み客の成約率（コンバージョン率）
3. 営業案件数
4. 顧客単価
5. 受注期間（リードタイム）

関連記事：営業のKPIとは？設定方法や指標例・KGIとの違いを簡単に解説

▶▶参考資料：“正しいKPIマネジメント” とは？

成約が見込める営業機会数（訪問件数）

営業担当者が見込み顧客と接触するために行った訪問やコンタクトの数を計測するKPIです。具体的には、電話やメール、面談などの接触件数が含まれます。

訪問件数のKPIが高ければ、営業担当者が積極的に顧客との関係構築を行っていることを示します。

見込み客の成約率（コンバージョン率）

見込み客や見込み機会から実際に顧客となる人数の割合を示します。たとえば、100人の見込み客のうち、実際に契約を獲得できたのが20人であれば、成約率は20％となります。

成約率が高ければ、営業担当者の効果的なリードフォローアップや商談のクロージング能力が高いことを示します。

関連記事：受注率を上げるには？受注率向上のための7つの方法とツールを紹介！

営業案件数

営業担当者が取り扱っている商談や案件の数が計測されます。営業チームがどれだけ多くのビジネス機会を進行させているかを示す指標です。

営業案件数が多ければ多いほど、ビジネスパイプラインが健全であることを示し、成約数の増加につながる可能性があります。

顧客単価

顧客1人からの平均売上や取引額を示します。たとえば、ある期間に10の取引を獲得し、総売上が10,000ドルだった場合、顧客単価は1,000ドルとなります。

顧客単価が高ければ高いほど、顧客からの収益性が高いことを示し、営業担当者の顧客セグメンテーションやクロスセル・アップセル能力が高いことを示します。

関連記事：アップセル・クロスセルとは？顧客単価やLTV向上の方法と成功事例

受注期間（リードタイム）

顧客との最初の接触から実際の受注や契約締結までの時間を示します。

受注期間が短ければ短いほど、営業プロセスの効率性が高いことを示し、ビジネスの獲得速度が速いことを示します。

関連記事：営業のリードタイムとは？リードタイム管理の重要性と短縮方法を解説

▶︎▶︎営業のKPIマネジメントのやり方とは｜設定から改善方法まで知りたい方はこちらから

【実践用】営業データ分析の重要項目チェックリスト

営業データ分析を成果に繋げるためには、目的（WHY）に合わせた項目（WHAT）の選定が不可欠です。まずは自社の課題に合わせて、以下の項目が正しく計測・蓄積されているか確認しましょう。

これらの項目をExcelで手動集計するのは膨大な工数がかかります。Mazrica SalesのようなSFAを活用すれば、日々の営業活動の中でこれらのデータが自動的に蓄積され、リアルタイムでダッシュボードに反映されます。ダウンロード資料はこちら。

分析から「次の攻め先」を自動で導き出す：データ×AIによるターゲット抽出

営業データ分析によって「自社が最も勝ちやすい顧客像（業種、企業規模、成約リードタイムなど）」という勝利の方程式が導き出されても、それを実行に移すための「ターゲットリスト」の作成に時間がかかっていては、分析の価値は半減してしまいます。

これからの営業分析は、「分析（過去の特定）」と「ターゲティング（未来の抽出）」をセットで自動化することが重要です。

1. 560万社以上のデータベースから「理想の顧客」を瞬時に特定

分析で判明した「受注確度の高い属性」を、Mazrica Targetの広大な企業データベース（約560万社以上）に照らし合わせます。

• 属性の自動付与: Web、IR、財務データから抽出された「最新の企業情報」に基づき、分析結果と合致する企業を1クリックで抽出。

• 「今、話すべき理由」のキャッチ: 単なる企業名だけでなく、資金調達や新サービス開始などの「最新ニュース」をAIがフィルタリング。分析で導き出した「売れるタイミング」を逃さずリスト化します。

2. SFAデータとの統合による「攻めるべき空白地帯」の可視化

自社のSFA（Mazrica Sales）内に蓄積された活動データと、外部の企業データベースを統合することで、分析の質がさらに向上します。

• ホワイトスペース分析: 「分析上は勝率が高いはずなのに、まだアプローチできていない未開拓企業」をAIが自動で提示。

• リスト作成の工数を「数日間」から「数分」へ: 従来、営業企画が手作業で行っていた「データのクレンジング」や「ターゲット選定」をAIが代行。分析完了からアプローチ開始までのリードタイムを劇的に短縮します。

3. 「誰に・何を・どう提案するか」までを自動生成

分析結果に基づいた「次の攻め先」が決まれば、AIが商談準備までをサポートします。

• 1クリック事前調査: ターゲット企業の最新動向や課題をAIがまとめ、提案の仮説を自動生成。

• 自律型営業への進化: 分析に基づいた「勝ちパターン」の資料作成までをAIが支援するため、新人担当者でもトップセールスと同様の「根拠ある提案」が可能になります。

 分析のゴールは「レポート」ではなく「商談」です データ分析で見えた「自社の強み」を、具体的な売上に変える。 Mazrica Targetは、分析結果を「今、話すべき顧客リスト」へと即座に変換し、貴社の営業組織を「戦略を即座に実行できる自律型組織」へと進化させます。

[ Mazrica Targetで分析結果を「勝てるリスト」に変える方法はこちら ]

営業データ分析を「成果」に変える3つの鉄則

データ分析のゴールは、綺麗なグラフを作ることではなく「次に何をすべきか」の意思決定を下すことにあります。

① 「過去の振り返り」から「未来の予測」へ

多くの組織が「先月の売上目標の未達要因」を分析して終わります。しかし、1位を獲り続ける組織は、蓄積されたデータをAIに読み込ませ、「このまま進むと今月末はどうなるか（着地予測）」をリアルタイムに算出します。

• Mazrica Salesの活用: AIが全案件をスコアリングし、「放置すると失注するリスクが高い案件」を自動でリストアップ。

② 現場の「入力負荷」と「分析精度」の相関を理解する

分析精度が低い最大の原因は、元データ（日報や案件情報）が正確に入力されていないことです。現場に無理な入力を強いるほど、データの質は下がり、分析結果は歪みます。

• 対策: メールやカレンダーの自動同期を活用し、「現場が意識せずとも、勝手に分析用の正しいデータが溜まる環境」を構築することが、データ分析を成功させる大前提です。

③ ボトルネックを「特定」し、「標準化」に繋げる

データ分析によって「トップ営業と新人営業の差」を特定したら、それを個人のスキルのせいにせず、組織の「型」に落とし込みます。

• 例: 「成約率が高い営業は、初回商談から3日以内に特定の資料を送っている」というデータが出れば、それを全メンバーのネクストアクションとしてSFA上で自動レコメンドします。

営業分析に有効な3つのツール

最後に、営業分析に有効な以下の3つのツールについてご紹介していきます。

今回ご紹介するのは、以下の3つのツールです。

• SFA（営業支援ツール）
• Excel/スプレッドシート
• DSR（デジタルセールスルーム）ツール

それぞれ詳しく紹介していきましょう。

SFA（営業支援ツール）

SFAとは、英語の「Sales Force Automation」の略語で、 企業の営業活動における情報全般をデータ化して蓄積し、分析できるソフトウェアです。

関連記事：SFAとは？CRM・MAとの違いは？意味・役割・主な機能を徹底解説

営業プロセスの見える化、属人化されがちな営業情報の共有、営業活動の効率化を実現させ、営業組織の目的達成を強力に後押しします。

SFAには、基本的に以下のような機能が備わっています。

• 顧客管理機能
• 案件管理機能
• 行動管理機能
• 予実管理機能（予算と実績を比較して目標達成率を分析する）
• レポーティング機能

▶︎▶︎【入門編】劇的に営業効率が変わるSFAとは？

今回は、弊社の開発するSFA「Mazrica Sales」を例に、SFAのレポーティング機能の１つである、売上予測レポートを紹介します。

SFAの売上の見込みのレポートを活用して、正確な見込みを把握するとともに、重要な案件を落とさないように手を打つ事が可能です。

SFAの売上の見込みのレポートでは、入力された契約予定日と金額に基づいて、月次や年次の見込み金額をグラフ化することができます。

ここでは以下のようなポイントを重点的にチェックすると見込みの精度が上がるでしょう。

• 受注見込みはいくらか、目標に対して足りているのか？
• 今月の見込みの案件はどれか、その中で上長がフォローすべき大口案件はあるか？

また、Mazrica Salesには、蓄積したデータを活用したAI分析が可能です。

Mazrica Sales独自のAI分析機能(AIフォーキャスト)を使って、これまで登録された案件情報をもとにAIが下記３点について案件の今後の進展を予測します。

• 全体の予実を確認する：売上目標、受注金額、受注予測金額によって営業活動の状況を把握できます。
• チーム・担当者ごとの予実を確認する：どこのチーム・担当者に改善の余地があるのかを把握可能
• 案件ごとの情報を確認する：AIが予測する契約金額、契約確度、契約予定日を総合的に加味してスコアリング

Mazrica Salesを活用し、詳細な営業データの分析と営業目標の達成を実現していきましょう。

▶︎▶︎Mazrica Salesで実現できることを実際の営業シーンで理解できる資料はこちら

関連記事：埋もれたデータを「成果」に変えるデータドリブン営業の極意

Excel/スプレッドシート

SFAを導入していない会社の場合は、Excelなどのスプレットシートを利用しているケースが多いようです。

SFAと異なりフォーマットが自由である反面、自分自身でゼロから作成しないといけないというデメリットがあります。

データ量が少なく、商品数も少ないような状況であればExcel管理でも十分かもしれません。

しかし、事業の規模が大きくなるとExcelで管理するのは難しく、徐々にデータ管理が煩雑になってきます。

その際はSFAの導入を検討すると良いでしょう。

▶︎▶︎営業データ活用を効率化するために「エクセル」から脱却すべきタイミングとは？

SFA vs Excelの機能比較

DSR（デジタルセールスルーム）ツール

デジタルセールスルーム（DSR）とは、BtoB企業が見込み顧客と情報や営業コンテンツを共同し、効率的な営業活動を行うことを目的としたオンラインスペースのことです。

デジタルセールスルームでは、売り手と買い手がリアルタイムでチャットのやり取りをしたり、チャットや動画メッセージ、資料の共有などによってオンデマンドでの交流を行うことができます。

DSRの有効活用によってクロージングを早めることができるでしょう。

関連記事：デジタルセールスルーム（DSR）とは？複雑化するBtoB営業プロセスに有効な情報共有の場

ここからは、弊社が開発中のDSRツール「Mazrica DSR」の紹介をします。

Mazrica DSRは営業と顧客においてやり取りされる、

• 製品紹介や提案書などの資料
• 参考Webページやデモンストレーション動画などのURL
• 議事録や案件サマリーなどのテキストメモ
• 約束や宿題、確認事項など双方のタスク管理
• 連絡や質問などのチャットコミュニケーション

上記の情報を、たったの数十秒で構築できる堅牢な招待制マイクロサイト（専用Webページ）のURL一つにまとめて共有します。

Mazrica DSRのバイヤートラッキング機能で失注リスクを察知

Mazrica DSRのバイヤートラッキング機能（エンゲージメントレポート）の活用で、お客さま内での購買関与者の誰が、いつ、どのコンテンツに、どれくらいアクセスしていて、どんな興味と懸念点があるのかをレポーティングできます。

また、上申後の棄却や最終稟議での逆転失注、コンペ負けリスクを事前排除できるようになります。

Mazrica DSRの概要資料はこちらから

分析で見えた「勝ちパターン」を、即座にターゲットリストへ反映。

データ分析によって「自社が最も勝ちやすい業種や規模」が明確になったら、次はMazrica Targetの出番です。 500万件以上の企業データベースから、分析で導き出した条件（業界、売上、最新のニュース動向など）に合致する「次の攻め先」を瞬時に抽出。分析から実行までのリードタイムを最小化し、戦略的な営業活動を実現します。

[ Mazrica Targetで「理想の顧客リスト」を自動生成する（詳細はこちら） ]

営業成果を最大化するためのデータ活用方法を理解しよう

営業は会社の業績を左右する重要な役割です。

そのため、出来る限り営業データの分析を行い、営業課題を素早く、的確に解決していく必要があります。

昔からある老舗の中小企業では営業担当者の勘や経験に頼る会社が依然として多いようです。

取引先の情報や顧客からのクレーム、商品知識など営業担当者の頭に眠っている情報は、実は企業の財産となり得ます。

営業成果最大化のためには、営業データを適切に分析、共有、活用することが必要不可欠です。

こちらの資料では、営業データの実践的な活用方法を一から説明していますので、ぜひダウンロードしてご覧ください。